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为了有效地进行非线性时变结构系统的辨识,提出了一种基于Kalman滤波算法的利用时变非线性自回归滑动平均模型的用于非线性时变结构系统辨识的新方法.首先,利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后,将非线性项展开为系统输出数据的多项式的形式.利用短时时不变假设,通过改变模型参数跟踪系统参数的变化,将非线性时变系统的辨识问题转化为线性时变系统的辨识问题.建立系统参数的随机游动模型,引入Kalman滤波算法估计系统的参数,实现对非线性时变结构系统的辨识.最后对一个具有非线性时变刚度的三自由度结构系统进行了仿真,结果表明:该方法可以有效地跟踪非线性时变结构系统的参数变化.遗忘因子的对比试验表明只有选择合适的遗忘因子才能得到合理的结果. 相似文献
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科学发展观倡导以人为本,全面、协调、可持续的发展。落实科学发展观、实现可持续发展,是有力地促进社会发展与资源环境实现良性循环、协调发展的必由之路,也是中国社会主义现代化建设的必然选择。贯彻落实科学发展观,就要坚持走可持续发展道路,实现人类社会与生态环境相互统一、相互促进的发展,从这个意义上说,正确认识人与自然的关系,促进人与自然和谐发展就是实现可持续发展的前提和基础。 相似文献
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用于时变系统辨识的自由响应递推子空间方法 总被引:7,自引:2,他引:7
通过对自由响应数据组成的广义Hankel矩阵做满秩分解得到系统的广义能观阵,利用广义能观阵的性质估计系统矩阵,得到与特征系统实现算法(ERA)等同的子空间方法.然后使用投影估计子空间跟踪算法(PAST)替代奇异值分解,跟踪广义Hankel矩阵的左奇异向量矩阵的变化。从而跟踪系统参数的变化.得到了利用自由响应数据(或脉冲响应数据)的递推子空间方法。通过移动质量块一简支梁模型的仿真试验检验,该方法可以有效地辨识时变系统的参数变化,而且计算量小,跟踪精度高,对噪声不敏感。 相似文献
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用于时变结构模态参数识别的投影估计递推子空间方法 总被引:10,自引:0,他引:10
基于投影估计子空间跟踪算法提出了一种新的可用于时变结构模态参数识别的递推子空间方法.首先利用方阵求逆公式和正交补空间的性质将待跟踪的矩阵变换为一种适合在线跟踪的一阶修改递推格式,然后将奇异值分解转化为无约束优化问题,通过投影估计将目标函数变换为关于新数据的二阶形式,再利用最小二乘法求出系统的特征子空间,最后根据模态分析理论求出时变结构的伪模态参数.使用本文方法辨识一个具有移动质量块机械臂系统的伪模态参数,并将结果与另外两种方法进行比较.理论和仿真结果表明提出的方法具有计算量小、对噪声不敏感等优点. 相似文献
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对使用模态试验数据的线性时变机械结构系统的动态模型辨识的整体方法和递推子空间方法,给出了详细的比较。整体方法使用任意的输入输出数据,递推方法包括多输入多输出系统的输出误差状态空间模型的递推方法(MOESP)以及基于子空间的状态空间系统递推辨识方法(4SID)。几种方法的比较是针对带可移动质量的机械臂动力学问题的仿真试验数据进行的。从跟踪能力、噪声敏感度、Hankel矩阵维数以及遗忘因子的选取等几个方面进行了比较,给出了影响算法精度的若干影响因素,以及对不同方法的影响程度。 相似文献
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