模态参数识别的等精度拟合法

提出了密集模态的拟合精度矩阵概念及相应的等精度拟合方法.在保证一定拟合精度的前提下.尽可能少的考虑频带外模态的影响,消除了无谓的计算工作量,并且把拟合结果与实际误差分析紧密的结合在一起。该法适用于大型模态试验的结果分析。     

指数曲线的分段折线拟合

介绍一种指数典线的分段折线拟合方法，在一定误差范围内分段数较少，具体应用于氧化锆氧分析仪的数据处理。     

机床固定结合面参数识别及其拟合方法

在机床固定结合面动力学建模和模型参数识别研究的基础上,通过实验研究了固定结合面动力学建模参数与螺栓预紧力之间的关系.提出了固定结合面动力学建模参数与螺栓预紧力之间的幂函数数学模型.对一种特定固定结合面,通过数据拟合的方法,对该幂函数的数学模型进行了参数识别.对于任意给定预紧力的结合面,通过该模型,可求出其动力学模型参数.实验验证了该模型的有效性.对于任一种固定结合面,通过少量试验,可获得该类固定结合面的动力学模型,为数控机床整机动力学精确建模提供了一定的基础.     

一种基于分段拟合的热电偶测温控制方法

热电偶的热电势与温度呈非线性关系,在很大程度上影响了热电偶测量的精度。为了提高热电偶测温控制系统的测量精度,在应用最小二乘法实现热电势和温度特性的线性处理基础之上,通过对不同测温区间的拟合系数的分别优选,提出一种基于分段拟合的热电偶测温控制方法。对该方法进行模拟实验。实验结果表明,该测温控制方法简捷高效,误差可控制在1%之内,可适用于智能仪表和实时控制。     

关于改进结构模态分析数学模型的研究

本文详细论述了当前国内外实验模态分析中广泛采用的模态参数识别的理论数学模型的不准确性,提出了一种精度较高的模态表达式,併作了算例。     

机械结构的模态分析方法研究综述

模态分析是研究机械结构动力特性的一种近代方法,是指通过计算或实验获得机构的固有频率、阻尼比和模态振型等模态参数的过程,是结构动态设计及设备的故障诊断的重要方法。本文对模态分析的基本概念、研究目的、分类、分析方法、发展历程、发展现状和展望一一作了阐述。     

轻便型摩托结构模态参数的识别

以ＮＦ－１２５双轮摩托为研究对象,采用频域法中的传递函数模态分析法,根据实验模态分析的实,复模态参数识别理论,成功地获取了各子结构的模态参数,建立了整车的动力学方程。     

提高结构光三维形貌测量精度的分段拟合滤波方法

在基于结构光的三维形貌测量法中,物体高度调制后的变形结构光场经过成像系统成像,由测量系统获取,并通过滤波,相位测量和解相位恢复出物体的高度信息.其中滤波是提高测量精度的重要环节.本文通过计算机模拟及数据对比证实,在相位测量轮廓术的基础上采用分段拟合滤波滤除噪声的有效性和实用性,并对分段拟合滤波的计算精度和计算误差进行实验模拟分析.     

双极性阈值叠加及分段线性拟合方法消除低频噪声研究

尖峰干扰和直流漂移的存在严重影响低频电磁法数据的质量及解释结果的可信度.在双极性叠加(次数为N)方法压噪失效的情况下,针对尖峰干扰及非线性漂移的特点,基于双极性叠加方法提出双极性阈值叠加和分段线性拟合的方法去噪.仿真结果表明,双极阈值叠加方法可以有效消除尖峰干扰,阈值M为0.1时,误差在0.12V左右,信噪比可提高N(1-M)倍.对低频非线性直流漂移,采用分段线性拟合方法去噪,可使功率谱逼近真实谱的误差在1%左右,满足实际应用要求.双极性阈值叠加压制和分段线性拟合压噪方法简单灵活,压噪效果明显,为低频电磁弱信号的提取提供了解决方法,同时为低频噪声的压制奠定了研究基础.     

复模态参数识别

在以往的机床动态性能研究中,一般是采用实模态分析方法来分析研究机床的动态特性,然而,机床结构中存在的阻尼既有材料的内阻尼,又有各结合面之间的接触阻尼,作用机理很复杂,因而,用传统的实模态分析法就无法使系统的运动方程解耦。     

分段函数的光滑方法及其在曲线拟合中的应用

在分析复杂实验数据时,常采用分段曲线拟合方法.利用此方法在段内可以实现最佳逼近,但在段边界上却可能不满足连续性和可导性.为了克服这种现象,本文提出了一种分段函数的光滑算法,并给出了相应的误差分析.最后,给出了该方法在分段曲线拟合中的应用方法以及凸轮实验数据自动分段拟合的应用例子.     

基于模态分析的发动机风扇叶片损伤诊断方法

结构故障诊断主要包括结构损伤识别、结构损伤定位、结构损伤程度的标定和评价三个方面内容。而频率、振型、频率和振型相结合的指标在结构故障诊断的三个方面各有优缺点。通过航空涡轮发动机风扇叶片建模,并在其上模拟出健康和损伤状态,选取频率、振型、频率和振型相结合的三类指标,借助ANSYS仿真与BP神经网络,验证了基于模态分析的发动机风扇叶片损伤诊断方法的可行性,并从数值上指出兼顾振型和频率的指标预测效果最优,也具有一定的工程实际意义。     

商务车白车身试验模态分析研究

文章简述了试验模态分析的基本理论,针对某商务车白车身说明了模态试验模型的建立原则和测试系统的组建方法;对采集的数据进行了模态参数辨识,掌握了该白车身的结构动态特性;试验结果表明,测试系统组建满足精度要求,参数辨识结果有效可靠。     

基于瞬时频率曲线拟合和局部搜索组合方法的三阶多项式相位信号参数估计

三阶多项式相位信号是一类非常重要而常见的非平稳信号。在非合情况下,针对低信噪比的三阶多项式相位信号参数估计问题提出一种新方法。该方法采用基于滤波器组的短时RadonWigner变换的时频检测算法完成信号的检测并获得信号瞬时频率的粗略估计,利用三阶多项式对瞬时频率进行最小二乘拟合,从而获得信号参数的粗略估计,再用局部二维搜索和快速傅里叶解线调的方法完成信号参数的精确估计。计算机模拟仿真证明了此方法在低信噪比和较短数据条件下的有效性。     

工程结构模态的连续型随机子空间分解识别方法

环境振动识别方法利用结构的输出信号识别结构的模态参数,主要的识别方法有时间序列分析法、ERA(eigensystem realization algorithm)法和随机子空间法,这些方法均基于离散模型．基于连续随机子空间模型,本文给出了一种识别大型工程结构模态参数的方法．运用SVD(singular value decomposition)分解将含噪声的输出信号空间分解为信号空间和噪声空间,然后直接估计结构的模态参数．SVD分解保证了算法的鲁棒性．最后讨论了一个7层框架的理想建筑,仿真计算表明,该方法简单有效,能够使用在桥梁和建筑的健康监测和振动控制中．     

基于EnKF的油藏自动历史拟合方法对三相相对渗透率的反演

为解决标准集合Kalman滤波在非线性油藏反演中更新模型与更新动态场的统计不一致性问题,提出了一种改进的集合Kalman滤波方法,历史拟合过程中只对模型参数进行更新,然后利用更新的模型参数从初始状态重新运行油藏数值模拟软件进行下一拟合时刻的生产预测,协方差矩阵由从时间零运行油藏数值模拟软件得到的预测数据进行计算.理论证明了该方法与集合随机最大似然法的一致性.对某油藏的相对渗透率曲线进行了估计,比较了标准集合Kalman滤波方法与改进方法的参数估计及生产预测结果.由于保证了更新模型与更新动态场的一致性,改进的集合Kalman滤波方法得到了更好的参数估计和生产预测结果.     

HHT法识别结构模态频率和阻尼比的改进

在应用EMD方法分解信号时,可能造成固有模态函数中不同的振动模态混合,从而淹没能量较小的振动模态而导致无法识别其模态参数。为了提高结构模态参数识别的精度和比较精确地识别低频模态及能量较小模态的参数,文章对结构响应信号进行带通滤波后再应用EMD方法进行分解,最后得到结构的各阶模态频率和阻尼比;仿真结果表明,该方法可以有效提高结构模态频率和阻尼比的识别精度。     

ModalPushover的改进方法及误差评估

在对Modal Pushover方法的原理及误差进行评价的基础上,结合与整体目标位移延性系数相对应的钢筋混凝土框架构件刚度折减系数的合理取值,提出了Modal Pushover的改进方法.为考察高阶振型参与程度的影响规律,以10层和16层钢筋混凝土平面框架为例,将框架在7条地震动波不同峰值加速度作用下的非线性地震反应统计结果作为对比基准点,研究Modal Pushover方法、改进Modal Pushover方法的分析结果随框架周期、地震动强度增加的误差变化规律.研究表明,Modal Pushover方法、改进Modal Pushover方法的误差并不随着框架周期加大而增加,表明该方法能合理地考虑高振型参与反应的影响;框架非线性程度加深后,改进Modal Pushover方法可在一定程度上降低MPA(Model Pushover Analysi)方法的误差.     

一种基于稀疏重构的NB-IoT时延估计算法

针对传统的时延估计算法无法解决窄带物联网(narrowband internet of things, NB-IoT)低速率低功耗引起的估计精度低、计算复杂度高等问题,提出一种加入代价函数模型的基于稀疏重构的时延估计算法。利用窄带定位参考信号(narrowband positioning reference signal, NPRS)与传统的正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit,OMP)进行时延值预估计,然后根据预估计的时延值构建冗余字典,在此基础上利用改进的OMP算法进一步对时延值进行估计。该算法中加入代价函数的思想将多维的时延估计降维成多个一维的时延估计,同时利用稀疏重构来消除各信号之间的干扰。另外,为了消除降维带来的局部最优的问题,合理设置软门限来有效并快速地终止代价函数模型的迭代过程。仿真结果表明,与OMP算法等传统时延估计算法相比,该算法具有更好的检测性能以及更高的时延估计精度。