线性时变结构模态参数仅输出递推辨识方法研究

来源 :北京理工大学 | 被引量 : 5次 | 上传用户:a734266739
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随着航空航天应用领域的不断拓展,具有显著时变特性的工程结构不断出现,给我们提出了许多亟待解决的时变结构动力学问题。由于问题的复杂性,单纯基于机理分析来建立能够精确描述结构时变动力学特性的模型往往十分困难。因此,从反问题的角度入手,基于系统辨识来获取结构的时变动力学特性显得尤为必要。实验模态分析具有获取真实工作条件下系统整体动力学特性的能力,是解决时不变结构动力学问题的重要途径。然而,对时变结构进行实验模态分析目前尚未十分成熟,制约其发展的核心问题在于时变结构模态参数辨识方法的不足。本文针对时变结构模态参数仅输出递推辨识方法进行研究,主要工作包括以下几个方面:(1)介绍时变结构动力学问题的研究背景与时变结构模态参数辨识的意义,在全面论述时变结构模态参数辨识方法国内外研究现状与发展动态的基础上,对时变结构模态参数仅输出递推辨识中的难点和可能存在的问题进行阐述。(2)分别在频域和时域内对“时间冻结”假设进行总结,探讨线性时变系统模态参数的不同定义形式。针对仅输出辨识问题,介绍本文所用时间相关自回归滑动平均(TARMA)模型,并给出其“时间冻结”模态参数的求解过程,为后续开展TARMA模型参数递推估计方法研究提供理论基础。(3)提出改进的TARMA模型伪线性回归形式,以此为基础,分别将递推伪线性回归、卡尔曼滤波、脊回归和贝叶斯线性回归应用于TARMA模型参数递推估计,从提高计算效率、拓展应用范围和控制过拟合问题等方面对非结构化TARMA模型参数递推估计方法进行改进,并通过数值算例验证上述方法改进的有效性。(4)基于再生核Hilbert空间,提出一类介于非结构化和确定结构化之间的核化TARMA模型。分别将脊回归和贝叶斯线性回归应用到高维特征空间,提出基于核脊回归的TARMA模型参数估计方法和基于高斯过程回归的TARMA模型参数估计方法,并通过数值算例对核化方法优于非结构化方法的辨识精度与时变跟踪能力进行验证。(5)提出基于核脊回归的泛函序列TARMA模型参数估计方法,通过借鉴振荡记忆法的思想进行数据遗忘,解决确定结构化方法难以实现递推的问题。提出基于递推伪线性回归的自适应泛函序列TARMA模型参数估计方法,通过构造自适应紧支径向基函数对TARMA模型参数进行展开来进一步提高确定结构化方法的局部跟踪能力。通过数值算例对确定结构化方法优于非结构化和核化方法的辨识精度与时变跟踪能力进行验证。(6)设计并搭建移动质量简支梁耦合时变系统实验平台,对上述TARMA模型参数递推估计方法进行实验验证:建立移动质量-梁耦合时变系统的动力学模型并进行数值仿真;进行移动质量简支梁耦合时变系统“时间冻结”假设下的模态实验,得到“时间冻结”模态参数作为参考基准;进行时变结构模态实验,对质量块在简支梁上做往复运动的过程进行测量,进而基于实测信号完成本文所提出的TARMA模型参数递推估计方法的实验验证。
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