復(fù)雜環(huán)境激勵(lì)下時(shí)變系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)辨識方法研究.pdf

1、本文主要針對大型空間結(jié)構(gòu)、高速飛行器和高速列車等實(shí)際工程通常受到難以測量的多種成分激勵(lì)作用的問題，研究復(fù)雜環(huán)境激勵(lì)下時(shí)變系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)辨識方法。 本文針對含有白噪聲、周期性和瞬態(tài)三種成分的復(fù)雜環(huán)境激勵(lì)情況，僅利用系統(tǒng)的響應(yīng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行了時(shí)變結(jié)構(gòu)參數(shù)辨識方法的研究。在響應(yīng)信號的預(yù)處理中，采用奇異值分解去除噪聲，數(shù)字濾波進(jìn)行頻率選取，和相關(guān)系數(shù)法去除EMD分解產(chǎn)生的虛假IMF分量。在參數(shù)辨識中，采用了基于希爾伯特-黃變換的辨識方法，提

2、出了基于EMD與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的辨識方法，進(jìn)行時(shí)變系統(tǒng)參數(shù)的辨識。 通過MATLAB軟件建立了兩個(gè)三自由度的時(shí)變模型，即剛度線變和突變，并對以上各種方法分別進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。結(jié)果表明，基于希爾伯特-黃變換的辨識方法和基于EMD與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對剛度線變和突變系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)都有較好的辨識效果。 利用ADAMS軟件對一具有勻速移動質(zhì)點(diǎn)的簡支梁系統(tǒng)進(jìn)行了模擬實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，基于希爾伯特-黃變換的辨識方法和基于EMD與神經(jīng)網(wǎng)