EMD和小波变换在结构模态参数辨识中的应用

针对希尔伯特-黄变换方法在振动信号处理中不能有效地进行模态解耦的缺点,提出一种将经验模式分解和小波变换相结合的结构模态参数辨识方法．首先利用经验模式分解方法对结构响应信号进行分解,获得多个本征模函数以完成结构模态的筛选过程,并根据模态筛选得到的本征模函数进行信号重构;然后对重构信号进行Morlet小波变换和模态解耦,获得信号小波变换系数的瞬时幅值和瞬时相位拟合曲线,并在此基础上计算出结构的各阶模态频率、阻尼和振型．结果表明,利用小波变换对本征模函数的叠加信号进行参数辨识代替对单个本征模函数进行希尔伯特变换,更能有效地进行模态解耦,从而获得更为准确的结构模态参数信息．     

时频分析在环境激励下模态参数辨识中的应用

大型结构的模态测试、状态监测和运行状态下的结构模态参数辨识都使得传统的模态测试方法难以适用.相比而言,仅从输出响应辨识环境激励下的结构模态参数具有更大的灵活性.应用时频分析对响应信号作分解、重构操作能将复杂信号中的局部特征提取出来,进而进行模态参数的识别.     

BP算法在非线性系统参数辨识中的应用

非线性系统很少有精确的数学模型,因此,很难就系统提出一个良好的控制方法。为了解决这一问题,本文用人工神经网络来辨识非线性系统,并着重介绍其学习算法BP算法。     

时频分布与FRFT在环境激励下模态参数辨识中的应用

将时频分析方法和分数阶傅里叶变换(FRFT)方法相结合,在环境激励下进行模态参数辨识,可弥补单纯时域或频域方法的不足.将时频分布中的Gabor展开用于识别系统固有频率和阻尼比,各通道响应信号的自相关函数在一定程度上可以减小噪声干扰,增强信号的能量分布,有助于参数的识别.利用FRFT,根据信号在时频面内的旋转角度和脉冲峰值出现的位置可估计激励信号.通过对一个三自由度振动系统仿真结果说明,将FRFT与时频分布的Gabor展开相结合,可以很好地从响应信号中辨识出模态参数和激励信号,为辨识环境激励下的系统模态参数提供了很好的途径.     

量子粒子群算法在结构模态参数识别中的应用

量子粒子群算法作为粒子群算法的改进,具有参数少、好编程、易收敛等优势而备受关注.通过将由结构输入、输出数据计算而得的实测频响函数与包含所需识别的结构模态参数的理论频响函数之差最小化作为优化目标,经过对理论频响函数中的结构模态参数搜索取值而使目标函数最小,此过程将结构模态参数识别问题转化为优化问题.采用量子粒子群算法进行优化而得到结构模态参数.为验证该方法的有效性,对一数值模拟的三层混凝土框架结构进行分析,结果表明,量子粒子群可以有效地识别结构模态参数.     

三种相量算法在变压器绕组参数辨识中的应用

为了能够及时、准确地检测出由变压器绕组形变而导致的故障,需要选择一种更加精确、稳定地辨识变压器绕组参数的相量算法.对傅里叶、递推最小二乘和卡尔曼三种相量算法在变压器绕组参数辩识中的计算精度进行了理论上的分析,并且把三种算法运用于实际变压器绕组参数辨识中,进一步分析了三种算法的计算精度.对辨识结果的误差分析表明,用卡尔曼算法进行参数辨识不仅计算精度较高而且计算结果比较稳定,卡尔曼相量测量算法在变压器绕组参数辨识中的应用为准确检测变压器绕组故障提供了基础依据.     

粒子群算法及其在汽轮机调节系统参数辨识中的应用

汽轮发电机组调速系统参数辨识工作量大,用最小二乘法等常规辨识方法进行参数辨识时算法计算时间长,将标准粒子群算法引入到汽轮发电机组调速系统参数辨识工作中,并对仿真结果和现场实测数据进行了对比,结果发现相比于最小二乘法,该算法在对模型非线性环节进行辨识时计算速度更快,虽然种群大小及迭代代数对辨识结果会有一定的影响,但总体来说辨识结果较为准确可靠,能够满足电力系统稳定性分析的要求。     

某自行火炮振动模态参数的辨识

本文根据时域最小二乘原理，应用Ｎｅｗｔｏｎ－Ｒａｐｈｓｏｎ法识别了系统的模态参数，所得结果与ＣＲＡＳ系统分析结果相比，误差极小，表明该方法具有较高的可靠性     

系统模态参数辨识的小波变换方法

文中分析了在众多小波基函数中Morlet小波更适合对动态结构系统进行模态分析的原因,结合Morlet小波的性质和结构系统对脉冲响应信号的特性,构造了一小波族,实现了利用Morlet小波变换对多自由度系统进行模态解耦和对时变系统进行模态参数辨识的方法．算例的数值仿真结果表明文中方法的正确性和有效性．     

小波分析在分布参数系统辨识中的应用

借助于正交函数序列对分布参数系统进行辨识,是一种有效的辨识方法。本文应用小波分析方法将Ｈａａｒ 小波正交基应用于分布参数系统的辨识中,取得了简明易行的效果。由于算法中采用了Ｈａａｒ 小波的积分运算矩阵,因而辨识精度较高。同时,在辨识系统时考虑了初始条件和边界条件,因此具有较好的适用性。仿真实例证实了方法的有效性。     

稳健估计在岩移参数辨识中的应用

本文针对地表与岩层移动观测中离群值存在的不可避免性，提出了采用稳健估计对地表下沉模型参数进行辨识的方法，通过实例验证，该方法与其它方法相比具有一定的优越性。     

汽轮发电机组扭振模态阻尼辨识算法

本文提出一种汽轮发电机组扭振模态阻尼的辨识算法。对算法进行了理论推导和证明。计算机仿真试验结果表明该方法是可行的。     

Epsilon算法在结构模态重分析中的应用

基于Neumann级数和Epsilon算法,提出了一种模态重分析的新算法。在求解过程中,利用Neumann级数产生基向量,然后用Epsilon算法求出近似特征向量,最后用Rayleigh商分析,求出了修改后结构的近似特征值和特征向量。数值算例表明,所提出的算法比K irsch组合近似法精度更高,计算速度更快。     

连续油管无限级滑套分段压裂技术在页岩气开发中的应用

传统的多级桥塞射孔联作压裂不仅无法保证压裂液和支撑剂的去向,而且无法保证压裂效果。为了提高产量,实现精细压裂,通过优选趾端滑套、固井滑套及滑套开关工具组合构成无限级固井滑套压裂井下工具。根据国内页岩气地质情况,优化开关滑套及压裂施工程序,最终在涪陵页岩气田进行了首次应用。该技术在页岩气开发中具有一定的可行性,但对埋藏深、长水平段、施工压力高的页岩气开发,还需继续探索。     

蓄电池模型参数辨识及在SOC估计中的应用

蓄电池在直流微网中广泛应用,在使用过程中,需要对蓄电池的荷电量进行在线预测,即进行SOC估计,对蓄电池的模型以及参数辨识有较高的要求.由于蓄电池同时具有电特性与化学特性,建立精确的模型比较复杂,本文对蓄电池常用的5种模型进行了对比,并基于混合动力脉冲能力特性HPPC实验结果分别对Thevenin模型和GNL模型进行参数辨识,通过MATLAB仿真对2种模型的准确性进行了对比,在应用扩展卡尔曼滤波法进行SOC估计时,分别对2种模型参数得到的估计结果进行了比较验证.     

基于ARMA模型的桥梁结构模态参数辨识研究

模态参数辨识是对结构进行动力损伤诊断的前提,本文介绍了一种通过建立ARMA模型来辨识结构工作模态参数的方法.待检结构在环境激励下发生自由振动,用位移传感器测出振动响应数据,据此建立适当阶数的ARMA模型,并估算模型参数.根据模型参数与系统模态参数的关系算得模态参数.最后用稳定图法剔除虚假模态,确定结构真实模态.重点讨论用ARMA时序模型进行模态频率辨识的问题,并通过一个简支梁振动试验对该方法进行了验证,将试验结果与随机子空间法和ANSYS建模分析法的计算结果对比发现,3种方法识别出的前三阶模态频率基本吻合,且满足精度要求,说明在激励数据未知的情况下,基于ARMA模型的模态参数辨识法能够准确地识别出系统的模态参数.     

线性系统模态参数识别的递推子空间辨识方法

为了解决系统模型的在线辨识,一种用于线性时变系统辨识的递推子空间辨识方法,能够实现对系统状态空间模型的在线递推估计.通过应用阵列信号处理中的传播函数方法,代替了子空间辨识中的奇异值分解,得到一种基于传播函数方法的递推子空间算法.该算法避免了奇异值分解计算量大的缺点,可以有效地降低计算量.最后通过Ansys建立线性系统模型,仿真结果表明,该方法能够降低计算量并且能准确地辨识出线性系统的模态参数.     

基于摄像测量法的在轨柔性结构模态参数辨识

针对在轨传感器布置困难的问题,提出一种利用数字摄像测量技术对在轨大型柔性结构进行模态参数辨识的方法。阐述了三维动态重构技术、相机标定算法和像素点特征提取算法原理。利用一类柔性星载天线模型进行了地面试验,采用高速数字摄像机记录模型的自由振动响应过程,并从采集的图像序列中提取给定测点的位移振动数据,通过特征系统实现法（ ERA）辨识星载天线模型的前5阶固有频率、阻尼比等模态参数。结果表明,数字摄像测量方法可以在满足在轨测试设备简单要求的同时,有效地辨识柔性天线的在轨模态参数。     

DE算法的改进及其在系统辨识中的应用

对于一类高维、非光滑及非线性的约束优化问题,传统的搜索方法不能很好地求得全局最优解,而DE算法可以处理这类问题.为了提高DE算法收敛到全局最优的概率和精度,在基本DE算法的基础上,运用变步长梯度法和记忆库,得到改进的DE算法,并将改进的DE算法应用于实际水槽的模型参数辨识.经过测试对象、采集数据、选择模型结构、辨识参数和验证模型,结果表明,改进的DE算法使辨识系统参数收敛到全局最优的能力增强,收敛概率和精度得到提高,模型偏差平方和更小.