用锤击法实测大型工程结构的固有频率

用锤击法对大型水电站的水轮机导叶部件和电站厂房楼板进行实例,准确测定了这些有复杂边界条件的大型结构的固有频率。     

利用时序分析方法识别模态参数的研究

本文对时间序列分析方法识别模态参数进行了研究。重点介绍了ARMA和ARMAV模型识别模态参数的原理,并用大量模拟实验检验了两种模型在分离模态、不同信噪比、大阻尼、密集模态等复杂情况下识别模态参数的能力,从结果可以看出ARMAV模型是一种有效的识别方法。     

基于模态分析法的结构动载荷识别研究

分析了基于模态分析法的动载荷识别时域方法 ,应用薄板实例进行了验证 ,结果表明该方法具有较高精度 ,并对该方法在转向架结构应用中的一些问题进行了探讨 .     

FAST馈源支撑塔的固有频率测试

FAST馈源支撑系统结构复杂,在进行馈源支撑塔的结构设计时,充分考虑馈源支撑塔的振动对馈源舱的控制带来的影响,要求馈源支撑塔的固有频率处于1 Hz以内。以模态分析理论和有限元方法为基础,使用Ansys对馈源支撑塔进行仿真,计算前三阶固有频率。通过仪器对六座支撑塔的固有频率进行测试,比较和分析前三阶固有频率的计算值与试验值,以对支撑塔的刚度进行检验和评估。     

HMC50型卧式加工中心主轴系统固有频率分析

主轴系统是数控机床的重要组成部分,其动态特性是影响机床加工精度的主要原因之一.本文运用有限元分析软件ANSYS对主轴系统进行分析,建立了HMC50型卧式加工中心主轴系统的三维有限元模型并进行模态分析,得到了主轴系统的前七阶固有频率和模态振型,计算了临界转速.验证了主轴系统结构设计的合理性,为今后机床的性能改进提供了理论依据.     

基于时序卷积网络的信道编码闭集识别

针对传统识别算法对信号的先验知识要求较高、人工特征提取复杂、低信噪比环境下识别率较低等问题,提出了一种基于时序卷积网络(TCN)的卷积码参数识别方法．引入了深度学习算法处理盲识别问题,依据卷积码的马尔可夫性,将码字作为时间序列处理,把已知类型的编码序列作为时序卷积网络模型的输入进行监督学习,根据训练好的模型对接收端接收到的未知编码信号进行闭集识别分类．实验结果表明：当信噪比大于5 dB时,单一参数类型与混合参数类型平均识别准确率分别大于99.60%和99.50%,且在相关算法对比中有较好的识别表现．     

用相干功率谱识别主噪声源

用相干功率谱分析法辨识在多振源工况下的主要噪声源,并对被识别声源作自功率谱和倒功率谱分析,诊断出产生噪声的故障元件。     

用相干功率谱识别主噪声源

减小工作环境的振动噪声是改善工作条件的主要措施之一 ,由于其振动噪声是由许多噪声源引起的 ,故用相干功率谱分析法的测试系统框图及源识别模型分析了相干功率谱 ,在多振源工况下用这种方法辨识主要噪声源 ,对被识别声源作自功率谱和倒功率谱分析 ,诊断出产生噪声的故障元件。     

四斜叶搅拌桨的固有频率测试与分析

利用模态分析中多点激振单点测响应的试验理论,提出搅拌桨的模态测试方法。对四斜叶搅拌桨进行了试验测试,并将所得测试数据与有限元计算结果进行了比较,结果基本一致。     

基于响应谱传递比估计误差的结构模态参数识别精度分析

为了研究响应谱估计误差及其传递对振动响应功率谱密度传递比（Power Spectrum Density Transmissibility,PSDT）估计的影响,基于摄动理论和统计矩定义,推导了两个变量比例函数的均值和方差近似表达式;将响应谱估计统计矩代入,可以推导出由响应相干函数、谱估计中信号平均分段数,近似表征的PSDT估计幅值的均值和方差解析公式. 基于此,揭示了共振频率处PSDT估计幅值误差规律,并实现了模态振型幅值的精度度量. 研究发现,共振频率处PSDT幅值方差存在极小值,且变异系数小于相关响应谱.通过数值框架数据验证了文中误差公式的准确性. 此外,还研究了参考响应的选择、响应时长、窗函数类型对PSDT和模态振型估计的影响. 结果表明,以PSDT两组响应作为参考响应,能得到较好PSDT和模态分析结果;同时模态振型估计标准差随测试数据时长的增加,也随之降低至一定水平.     

短时间序列仿真模型正确性确认方法的研究

针对短时间序列的特殊性，根据仿真模型的现代确认技术，用置信区间的方法作为定量的统计决策。并给出了应用实例。     

非平稳和长记忆时间序列主频率估计方法研究

许多经济时间序列表现出非平稳性和长记忆性，对这样的序列进行谱分析并估计其主频率，采用传统的谱分析方法已不适用，基于平稳和非平稳分数阶差分自回归滑动平均模型，研究了具有非平稳性和长记忆性序列的主频率的估计方法，同时提出了包括模型定阶在内的基于极小化残差平方和的近似极大似然参数估计算法。通过对上海和深圳证券交易所综合指数收益序列的分析，说明了此方法的可行性和有效性。     

海洋时间序列的谱分析方法

本文简要阐述了海洋时间序列中两类（标量与矢量）随机过程各种谱的定义、概念、性质等，并对国内目前应用尚不广泛的旋转谱与二阶谱作了较详细的叙述，且重点介绍用ＦＦＴ进行各种谱估计的方法。     

Setting Up Railway Track Crosswise Roughness Spectral Using Time Series Analysis Method

In this paper, the method of time series analysis the maximum entropy spectrum estimation is used in setting up the track crosswise roughness power spectrum density functions （call simple “the track spectra”）, the track spectra are obtained by process the data measured from the ground. The results obtained in the way are prove to be superior to those obtained with the “FTT” methods.     

应用时间序列分析法模拟地下水资源系统

本文阐述了应用时间序列分析法模拟地下水资源系统的基本概念、原理和步骤,并列举了应用此法建立木里图地区地下水资源系统管理模型的实例.实例研究表明,应用时间序列分析法模拟地下水资源系统,进行地下水资源评价和系统管理简单、易行、省时、省力.对水文地质查勘和试验研究欠缺,含水层参数资料不足.但又积累有一定数量水文气象、开采量和地下水动态资料的地区尤为适宜.     

时间序列方法在观测资料分析中的应用

利用时间序列方法,分析了除确定性部分后的残差序列,提取其中有规律成分作为预报时的补偿项,形成叠合模型,进行建筑物观测资料的分析,实例表明,该方法提高了预报精度,证明了叠合模型方法的适用性。     

太原市月降水量时间序列分析

文章根据1995-2009年太原地区的月降水量数据,进行时间序列分析,建立了太原市月降水量时间序列模型,并预测了未来12个月的降水量情况,为准确预测太原市月度降水量数据提供了参考.     

Pattern Recognition of Non-Stationary Time Series with Finite Length

Introduction Time series and signals to be analyzed by using auto- regressive models are usually treated as stationary or non-stationary only in terms of mean[1]. In fact, most series are, unfortunately, somewhat non-stationary, es- pecially in terms of a…     

基于奇异谱分析的混沌序列降噪

基于奇异谱分析的基本思想，提出一种降低混沌信号中噪声的算法及一种基于噪声奇异谱特性的最佳重构阶次选择方法．对一个混沌时间序列进行奇异谱分析，得到各主分量和经验正交函数，选择合适阶次重构信号，即可得到降噪后的混沌时间序列．数值仿真证实了该算法的有效性．     

基于时频分析的分离谱处理

提出了一种基于时频分析的频窗参数确定方法,这种方法在把超声信号展开成窄带分解信号时不需要超声频带的先验知识．给出了将此算法用于不锈钢裂缝产生的超声信号的处理结果．