基于样本信息的振动能量采集系统的响应预测

文章提出了一种基于非线性能量采集系统响应过程信息的响应概率密度函数预测方法。首先，利用Euler-Maruyama方法得到随机系统响应的样本信息，进而获得响应样本的高阶中心矩信息。其次，基于最大熵原理和高阶中心矩信息，将响应过程的概率密度函数的预测问题转化为求解多目标函数的优化问题，并利用多目标粒子群优化算法获得概率密度函数的表达式。最后，以三种不同结构势函数的振动能量采集系统的高阶中心矩信息为例，得到了相应系统在高斯白噪声激励下的概率密度函数的表达式，并用直接蒙特卡洛数值模拟验证了结果。