時間序列分析在振動系統(tǒng)時變參數(shù)辨識中的應(yīng)用.pdf

1、振動系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)辨識是結(jié)構(gòu)動力學(xué)中一個十分重要的課題,在故障診斷、減振降噪、結(jié)構(gòu)設(shè)計及狀態(tài)監(jiān)測等方面都具有重要的作用。傳統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)辨識方法需要同時利用激勵信號和響應(yīng)信號進(jìn)行分析,存在許多局限性。隨著識別技術(shù)的不斷發(fā)展僅根據(jù)系統(tǒng)響應(yīng)信號就可以進(jìn)行模態(tài)參數(shù)辨識的方法不斷受到重視和應(yīng)用。其中時間序列分析就是一種通過對系統(tǒng)響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)建模來辨識結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的比較有效的方法。本論文首先對時間序列參數(shù)模型(AR、MA、ARMA)的模型類型的判

2、斷方法以及模型的定階問題進(jìn)行了探討分析,并詳細(xì)介紹了AR和ARMA模型的各種參數(shù)估計算法及其特點(diǎn)。針對上述各種算法,給出了相應(yīng)的數(shù)字仿真算例,計算結(jié)果與理論值吻合較好,充分證明了各種算法的正確性。其次研究了時間序列法在振動系統(tǒng)非時變參數(shù)辨識方面的應(yīng)用。主要利用單變量ARMA模型法、多變量AR模型法和Prony法進(jìn)行參數(shù)辨識。進(jìn)行了數(shù)字仿真和實(shí)例分析,得到了滿意的結(jié)果。最后,在非時變參數(shù)辨識的基礎(chǔ)上,本論文提出了時變多變量AR模型法和時變