基于改进经验模态分解的线性系统参数识别问题研究

摘要

振动系统的参数识别因其具有很高的实用价值,已经成为解决振动问题的重要工具。近年来,随着时变结构振动问题的日益突出,时变结构的动力学研究受到了越来越多的关注。时变结构的参数识别问题也亟待解决。
　　本文研究了基于改进的经验模态分解方法的线性系统参数识别问题。提出了一种采用端点极值包络延拓、正交化经验模态分解及波组前处理方法三种技术改善传统经验模态分解中的端点效应、固有模态函数分量之间的正交性得不到保证以及模态混叠这三个问题的改进的经验模态分解方法。结合这种改进的经验模态分解方法和希尔伯特变换推导了脉冲激励下的线性时不变及线性时变系统的模态参数及物理参数的识别原理和步骤,通过算例验证了该方法的可行性、抗噪声性能以及该方法识别含有密集模态的线性系统参数的优势。并针对激励难以施加的实际问题,引入自然激励技术思路,利用响应互相关函数与脉冲响应函数的相似性,推导了随机激励下线性时不变系统的模态参数识别原理和步骤,通过算例验证了该方法的性能。最后结合改进的经验模态分解方法和峰值拾取法识别了随机激励下线性时变结构的瞬时频率,并通过一个仿真算例及一个具有质量时变特性的悬臂梁实验验证了该识别方法的可行性与实际应用的能力。

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 时不变结构参数识别方法

1.3 时变结构参数识别方法

1.4 本文的主要研究工作

第二章 改进的经验模态分解理论

2.1 EMD算法原理

2.2 EMD存在的问题

2.3 改进的EMD理论

2.4 本章小结

第三章 脉冲激励下系统参数识别

3.1 识别算法原理

3.2 仿真算例

3.3 本章小结

第四章 环境激励下系统参数识别

4.1 时不变系统模态参数识别

4.2 时变系统模态参数识别

4.3 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 本文主要工作总结

5.2 后续工作及展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文