發(fā)布時間：2024-06-29 20:43

　　提出了基于線調頻小波時頻分解的時變系統(tǒng)瞬時模態(tài)參數識別方法。該方法應用線調頻小波對時變系統(tǒng)加速度響應信號進行時頻分析,通過小波脊方法提取瞬時頻率,再應用卡爾曼濾波進行自適應分解獲得各階響應的幅值信息;為了更精確地識別時變結構的阻尼比,該研究推導了基于幅值能量法的時變阻尼比識別方法;線調頻小波相比傳統(tǒng)小波對具有更高的能量聚集性,因此該方法具有更高的瞬時頻率提取精度,此外傳統(tǒng)的基于幅值的阻尼識別方法易受噪聲干擾,能量法在短區(qū)間內基于幅值進行整體積分具有較強的抗噪性和更高的識別精度。仿真算例中,構造了一個三自由度時變結構來驗證識別方法,通過與傳統(tǒng)小波和時域峰值法作對比,驗證了方法識別瞬時模態(tài)參數的精確性和抗噪性。

【文章頁數】：8 頁

【部分圖文】：

圖1時變信號的時頻表示

為了說明該方法的能量聚集性和自適應性,可通過圖1與小波變換和線調頻小波變換作對比,可以看出自適應線調頻小波變換更適合處理一般情況下的時變信號。相比小波變換,調頻小波能量聚集程度高,具有更好的濾噪功能。對于非線性變化的時變信號,自適應調頻小波比線調頻小波具有更好的追蹤特性,在該時頻....

圖2時變信號的時程圖

根據式(21),時變響應信號在各個時刻點處的周期和頻率都是變化的,可以假設信號“單周期時不變”,即認為在單個周期內信號的頻率短時時不變,對于非突變或急速變化的時變信號這種假設是完成成立的。假設如圖2所示的時變信號,零點位置記為tq,則在時刻tq附近一個周期Tq內認為信號的頻率是短....

圖3算法流程圖

整個響應分解和識別方法的流程較為復雜,因此用圖3所示的流程圖進行展示,主要包括三部分:時頻分析提取瞬時頻率、時頻自適應信號分解和能量法識別瞬時阻尼比。4仿真算例

圖43自由度時變系統(tǒng)

選取一個3自由度的彈簧阻尼系統(tǒng)作為算例,其結構如圖4所示。本文通過一個組合時變情況對結構的脈沖加速度響應進行分析,設置初始物理參數為

本文編號：3997875