基于区间B样条小波基函数的时变AR模型结构参数识别

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本文研究的是时变结构的动力学参数识别问题。动力学参数决定着结构的动力学特性,其在结构的有限元建模、模型修正、振动控制、损伤诊断等方面起着重要的作用。本文主要的研究工作和成果包括:从振动系统的运动微分方程出发推导出时间序列模型,并介绍了其定阶准则。在传统AR模型的基础上引出时变AR模型,并基于时变AR模型展开时变结构参数识别的研究工作。区间B样条小波具有紧支性与正交性等特点,本文将其引入到时变自回归模型中,将模型系数表示为区间B样条小波基的线性组合,进而将时变问题转化为关于基函数的时不变问题。根据采样点数的不同,文中提出了时变单变量AR模型法(TVAR)与时变多变量AR模型法(TVARV),仅需时变结构的加速度响应信号,即可准确、快速地识别出瞬时频率。文中用机械手臂与三自由度系统分别对这两种方法进行数值仿真,并在加速度响应中加入不同信噪比的白噪声,识别结果充分说明了文中两种方法的可行性、有效性与良好的抗噪声性能。对比了TVAR与TVARV识别瞬时频率的精度,讨论了区间B样条小波尺度j对识别精度的影响以及区间B样条小波基、傅里叶基与离散余弦基模型下的识别精度的比较。文章最后设计了一个质量特性时变的悬臂梁振动实验。利用文中提出的TVAR与TVARV分别识别了其前三阶瞬时频率,并进行了识别结果对比。实验结果进一步验证了区间B样条小波基函数的时变AR模型能准确、有效地识别时变结构的动力学参数,并具有较高的工程应用潜力。
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