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Bayesian system identification and chaotic prediction from data for stochastic Mathieu-van der Pol-Duffing energy harvester

引用

Theoretical & Applied Mechanics Letters 2023年第2期13卷 89-92页

作者： Di Liu Shen Xu Jinzhong Ma School of Mathematics Sciences Shanxi University030006TaiyuanShanxiChina

In this paper,the approximate Bayesian computation combines the particle swarm optimization and se-quential Monte Carlo methods,which identify the parameters of the Mathieu-van der Pol-Duffing chaotic energy harvester *** the proposed method is applied to estimate the coefficients of the chaotic model and the response output paths of the identified coefficients compared with the observed,which verifies the effectiveness of the proposed ***,a partial response sample of the regular and chaotic responses,determined by the maximum Lyapunov exponent,is applied to detect whether chaotic motion occurs in them by a 0-1 *** paper can provide a reference for data-based parameter iden-tification and chaotic prediction of chaotic vibration energy harvester systems.

关键词： Vibration energy harvester Approximate Bayesian computation 0–1 test Parameter identification Chaotic prediction

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