發(fā)布時(shí)間：2024-06-29 20:43

　　提出了基于線調(diào)頻小波時(shí)頻分解的時(shí)變系統(tǒng)瞬時(shí)模態(tài)參數(shù)識別方法。該方法應(yīng)用線調(diào)頻小波對時(shí)變系統(tǒng)加速度響應(yīng)信號進(jìn)行時(shí)頻分析,通過小波脊方法提取瞬時(shí)頻率,再應(yīng)用卡爾曼濾波進(jìn)行自適應(yīng)分解獲得各階響應(yīng)的幅值信息;為了更精確地識別時(shí)變結(jié)構(gòu)的阻尼比,該研究推導(dǎo)了基于幅值能量法的時(shí)變阻尼比識別方法;線調(diào)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(shí)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(nèi)基于幅值進(jìn)行整體積分具有較強(qiáng)的抗噪性和更高的識別精度。仿真算例中,構(gòu)造了一個(gè)三自由度時(shí)變結(jié)構(gòu)來驗(yàn)證識別方法,通過與傳統(tǒng)小波和時(shí)域峰值法作對比,驗(yàn)證了方法識別瞬時(shí)模態(tài)參數(shù)的精確性和抗噪性。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖1時(shí)變信號的時(shí)頻表示

為了說明該方法的能量聚集性和自適應(yīng)性,可通過圖1與小波變換和線調(diào)頻小波變換作對比,可以看出自適應(yīng)線調(diào)頻小波變換更適合處理一般情況下的時(shí)變信號。相比小波變換,調(diào)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(shí)變信號,自適應(yīng)調(diào)頻小波比線調(diào)頻小波具有更好的追蹤特性,在該時(shí)頻....

圖2時(shí)變信號的時(shí)程圖

根據(jù)式(21),時(shí)變響應(yīng)信號在各個(gè)時(shí)刻點(diǎn)處的周期和頻率都是變化的,可以假設(shè)信號“單周期時(shí)不變”,即認(rèn)為在單個(gè)周期內(nèi)信號的頻率短時(shí)時(shí)不變,對于非突變或急速變化的時(shí)變信號這種假設(shè)是完成成立的。假設(shè)如圖2所示的時(shí)變信號,零點(diǎn)位置記為tq,則在時(shí)刻tq附近一個(gè)周期Tq內(nèi)認(rèn)為信號的頻率是短....

圖3算法流程圖

整個(gè)響應(yīng)分解和識別方法的流程較為復(fù)雜,因此用圖3所示的流程圖進(jìn)行展示,主要包括三部分:時(shí)頻分析提取瞬時(shí)頻率、時(shí)頻自適應(yīng)信號分解和能量法識別瞬時(shí)阻尼比。4仿真算例

圖43自由度時(shí)變系統(tǒng)

選取一個(gè)3自由度的彈簧阻尼系統(tǒng)作為算例,其結(jié)構(gòu)如圖4所示。本文通過一個(gè)組合時(shí)變情況對結(jié)構(gòu)的脈沖加速度響應(yīng)進(jìn)行分析,設(shè)置初始物理參數(shù)為

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