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未知激励下的模态参数辨识技术研究

作　者: 张镇
导　师: 郑敏
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 载运工具运用工程
关键词: 未知激励 经验模态分解 参数辨识 过程神经网络 时变系统 希尔伯特-黄变换
分类号: TB535
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 78次
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内容摘要


振动结构的模态参数辨识在国防工业、航空航天、机械工程、能源、交通和土木建筑等领域有着广泛的应用。模态参数辨识方法一般可分为传统的模态参数辨识方法和未知激励下的模态参数辨识方法,由于传统的模态参数辨识方法需要同时利用激励和响应信号进行辨识,使其在应用上有很大的局限性。而未知激励下的模态参数辨识方法仅根据未知激励下系统的响应就可进行结构的模态参数辨识。本文主要研究如何单独利用响应数据对未知激励下的时变系统进行参数辨识。在信号处理方面,将奇异值分解、数字滤波、相关系数等方法相结合进行预处理,然后对其进行EMD分解,得到IMF分量用于参数辨识。在参数辨识方面,采用了两种解决方法:一是基于希尔伯特-黄变换参数辨识方法;二是提出了基于EMD分解和过程神经网络相结合的参数辨识方法。为了验证本文所提各种方法的有效性,利用MATLAB软件中的SIMULINK建立了三自由度的时变模型进行仿真计算。利用ADAMS软件建立了一简支梁模型进行模拟实验验证,对多种方案所得结果进行了对比分析。研究表明,本文采用的各种方案都能够较有效地进行未知激励下的模态识别。此外,从辨识结果可以看出,两种方法都会受到经验模态分解EMD过程中边缘效应的影响,相比之下,基于经验模态分解EMD与过程神经网络相结合的辨识方法受到的影响更小。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-11
第一章 绪论  11-21
  1.1 课题研究背景及意义  11
  1.2 未知激励下的模态分析及参数辨识方法  11-15
  1.3 时变系统模态参数辨识的研究动态  15-19
    1.3.1 广义动力学系统时变参数辨识的研究现状  15
    1.3.2 时变结构系统参数辨识的研究进展  15-19
  1.4 本文的研究目标及内容  19-21
    1.4.1 本人主要工作及创新点  19
    1.4.2 本文的内容安排  19-21
第二章 未知激励下基于HILBERT-HUANG 变换的参数辨识方法  21-35
  2.1 经验模态分解(EMPIRICAL MODE DECOMPOSITION，EMD)  21-24
    2.1.1 EMD 分解过程  21-23
    2.1.2 EMD 分解的特点及不足之处  23-24
  2.2 HILBERT 变换与HILBERT 谱  24-25
  2.3 HILBERT-HUANG 变换若干问题的总结  25-26
    2.3.1 EMD 分解存在的问题  25
    2.3.2 IMF 判据问题  25-26
  2.4 信号处理  26-31
    2.4.1 频率筛选  26-27
    2.4.2 噪声处理  27-29
    2.4.3 算例分析  29-31
  2.5 基于HILBERT-HUANG 变换的参数辨识方法  31-34
    2.5.1 复杂激励下时变系统响应信号的分解  31-33
    2.5.2 基于Hilbert 变换的单自由度系统的参数辨识  33-34
  2.6 本章小结  34-35
第三章 基于EMD 和过程神经网络的参数辨识  35-45
  3.1 过程神经网络介绍  35-42
    3.1.1 过程神经网络概述  35-36
    3.1.2 过程神经网络结构  36-38
    3.1.3 前馈过程神经元网络  38-42
  3.2 基于EMD 和过程神经网络的时变参数辨识方法  42-44
    3.2.1 基于过程神经网络的系统辨识原理  42
    3.2.2 基于EMD 和前馈过程神经网络的时变参数辨识  42-44
  3.3 本章小结  44-45
第四章 数值仿真  45-57
  4.1 模型简介  45-46
  4.2 线性渐变系统辨识结果  46-51
    4.2.1 对响应信号进行EMD 分解  46-48
    4.2.2 基于Hilbert-Huang 变换的参数辨识  48-50
    4.2.3 基于前馈过程神经网络的参数辨识  50-51
  4.3 突变系统的辨识结果  51-56
    4.3.1 响应信号的EMD 分解  52-53
    4.3.2 基于Hilbert-Huang 变换的参数辨识  53-55
    4.3.3 基于前馈过程神经网络的参数辨识  55-56
  4.4 本章小结  56-57
第五章 简支梁实验  57-65
  5.1 模型简介  57-58
  5.2 对响应信号进行EMD 分解  58-61
  5.3 辨识结果  61-64
    5.3.1 基于Hilbert-Huang 变换的参数辨识结果  61-62
    5.3.2 基于EMD 与过程神经网络相结合的参数辨识  62-64
  5.4 本章小结  64-65
第六章 总结与展望  65-66
  6.1 论文工作总结  65
  6.2 研究展望  65-66
参考文献  66-70
致谢  70-71
在学期间的研究成果及发表的学术论文  71

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中图分类: > 工业技术 > 一般工业技术 > 声学工程 > 振动、噪声及其控制 > 振动和噪声的控制及其利用
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