小波多分辨率分析时变系统参数识别算法的鲁棒性研究

针对多自由度时变系统参数识别问题,基于Daubechies小波多分辨率展开的时变参数辨识方法分析影响参数识别鲁棒性的各个因素。通过数值分析针对突变、线性慢变以及谐波快变的时变参数进行识别,研究结果表明:当基函数dbN一定时,在预先确立的分解尺度范围内,识别精度随分解尺度的增加而增加;待识别参数的频率特性对分解尺度的选择有很大影响,快时变参数比慢时变参数对分解尺度更为敏感;基函数dbN并不是影响识别精度的主要因素;在分解尺度相同的情况下,可以通过提高采样频率增加快时变参数识别精度。     

基于连续小波变换的时变结构瞬时模态参数识别

为体现时变结构动力特性,定义随机冲击荷载作为时变结构输入激励,提出了基于连续小波变换的时变结构瞬时模态参数识别方法。在短时时变假定条件下,建立基于模局部极大值的连续小波变换时变参数识别原理,利用结构的输出响应进行瞬时模态参数识别,采用三自由度的时变结构体系进行数值模拟,该方法能够准确识别时变结构的瞬时模态参数值。通过设计具有质量参数可变的两层钢框架模型进行测试,验证了方法的有效性与可行性。