提高模态参数识别精度的分量分析新算法

为了利用某一系统的输入和输出数据,快速、准确地提取该系统的模态参数,该文介绍了模态参数识别中最基本的一种方法,即分量分析法^[2],提出了一种提高其模态参数识别精度的新算法。并且,举出一个实例证实了此方法的正确、可靠性。该算法最大优点是原理简单、易懂,方法容易实现,而且,可以不依赖人工操作,利用程序可以直接把需要的参数高精度地识别出来。     

独立分量分析在模态分析中的应用

提出一种新的在只有输出条件下的基于独立分量分析（ICA）的时域模态参数识别方法。该方法首先将振动系统的各阶模态理解为相互独立的虚拟源,然后将系统响应信号进行ICA处理,得到单频可识别的信号,从而将多自由度系统模态识别转化为单自由度系统的参数识别问题,最后用有限带宽的高斯白噪声激励作用下的简支梁进行验证。结果表明基于ICA的模态识别方法可以得到较好的识别效果。     

改进的快速独立分量分析方法研究

快速独立分量分析算法硬件实现困难,基于Huber M估计函数的独立分量算法硬件实现容易,但是该算法稳健性有待提高。针对这一问题,提出了一种硬件实现容易,而且具有很好稳健性的改进的快速独立分量分析算法。该算法硬件实现容易,且具有很好稳健性的Tukey双权函数作为原算法代价函数中的非线性函数,通过牛顿迭代方法对代价函数进行优化,得到改进的快速独立分量分析算法。仿真实验证明,该算法是有效的,且稳健性较好。     

基于独立分量分析和支持向量机的结构损伤识别集成算法

针对模式识别最关键的两个环节:特征提取和分类器设计,提出了基于独立分量分析(ICA)和支持向量机(SVM)的损伤识别集成算法,首先应用ICA方法计算独立源信号和混合矩阵[A],利用混合矩阵与模态振型的对应关系,得到振型矩阵[Φ],将模态振型的变形矩阵[Φ]*作为特征参数输入至SVM分类器进行损伤识别,在冲击载荷作用下,对钢框架结构模型进行了振动试验,结果表明:ICA方法提取的模态振型是一种高效的损伤特征参数,基于ICA和SVM的集成算法能够成功识别结构损伤、损伤位置和损伤程度,从而为结构健康监测提供了一种行之有效的损伤识别方法。     

基于快速独立分量分析的脑电波信号降噪

针对原始脑电波信号存在非平稳性且非常容易受到各种信号的干扰等特点,对基于小波变换和快速独立分量分析的脑电波信号的滤波降噪方法进行了研究,说明了小波变换和快速独立分量分析的降噪原理,并通过对利用MindSet耳机采集得到的原始脑电波数据的处理,证明了快速独立分量分析算法可以将原始脑电波信号中包含的心电伪迹和工频干扰等多种干扰信号成功地分离出来,同时比较了两种方法的性能,验证了基于快速独立分量分析的降噪方法具有明显的优越性。     

基于改进的独立分量分析的人脸识别方法

将独立分量分析（Independent Component Analysis,ICA）作为人脸特征提取方法。ICA所提取的特征分类能力强、相互独立,对像素间高阶统计特性敏感,并且不易受光照变化的影响。实验结果表明,基于IcA的人脸特征提取方法的识别性能优于特征脸法。针对传统的ICA算法（Informax算法）存在迭代次数多,难收敛,并且需要人工设定步长来调整学习速度的不足,本文采用FastICA作为ICA的快速算法,并将其关键迭代步骤加以改进,减少了耗时的雅可比矩阵求逆的运算次数。所提出的改进的FastICA具有无需人工参与,收敛速度快,迭代次数少的优点。在特征选择方面,本文将遗传算法（Genetie Algorithm,GA）应用到独立分量的选择与优化中,从而在保证较高识别性能的前提下,获得最优的人脸特征子集。     

基于小波分解的独立分量掌纹识别方法

独立分量分析方法在图像处理中具有独特的优势，用于掌纹特征提取，使得变换后的各分量之间不仅互不相关，而且还尽可能的统计独立，能更全面的揭示掌纹特征间的本质结构。为了降低运算复杂度，提出了一种基于小波分解的独立分量掌纹特征提取方法。首先对掌纹图像做小波变换进行降维，在保留原始图像轮廓信息和细节信息的基础上，去掉高频噪声，然后进行独立分量分析，采用FastICA算法，试验结果表明,本方法比传统的独立分量分析方法的识别率更高，且计算量大大减少。     

基于LabVIEW的模态参数识别模块的研究

目的为了深入研究陶瓷电主轴的动态特性,准确高效的实现对电主轴模态参数的识别.方法以LabVIEW为软件平台设计开发出一款陶瓷电主轴模态参数识别模块,采用频域分析法中经典的峰值提取法和分量分析法相结合的方法.结论该模块在发挥每种算法的优势的同时互补各自的不足,很好的提高了分析的准确度,经过该模块的运算,得到170SD30型全陶瓷高速电主轴前三阶固有频率依次为1 315 Hz、2640 Hz、4 795 Hz.对于固有频率相邻不是很密集的动态特性曲线有良好的模态参数识别效果.     

基于模态参数及小波变换的旋转梁结构损伤识别

本文采用旋转悬臂梁模型模拟旋翼直升机桨叶结构,并对其开展损伤识别问题研究.首先,基于有限元方法,采用Hamilton变分原理,建立旋转结构的动力学模型,通过对比理论和实验的结果验证模型的正确性.其次,利用不同模态参数(位移模态、应变模态)对旋转悬臂梁结构进行损伤识别研究.最后,针对位移模态,基于小波变换的奇异性分析特性,研究通过小波系数辅助损伤识别的方法.计算结果表明,对于旋转结构,应变模态的损伤识别效果较好,而位移模态若结合小波变换的奇异性分析,同样可以实现较为准确的损伤识别效果.     

结构模态参数测试的传感器优化布置研究

结构模态参数的测试是进一步进行结构动力响应计算、结构损伤检测等的重要基础．在线结构的模态参数的测试通常采用环境激励来进行．在采用环境激励的结构动力特性测试中，传感器的布置直接影响测试的结果．采用有限带宽白噪声激励模拟环境激励研究传感器的布置对结构模态参数测试的影响．实验结果表明传感器的不同布置影响结构动力参数的测试结果，优化布置传感器可以提高结构模态参数的测试精度．     

基于单元模态应变能和剩余模态力的结构损伤识别方法在某塔式桁架中的应用

为快速、准确定位工程结构损伤位置,有效提高工程结构安全性能和使用寿命,以某塔式桁架结构为研究对象,运用单元模态应变能法和剩余模态力法对其进行损伤识别.利用MSC Marc对该桁架完整结构和几种不同损伤程度下的损伤结构进行模态分析,通过MATLAB编程从模态分析结果中提取这些结构的模态参数,计算损伤结构单元模态应变能的变化率和损伤结构各节点自由度对应的剩余模态力,并进行结构损伤识别.结果表明单元模态应变能变化率和剩余模态力是有效和准确的结构损伤标志量.     

结合Gabor变换和FastICA的人脸表情识别方法

提出了一种结合Gabor变换和FastICA技术的人脸表情特征提取方法。Gabor小波具有很好的空频局部性和多方向选择性,因此更有利于表情细节信息的提取。FastICA技术能够消除信号间的高阶统计冗余。对图像进行Gabor变换,把得到的系数排列成Gabor特征矢量,用FastICA对Gabor特征矢量进行特征提取,用K-近邻分类器进行分类。JAFFE表情库中的实验证明该方法的有效性。     

基于最大信息理论和共轭梯度寻优的ICA算法

独立分量分析是一种将观测向量分解为若干个独立统计的分量的一种统计学方法。提出了一种新的独立分量分析方法,该方法在最大信息理论的基础上引入目标函数,并利用共轭梯度搜索算法替代自然梯度算法,推导出用于训练转换矩阵的学习方程。运用核密度函数估算方法自适应地估算学习方程中包含的评价函数项。仿真结果表明,提出的基于独立分量分析的共轭梯度算法在求解盲源分离问题中切实有效。     

基于典型相关分析的独立分量分析对照函数构建方法研究

本文根据典型相关分析的特征,并结合近年来的研究热点--核学习的有关理论,提出了一种在可再生核Hilbert空间为独立分量分析构建对照函数的新方法,并证明其与以前提出的普通对照函数一样,具备统计相关测度函数所需的满意数学特征.通过对各种源分布的分离结果仿真表明,该方法比现有的其他方法具有更好的鲁棒性和灵活性.     

基于瞬时特征参数的数字调制识别算法

针对数字调制识别在低信噪比下的应用,提出一种基于瞬时特征参数的数字调制识别算法.该算法一方面利用 5 个相对简单的瞬时特征参数改善算法的复杂度,简化识别过程;另一方面,设计一种小波滤波器,对瞬时特征参数进行消噪处理,提高调制识别算法在低信噪比下的识别性能.同时,该算法只需在中频直接对信号进行识别,计算简单,易于实现.通...     

A comparative study on the identification of the dynamical model of multi-mass electrical drives using wavelet transforms

This paper deals with dynamical modelling and modal identification of a special class of electromechanical systems: the multi-mass electrical drives. The aim of the work is to investigate the usefulness and the performance of the continuous wavelet transform (CWT) for the estimation of modal parameters, such as damping ratios and natural frequencies of these electromechanical systems. For this investigation, two models of elastic drive systems are considered: the two-mass and the three-mass models. The modal analysis identification using CWT is compared to the Hilbert–Huang transform technique and evaluated in terms of accuracy and ability to estimate modal parameters with different inputs, aptitude to distinguish several modes especially in the case of closely spaced modes and resistance to noisy conditions. In view of the results of the study, the advantages and shortcomings of each technique are presented and discussed.     

一种双目视觉传感器结构参数设计方法

依据三角法建立了对称式双目视觉传感器参数模型,通过对此模型坐标测量误差及传感器各参数误差传递函数的分析,研究了双目视觉传感器结构参数及其误差传递规律对传感器综合测量精度的影响关系特性,给出了双目视觉传感器结构参数的设计原则与方法步骤。     

基于维纳滤波和快速独立分量分析的P300提取方法

应用维纳滤波和快速独立分量分析技术(FastICA)，提出一种诱发电位(EP)P300分量的少次提取算法。首先由少次刺激平均后的EP和具体一次刺激信号构造维纳滤波器，对滤波后的结果进行叠加平均得到新的EP，然后利用FastICA实现EP与伪迹噪声的盲分离，最后通过人工或自动的方式识别出伪迹分量，将该分量移去进行算法的重新映射，提取出信噪比较高的P300。实验结果表明，本文算法能取得较好的EP提取效果，同时由较少的刺激次数就可获得易于辨识和测量的P300，避免了过多刺激导致的神经疲劳及波形失真。     

基于结构高阶局部模态的损伤诊断研究

结构振动测试和损伤诊断中,较易得到结构的低阶模态信息,但低阶模态信息主要反映结构的整体性能,对结构局部损伤不敏感.本文主要研究框架结构高阶模态特性,并通过高阶模态来反映结构的局部特征,实现框架结构损伤诊断.研究中采用理论模态分析和实验模态分析相结合的方法.理论模态分析表明框架结构存在模态密集区且高阶模态具有局部特征.采用局部激振方法对一个钢筋混凝土框架结构模型施加激励,通过实验模态分析获取高阶局部模态信息.结果表明最大能量高阶模态可以识别框架柱的刚度变化.