动态测试非平稳信号的系统参数识别方法研究

摘要

动态测试信号的处理是工程应用领域的一个重要课题，并经常涉及到测试信号数据品质较低，数据往往具有模态密集、非线性、有效样本短、数据信噪比低和过程非平稳等特征。为此，本文研究并实现了一种新的时频域滤波去噪方法和模态参数识别方法，从而更好的解决了工程上的相关问题。本文的主要研究内容如下：
　　 1.为提高测试信号的信噪比，实现了一种基于分数阶傅立叶变换的线性扫频信号去噪算法，该方法作为传统Fourier变换的广义形式，有很多传统Fourier变换所不具有的特性。该算法利用了扫频信号在时频域内的聚焦特性，将信号变换到分数阶傅立叶域内进行滤波从而达到信噪分离的目的，与传统的滤波方法相比，该方法去噪效果更好，计算量更小。
　　 2.为了更好地解决大噪声、密频模态下试验信号的模态参数识别精度不高的问题，采用了多参考点最小二乘复频域法(Poly_LCSF)，既适用于弱阻尼也适用于强阻尼密集模态系统。该算法利用了线性的整体最小二乘类算法估计模型系数，避免了复杂的非线性优化设计及对初始值的依赖，并成功运用到实验数据分析中，取得较好效果。
　　 3.基于上述算法和其他类似方法原理，用Matlab的GUI界面工具开发了一个简单实用的分析软件。包括振动信号预处理模块、时频处理模块和模态参数时频域识别模块。经过验证，该软件可方便地应用于语音、和机械振动(如飞行颤振扫频试验信号)等多种信号的分析。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：图表目录

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第一章 绪论

1.1引言

1.2模态参数识别研究动态

1.2.1发展高效稳健快速算法

1.2.2发展自动识别技术

1.2.3发展环境激励下的模态参数识别方法

1.2.4模态参数估计的统计分布研究

1.2.5解决频域法中的泄漏问题

1.2.6处理不一致的数据

1.2.7处理大噪声短样本的试验数据

1.3大噪声短样本的试验数据处理方法研究

1.3.1分数阶Fourier变换的研究意义

1.3.2分数阶Fourier变换研究现状

1.4本文的主要目的与内容安排

第二章 分数阶Fourier变换的原理及其算法实现

2.1分数阶Fourier变换的定义

2.2分数阶Fourier变换的性质

2.3离散分数阶Fourier变换及其数值计算

2.3.1分解方法与性能分析

2.3.2量纲归一化处理

2.3.3离散分数阶Fourier变换的分解性快速算法

2.3.4分数阶Fourier变换快速算法的MATLAB实现

2.4本章小结

第三章 分数阶Fourier域滤波与信号分离

3.1 Chirp信号的分数阶Fourier域滤波

3.1.1分数阶Fourier域滤波基本原理

3.1.2基于FRFT模函数的最佳阶数确定法

3.1.3分数阶Fourier域的阈值去噪

3.1.4多分量chirp信号的分离

3.2仿真实例

3.2.1 白噪声分离

3.2.2高斯信号分离

3.2.3 扫频激励下GARTEUR飞机模型数据仿真

3.3本章小结

第四章 大噪声测试数据的模态参数识别方法

4.1最小二乘复指数法(LSCE)

4.2多参考点最小二乘复频域法(LSCF)

4.2.1建立函数模型

4.2.2最小二乘正则方程

4.2.3求解正则方程

4.2.4构建稳态图

4.2.5估计模态振型向量

4.3仿真算例

4.4本章小结

第五章 模态参数识别方法实验验证和应用

5.1锤击法模态实验

5.1.1实验模型属性

5.1.2信号测试系统

5.1.3实验过程

5.1.4实验结果与分析

5.2 LSCF法实验应用

5.3振动信号分析系统

5.3.1 GUI设计

5.3.2系统的基本功能简介

5.4本章小结

第六章 全文总结与展望

6.1本文总结

6.2后续研究展望

参考文献

致 谢

学期间研究成果