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时间序列分析在振动系统时变参数辨识中的应用

刘丽兰  
【摘要】:振动系统模态参数辨识是结构动力学中一个十分重要的课题,在故障诊断、减振降噪、结构设计及状态监测等方面都具有重要的作用。传统的模态参数辨识方法需要同时利用激励信号和响应信号进行分析,存在许多局限性。随着识别技术的不断发展仅根据系统响应信号就可以进行模态参数辨识的方法不断受到重视和应用。其中时间序列分析就是一种通过对系统响应数据进行参数建模来辨识结构模态参数的比较有效的方法。 本论文首先对时间序列参数模型(AR、MA、ARMA)的模型类型的判断方法以及模型的定阶问题进行了探讨分析,并详细介绍了AR和ARMA模型的各种参数估计算法及其特点。针对上述各种算法,给出了相应的数字仿真算例,计算结果与理论值吻合较好,充分证明了各种算法的正确性。 其次研究了时间序列法在振动系统非时变参数辨识方面的应用。主要利用单变量ARMA模型法、多变量AR模型法和Prony法进行参数辨识。进行了数字仿真和实例分析,得到了满意的结果。 最后,在非时变参数辨识的基础上,本论文提出了时变多变量AR模型法和时变多变量Prony模型法,该方法能够有效地辨识出具有多输出的时变振动系统的各阶模态参数。数字仿真证明了所提出方法的可行性与有效性,为多自由度振动系统时变参数的辨识提供了有效的分析工具。


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