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基于模糊聚类的密集模态参数识别方法研究及实现

孟凡通  
【摘要】:实验模态分析是分析系统动态特性的一种行之有效的方法。在解决工程实际问题的过程中,实验模态分析是对产品进行结构设计和性能评估的强有力的工具。现代机械产品的设计趋势向于更大、更快、更可靠的方向发展,人们对机械产品的动态特性提出了更高的要求,从而使得对模态参数识别精度的要求越来越高,尤其是对多测点的密集模态参数的识别精度提出了更高的要求。 本文分析了测试数据获得过程中误差产生的原因、提出了避免的措施;并利用相干函数对激励信号和响应信号的质量进行衡量分析得到了效果较好的激励和响应测试数据;根据测试环境的噪声污染的特点,采用了不同的频响函数估计方法,得到了高精度的频响函数数据;在模态参数识别方法上介绍了单模态参数识别的高精度导纳圆拟合法,根据多测点密集模态参数识别过程中的特点,借助测试数据的前期处理,采用频率归一化的正交多项式多模态识别方法,改善了转换矩阵的病态现象;针对由于测点数量增加等造成识别过程中容易产生极点位置的偏移和虚假极点的现象,引入了模糊数学中的模糊聚类的算法(FCM),得到了系统较为准确的极点,提高了模态参数识别的精确度。 为了方便进行试验模态分析,本文还利用具有友好的人机界面的Visual Basic 6.0编程语言开发了实验模态分析软件包,该软件包实现了测试数据预处理和模态参数辨识两个部分的模块化,最后通过Matlab/Simulink仿真出具有密集模态和大阻尼特点的仿真数据,证明了算法的正确性,通过实际的模态实验证明了算法对实验数据的适应性。


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