系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)辨識的連續(xù)小波方法研究.pdf

1、模態(tài)參數(shù)辨識的小波分析方法是繼頻域和時域方法之后新發(fā)展起來的一種模態(tài)分析方法.相較于頻域和時域模態(tài)分析方法,連續(xù)小波模態(tài)分析方法利用小波分析在數(shù)學處理能力上的優(yōu)勢,辨識更為精確,對含噪信號不敏感,方法簡單有效.本文對這一方法進行深入細致地研究,主要工作及創(chuàng)造性成果如下: 本文對模態(tài)分析小波辨識方法的基礎--脊線提取方法進行了詳細的研究.在介紹了脊線提取的平穩(wěn)相位理論的基礎上,建立了連續(xù)小波變換脊線識別的基本方法.通過對利用小波變

2、換的相位和模值信息提取脊線的識別算法進行比較研究,選擇了更適于模態(tài)參數(shù)提取的Crazy Climbers算法,并以能量準則為基礎改進了原有算法對噪聲敏感這一缺點.仿真試驗表明,改進Crazy Climber算法更適合于多自由度系統(tǒng)響應信號的小波脊線提取,對噪聲具有很高的魯棒性. 本文選擇Motlet小波作為系統(tǒng)辨識研究的基本小波.并針對小波變換時頻關系的特點改進了原有小波函數(shù),用以平衡小波函數(shù)時間、頻率兩方面的性質. 采

3、用這一算進行了仿真研究.仿真結果表明,該方法模態(tài)參數(shù)提取準確,對噪聲不敏感.通過對懸臂梁的實驗研究表明,該方法較一般頻域方法有更高的辨識精度,可準確的識別懸臂梁模態(tài)參數(shù). 本文給出了不同尺度下邊緣效應影響范圍的劃定方法.在介紹了常用改進方法的基礎上,針對多自由度系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)辨識的需要,給出了一種補償函數(shù)法來解決這一問題.通過仿真實驗表明,該方法計算負擔小,可極大改善小波變換的邊緣效應. 本文給出了基于連續(xù)小波變換的模態(tài)參