僅利用輸出響應(yīng)的時(shí)變模態(tài)參數(shù)辨識(shí)方法研究.pdf

1、近幾十年來，科學(xué)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都取得了巨大成就。在航空航天、機(jī)械、建筑等領(lǐng)域，工程結(jié)構(gòu)都在向高速化、大型化、復(fù)雜化和智能化的方向發(fā)展。這就導(dǎo)致正面建模分析結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)特性往往十分困難。由此，從反問題入手分析結(jié)構(gòu)，從而深入了解結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)特性顯得十分必要，而模態(tài)參數(shù)正是能夠反映結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特性很重要的參數(shù)。因此，模態(tài)參數(shù)辨識(shí)一直以來受到學(xué)術(shù)界和工程界的關(guān)注。再者，在運(yùn)行中的結(jié)構(gòu)其參數(shù)會(huì)隨著時(shí)間推移或者環(huán)境變化發(fā)生變化，比如火箭發(fā)射過程中巨大的質(zhì)量

2、消耗、導(dǎo)彈在高速飛行中彈翼表面經(jīng)歷苛刻的溫度環(huán)境等，而這樣的變化對(duì)結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)的影響不可忽略，由此時(shí)變模態(tài)參數(shù)分析及辨識(shí)顯得十分必要。
　　模態(tài)參數(shù)辨識(shí)方法從信號(hào)處理角度看可以歸結(jié)到常見的信號(hào)處理內(nèi)容中。近些年，信號(hào)處理領(lǐng)域的研究成果常被引入到模態(tài)參數(shù)辨識(shí)中來，比如盲源分離，引起廣泛的關(guān)注并迅速成為模態(tài)參數(shù)辨識(shí)算法研究中的一個(gè)熱點(diǎn)。另外，時(shí)變模態(tài)參數(shù)辨識(shí)方法從系統(tǒng)理論上又可以歸結(jié)為時(shí)變參數(shù)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)辨識(shí)問題，即對(duì)應(yīng)到本文中基于子空

3、間跟蹤的時(shí)變模態(tài)參數(shù)辨識(shí)算法。本文綜合分析了模態(tài)參數(shù)辨識(shí)方法，特別是時(shí)變模態(tài)參數(shù)辨識(shí)方法的研究成果，通過理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證在時(shí)變模態(tài)參數(shù)辨識(shí)算法上展開研究，主要工作內(nèi)容如下：
　　1.針對(duì)目前應(yīng)用于模態(tài)參數(shù)辨識(shí)的正定盲源分離算法分離得到的源信號(hào)是無序的，引入對(duì)源信號(hào)的先驗(yàn)知識(shí)作為約束條件得到基于獨(dú)立成分分析的改進(jìn)定點(diǎn)盲源分離算法，并應(yīng)用于模態(tài)參數(shù)辨識(shí)。仿真及試驗(yàn)結(jié)果顯示改進(jìn)算法優(yōu)于原算法；
　　2.針對(duì)正定盲源分離應(yīng)用于模態(tài)

4、參數(shù)辨識(shí)中時(shí)要求采集到信號(hào)中活動(dòng)模態(tài)數(shù)要等于或小于觀測(cè)信號(hào)數(shù)（傳感器數(shù)），且考慮到時(shí)變模態(tài)參數(shù)辨識(shí)中需要處理的非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)，引入基于時(shí)頻域信號(hào)稀疏成分分析欠定盲源分離得到一適用范圍更加廣泛的模態(tài)參數(shù)辨識(shí)方法。仿真及試驗(yàn)表明該方法既能夠處理時(shí)不變模態(tài)參數(shù)辨識(shí)問題，在時(shí)變模態(tài)參數(shù)辨識(shí)上亦表現(xiàn)出色；
　　3.針對(duì)基于投影遞推子空間跟蹤的時(shí)變模態(tài)參數(shù)辨識(shí)算法在處理大數(shù)據(jù)時(shí)容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)飽，繼而導(dǎo)致辨識(shí)算法失去跟蹤模態(tài)參數(shù)的能力，引入有限長