《表2 不平衡量识别的细节迭代过程》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《遗传智能采样技术的贝叶斯理论识别滑动轴承-转子系统不平衡量》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了更好地解释本方法的求解过程，表2给出了不平衡量先验空间的更新以及不平衡量参数均值迭代的计算结果数据。经过3步遗传智能更新加密迭代，不平衡识别结果与真实结果（m=14kg，e=1mm）已经非常接近，相对误差为3.86%。相对误差显示随着样本点的逐步迭代，计算结果越来越精确。图8（a）给出不平衡量二维空间中，MCMC方法在未知参数不平衡量联合后验概率分布上50000次抽样的计算结果，图8（b）给出了不平衡质量和偏心距各自的马尔科夫链的收敛过程，表明其相应的识别结果有95%的可能性落在狭窄区间[13.7791，14.5668]和[0.8281，1.3694]中。其抽样结果的接受率为44.06%，这与Tarantola[18]建议的接受概率范围为30%-50%比较吻合。