一种基于物理融合深度学习的非线性模态数据驱动识别方法

本发明提供一种基于物理融合深度学习的非线性模态数据驱动识别方法，该方法利用深度学习技术，仅依赖于非线性系统的响应数据即可识别出非线性模态。这一过程严格遵循非线性正则模态的定义，确保了识别过程的物理可解释性，并适用于各类非线性系统。相较于传统的非线性模态识别方法，本发明有效解决非线性模态识别计算复杂性高、非线性行为的先验知识依赖以及识别方法缺乏物理解释等问题。