基于改进时频切片分解的线性系统参数识别方法研究

论文摘要

系统参数识别研究分为时不变系统参数识别研究和时变系统参数识别研究两大研究方向,其中,时不变系统参数识别研究已趋近成熟,并已成功研发出了大量商用软件。相比较而言,时变系统参数识别研究则是一个前沿的研究方向,同时也是急需攻克的难点所在。实际工程中,复杂结构常常会出现力学特性随时间剧烈变化的情况,所以时变系统参数识别研究具有深远的工程意义。切片小波基能够在任意时频区间分析信号,本文在此基础上将切片小波基的方法引入参数识别领域,并针对结构时变情况下可能出现的信号交叠问题,利用脊提取技术、自适应切片域识别算法对原有切片小波基的方法进行了改进,提出了基于改进时频切片分解的系统参数识别方法。基于改进时频切片分解的系统参数识别方法首先依据响应信号的时频能量分布图自适应地在时频域上划分出切片区间,再利用逆变换算法重构还原出每个切片区间上的时域信号,从而实现了响应信号的分解。该方法的优点在于,可针对原信号自身的时频特征进行较精准的自适应信号分离,从而提高后续参数识别的精度。本文还结合振动方程,对脉冲激励和环境激励两种激励情况下该方法的相关理论公式进行了推导,并通过仿真算例展示了其良好的识别结果以及抗噪声能力。

论文目录

• 摘要
• abstract
• 注释表
• 第一章 绪论
•   1.1 研究背景及意义
•   1.2 时不变系统参数识别研究现状
•   1.3 时变系统参数识别研究现状
•     1.3.1 基于状态空间法的方法
•     1.3.2 基于时间序列模型的方法
•     1.3.3 基于小波及其他信号处理工具的方法
•   1.4 本文主要研究工作
• 第二章 改进时频切片分解理论
•   2.1 引言
•   2.2 时频切片分解原理
•     2.2.1 时频切片分解
•     2.2.2 切片小波基和变换尺度的选择
•     2.2.3 基于逆变换算法的信号重构
•   2.3 改进时频切片分解原理
•     2.3.1 改进算法基本原理
•     2.3.2 脊线提取
•     2.3.3 自适应切片域识别算法
•     2.3.4 最优脊线连接路径
•     2.3.5 残差项计算
•     2.3.6 改进时频切片分解流程图
•   2.4 本章小结
• 第三章 脉冲激励下系统参数识别
•   3.0 引言
•   3.1 瞬时频率及Hilbert变换
•   3.2 振动结构的模态坐标解耦
•   3.3 时不变情况下的参数识别
•     3.3.1 基本原理
•     3.3.2 仿真验证
•   3.4 时变情况下的参数识别
•     3.4.1 基本原理
•     3.4.2 仿真验证
•   3.5 本章小结
• 第四章 环境激励下系统参数识别
•   4.1 引言
•   4.2 时不变情况下的参数识别
•     4.2.1 基本原理
•     4.2.2 仿真验证
•   4.3 时变情况下的参数识别
•     4.3.1 基本原理
•     4.3.2 仿真验证
•   4.4 实验研究
•     4.4.1 基本原理
•     4.4.2 理论值计算
•     4.4.3 实验及分析
•   4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
•   5.1 总结
•   5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 陈淇

导师: 史治宇

关键词: 参数识别,脊线提取,改进时频切片分解,切片小波基,瞬时频率

来源: 南京航空航天大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 力学

单位: 南京航空航天大学

分类号: O32

DOI: 10.27239/d.cnki.gnhhu.2019.000083

总页数: 91

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