基于滑动窗变步长等变自适应源分离的线性慢时变结构工作模态参数识别

TN911.6; 为了仅从非平稳振动响应信号中在线识别线性慢时变弱阻尼结构的时变和瞬态的模态参数,提出一种基于滑动窗变步长等变自适应源分离(MWVEASI)的工作模态参数识别方法.该方法采用固定窗长技术,使得非平稳振动响应信号在每个窗内可近似看作是平稳的随机序列,线性慢时变结构可看作多个时不变结构.在每个窗内,再利用变步长的EASI算法识别出该时段内的模态振型和固有频率作为最中间时刻的瞬时模态参数.最后移动窗口,得到线性时变结构的整个时段的工作模态参数.在质量慢时变的三自由度弹簧振子结构的仿真数据集上的识别结果表明,两种不同的MWVEASI方法都能够很好地识别线性慢时变结构的模态振型、固有频率...

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Published in计算机集成制造系统 Vol. 27; no. 1; pp. 182 - 191
Main Authors 黄海阳, 王成, 李海波, 赖雄鸣, 缑锦, 张惠臻
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华侨大学 计算机科学与技术学院 ,福建 厦门 361021%华侨大学 机电及自动化学院 ,福建 厦门 361021 2021
Subjects
滑动窗
变步长
工作模态参数识别
线性慢时变结构
等变自适应源分离
Online AccessGet full text
ISSN1006-5911
DOI10.13196/j.cims.2021.01.017

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Abstract TN911.6; 为了仅从非平稳振动响应信号中在线识别线性慢时变弱阻尼结构的时变和瞬态的模态参数,提出一种基于滑动窗变步长等变自适应源分离(MWVEASI)的工作模态参数识别方法.该方法采用固定窗长技术,使得非平稳振动响应信号在每个窗内可近似看作是平稳的随机序列,线性慢时变结构可看作多个时不变结构.在每个窗内,再利用变步长的EASI算法识别出该时段内的模态振型和固有频率作为最中间时刻的瞬时模态参数.最后移动窗口,得到线性时变结构的整个时段的工作模态参数.在质量慢时变的三自由度弹簧振子结构的仿真数据集上的识别结果表明,两种不同的MWVEASI方法都能够很好地识别线性慢时变结构的模态振型、固有频率,与滑窗固定步长EASI、变步长EASI算法相比,MWVEASI能够更好地跟踪时变特性,识别精度高、收敛速度快.
AbstractList TN911.6; 为了仅从非平稳振动响应信号中在线识别线性慢时变弱阻尼结构的时变和瞬态的模态参数,提出一种基于滑动窗变步长等变自适应源分离(MWVEASI)的工作模态参数识别方法.该方法采用固定窗长技术,使得非平稳振动响应信号在每个窗内可近似看作是平稳的随机序列,线性慢时变结构可看作多个时不变结构.在每个窗内,再利用变步长的EASI算法识别出该时段内的模态振型和固有频率作为最中间时刻的瞬时模态参数.最后移动窗口,得到线性时变结构的整个时段的工作模态参数.在质量慢时变的三自由度弹簧振子结构的仿真数据集上的识别结果表明,两种不同的MWVEASI方法都能够很好地识别线性慢时变结构的模态振型、固有频率,与滑窗固定步长EASI、变步长EASI算法相比,MWVEASI能够更好地跟踪时变特性,识别精度高、收敛速度快.
Author 赖雄鸣
李海波
黄海阳
缑锦
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王成
AuthorAffiliation 华侨大学 计算机科学与技术学院 ,福建 厦门 361021%华侨大学 机电及自动化学院 ,福建 厦门 361021
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万方数据期刊 - 香港版
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IngestDate Thu May 29 04:00:05 EDT 2025
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