多元统计分析的模态参数辨识方法比较及应用

• 作者: 官威 董龙雷
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 工作模态参数辨识 结构动力学 盲源分离 流形学习
• 年，卷（期）: 2018,（z1）
• 所属期刊栏目: 模态仿真计算和试验
• 页码范围: 366-371
• 页数: 6页
• 分类号: TH113.1|V214
• 字数: 4083字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.Z1.078

摘要

工作模态参数辨识是实现飞行器结构精细化设计和安全评估的关键基础问题.基于结构响应数据,利用盲源分离和流形学习的方法进行系统模态参数辨识,建立基于多元统计分析的工作模态参数辨识方法.首先,从主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和局部线性嵌入(LLE)算法出发,建立响应模态坐标表示与多元统计分析算法之间的内在联系,将模态参数辨识问题转化为基于结构响应数据的多元统计分析求解问题.然后,设计1个离散3自由度系统和搭建1个悬臂板典型实验结构系统,获取数值仿真和实验响应数据.最后,基于测量的响应数据,利用多元统计分析方法辨识系统参数,并分析比较3种不同方法的模态参数识别精度以及抗噪性能.数值仿真和实验结果表明,提出的多元统计分析方法能够有效识别出系统的模态振型和模态频率,且LLE算法较其他两种方法具有更高的识别精度和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董龙雷	西安交通大学航天航空学院	36	217	9.0	13.0
5	官威	西安交通大学航天航空学院	1	1	1.0	1.0