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文檔簡介
1、模態(tài)參數是結構的動力學特性,可以作為結構健康狀況的主要指標,在結構建模、模型修正、損傷識別和振動控制等方面扮演著重要角色。模態(tài)參數辨識的關鍵在于結構振動信號的動力特性的提取,而信號的時頻分析則是動力特性提取最常用的方法。經驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法作為分析非線性、非平穩(wěn)信號的一種手段,已經廣泛地應用到結構振動信號的分析與處理中。然而EMD方法還存在一些缺陷,需要對其進行改進。調頻E
2、MD(Frequency Modulated EMD,FM-EMD)方法作為EMD方法的改進型,通過降低信號的頻率比來改善EMD的工作環(huán)境,從而有效解決EMD方法的模態(tài)混疊問題。FM-EMD在處理密集頻率信號時表現卓越,可以作為密集結構模態(tài)參數的辨識方法。
本文基于FM-EMD方法,研究以下內容:
?。?)研究了HHT的基本理論?;贓MD的篩分局限性,介紹了FM-EMD的原理和步驟,并基于MATLAB平臺編寫了相應的
3、算法程序。
?。?)針對FM-EMD方法中的端點效應,提出了一種新的基于窗函數和支持向量回歸機延拓的端點效應抑制方法,通過數值仿真驗證了該方法的有效性。在此基礎上,對FM-EMD方法的功能進行解讀,并通過數值仿真進行驗證。
?。?)將FM-EMD方法應用于三自由度時變系統(tǒng)的模態(tài)參數辨識,并且討論了模態(tài)參數辨識效果的影響因素。仿真結果表明該方法能有效的辨識時變系統(tǒng)的模態(tài)參數,且具有良好的抗噪性能。
?。?)將FM-
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