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为实现数控机床模态参数的现场辨识,提出了数控机床进给系统模态参数的快速自激辨识方法。利用G代码小线段编程方法,实现了数控机床进给系统振动的激励,并通过内置传感器信号(光栅、编码器、电流)采集了进给系统的振动信息。采用ARMA模型的响应信号模态参数辨识方法分析内置传感器信息,得到了进给系统轴向和扭转振动的模态参数。试验表明,所提出的模态参数辨识方法可使激振过程更为方便,采用的内置传感器信号减少了对传感器布置的限制,从而提高了现场试验模态的效率,可以比较准确地辨识出进给系统的一阶固有频率。 相似文献
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针对经典Akaike信息准则(AIC)在模型定阶时缺少阶次范围下界而引起的模态遗漏问题,根据稳态图和AIC准则,提出了一种自回归滑动平均模型在模态参数辨识中的定阶方法.该方法先利用稳态图能够鉴别真假模态的特点,进行各阶模态频率的估计和均值的求取,进而根据模态稳定性判定准则计算出阶次范围下界,最后利用AIC准则确定最优的模型阶次.仿真结果表明,与经典AIC准则相比,所提出的方法定阶后进行模态参数的辨识,不仅识别出了经典AIC准则遗漏的第3阶模态参数(误差为0.18%),而且使第1、2阶模态参数的精度分别提高了2.31%和6.31%.对悬臂梁的模态实验结果表明:该方法不仅辨识出了经典AIC准则遗漏的第1阶模态参数,使其误差仅为0.62%,而且也大大提高了其他各阶模态参数的精度. 相似文献
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