应用时变参数建模方法辨识时变模态参数

 应用非平稳时间序列的时变自回归建模方法进行了参数随时间变化的线性系统模态参数的辨识。对线性时变系统在白噪声激励下振动响应的非平稳时间序列进行建模。通过引入基函数将非平稳过程的辨识问题转化为线性时不变过程的辨识。结合信号时频变换确定模型阶次, 通过时变的伯格尔( Bur g) 算法对时变的自回归(AR) 模型系数和时变结构模态频率进行了估算。通过对刚度随时间变化的三自由度系统模态频率的仿真辨识, 验证了辨识方法的有效性。     

利用输出误差时间序列模型识别结构时变模态参数

基于振动系统运动方程,建立了描述系统输入和输出关系的输出误差时间序列模型,论证了该模型中外源多项式系数的性质。利用基于UD分解的递归最小二乘参数估计方法估计OE模型的参数,从而得到结构的时变模态参数。数值仿真结果表明用此方法来识别时变模态参数是可行的。     

基于EFG法的可伸缩梁结构动力学分析

传统有限元法在处理时变边界、时变系数的轴向可伸缩梁时需要不断改变单元尺寸或单元数目,不利于程序化且计算精度无法保证。基于广义移动最小二乘(GMLS),采用不受单元限制的全域插值EFG法对柔性梁的变形场进行空间离散,根据哈密尔顿变分原理得到轴向可伸缩梁横向振动的无单元动力学离散方程;采用数值算例分析可伸缩梁的横向振动频率、各种轴向运动规律下梁末端的自由振动响应以及强迫振动响应。结果表明:全域插值EFG法可用于时变参数结构的动力学分析。     

基于时频域滤波及频域广义整体最小二乘辨识的飞机颤振模态参数辨识

提出一套适用于噪声环境的飞机颤振模态参数辨识方法.为减小噪声对辨识结果的影响,首先设计了一种针对扫频激励的时频滤波器,利用扫频信号及其响应在时频域分布较为集中的特点,有效去除噪声,提高了试验数据的信噪比.为进一步提高辨识精度,提出了一种基于随机模型的频域广义最小二乘辨识算法.将噪声条件下的系统辨识问题转化为广义整体最小二乘问题,并采用线性的广义奇异值分解求解模型系数,避免了非线性优化的复杂计算.通过优化加权项,获得了接近极大似然估计的辨识效果.最后,通过试飞试验数据验证了方法的有效性.     

一种适用于飞行器控制系统的快速时变参数辨识方法

 在自适应控制中,特别在飞行器控制系统中,经常会遇到快速时变参数的辨识问题,这是一个比较困难的问题。本文利用折线段近似时变参数,根据最小二乘原理导出了一种计算比较简单、辨识精度较高的快速时交参数辨识方法。文中对反坦克导弹和地空导弹等快速时变系统进行了数学模拟.其结果表明,这种辨识方法不仅适用于连续快速时变系统,而且在参数变化存在第二类间断点时,仍有较好的辨识结果。     

结合离线知识的时变结构模态参数在线辨识

飞行器的结构模态参数在线获取对其高效、可靠运行具有重要意义。传统时变结构模态参数辨识方法存在辨识虚假结果较多，抵抗测量数据中的极端异常值能力差等问题，难以有效应用于在线过程。建立一种基于长短时记忆网络的时变结构模态参数在线辨识网络模型，通过数据集构建过程离线地引入先验信息，同时结合模型自身特性，有效提升制约在线辨识应用的可靠性。实验结果表明：在不同时变规律下，与传统辨识方法相比，在线辨识模型能有效缓解虚假结果问题，同时保证辨识结果的连续性；采用α稳定分布模型对脉冲噪声进行建模，验证了其在测量数据包含由于偶发因素产生的极端异常值时在线辨识鲁棒性。     

基于递归辅助变量的时变谱估计方法研究与应用

针对遥测速变参数处理中非平稳信号二阶统计量时变特性分析的问题,提出了基于时变线性预测模型和最小二乘准则的递归辅助变量(RIV)时变参数谱估计方法。该方法可以对叠加白噪声和有色噪声的信号进行分析处理,扩大了适用范围,提高了处理的准确性。仿真实验的结果表明,本文方法能够准确地描述信号的二阶统计特性随时间的变化关系,具有较好的数值稳定性,适用于各类非平稳信号的动态和静态分析。     

数字化试飞平台下基于PSO的某型初级教练机飞行品质参数辨识试飞工程方法研究

飞机飞行品质系统辨识是根据飞机系统的输入和输出响应时间历程求取该系统的数学模型及模型中的各参数的过程.本文给出一种在飞行试验中辨识飞机飞行品质短周期模态特性参数辨识试飞工程方法,首先应用连续域等效低阶系统传递函数来描述飞行品质模态特性系统,然后采用基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的离散递推最小二乘算法,建立待估参数准则函数,通过极小化待估参数准则函数,求得参数的估计值,最后对辨识的模型进行验证.仿真算例表明该方法具有良好的收敛性和跟随性.     

非线性偏最小二乘回归法在均匀设计响应面法中的应用

 针对目前多维变量可靠度分析中广泛应用的均匀设计响应面法(RSM),指出了使用最小二乘(LS)法拟合拟线性回归模型时存在的局限性,并提出采用拟线性偏最小二乘(PLS)法来回归响应面系数。由于拟线性回归法限制了模型的形式,精度提高有限,结果也很不稳定,因此又提出用基于样条变换的偏最小二乘回归模型代替拟线性回归模型并用于结构失效概率的计算,既能处理最小二乘法无法解决的变量间多重相关性的问题,又能避开拟线性回归中预先对模型形式的假定。通过算例验证了基于样条变换的偏最小二乘法的适用性和有效性,尤其对于多维变量非线性程度较高的可靠度分析,与普通最小二乘法拟合的响应面相比,其模型更加精确,失效概率精度更高。     

基于单纯B样条的航空发动机机载稳态模型研究

为了减小航空发动机稳态建模的模型误差、降低复杂度及提升其实时性,提出了一种基于单纯B样条函数的航空发动机稳态模型建模方法。该函数是局部多项式基函数的线性组合,因此求解该函数为线性回归问题,通过运用广义最小二乘方法来求解B系数,从而提高计算效率和提高模型精度。最后建立了基于该算法的二维和四维涡扇发动机稳态模型,并分别与相同建模样本条件下的多输入多输出约简迭代最小二乘支持向量机稳态模型进行了比较,表明了单纯B样条建模方法不仅继承了B样条的算法复杂度低、存储数据量小和实时性好等优点,同时避免了最小二乘支持向量回归机不能拟合大样本数据的缺点,且拟合效果优于最小二乘支持向量机。     

基于时频切片分解的时变系统参数识别

系统参数识别分为时不变系统参数识别和时变系统参数识别两大研究方向,其中时不变系统参数识 别的研究已趋于成熟,而时变系统参数识别的研究则仍然处于起步阶段。对于多自由度时变结构,提出一种基 于时频切片分解的时变系统参数识别方法。该方法采集结构的振动位移响应,根据时频分解计算得到响应在 整个时频段内的时频能量分布图;依据结构的时频分布特性,选择多个时频切片窗分解响应信号,再对分解出 的信号分别进行逆变换计算完成时域上的信号重构;重构出来的信号对应于结构的各阶模态位移响应信号,利 用Hilbert变换提取信号瞬时频率,从而识别出结构各阶频率。通过一个三自由度的弹簧阻尼质量仿真实验, 验证了该方法具有良好的识别精度和工程实用价值。     

有理分式正交多项式频响函数模态参数识别

 讨论一种多输入的频域模态参数识别方法。该方法将频响函数表示为具有矩阵系数的有理分式,利用Forsythe 正交多项式减少方程的病态并解耦系统矩阵,随后运用特征值与奇异值分解求解系统的极点与留数。使用欧洲国家航空界广泛使用的GARTEUR 飞机模型进行仿真计算。结果表明:该方法在30 %噪声下仍具有对严重耦合模态的识别能力;振型识别较为准确;适当提高分母阶次能取得更好的识别结果。     

飞机多学科设计优化中的近似方法分析

首先介绍了近似方法中的二次响应面方法、径向基神经网络方法、Kriging方法和增强的径向基函数方法。结合测试函数和某机翼模型为例,分别用这四种方法构造测试函数和某机翼结构和气动学科的近似模型,并总结这四种方法的特点和在对各种模型近似中的适用性。结果表明,Kriging方法和增强的径向基函数方法的近似是非常精确和稳健的。     

环境激励下基于chirplet变换的线性时变系统参数识别

提出了针对时变系统响应的短时频率线性时变假设,通过将时变响应拟合成多分量线调频信号,根据线调频信号互相关理论推导了随机白噪声激励下时变系统的物理参数识别方法。该识别方法只需基于结构的加速度响应,便能识别结构的时变质量和刚度。由于引入了调频斜率刻画响应信号的短时频率线变特征,该方法相比传统识别方法能更好地追踪快变甚至突变参数,对实际工程中的时变问题具有重要的应用价值。仿真算例中构造了1个3自由度时变结构模型,针对线性时变、周期时变和突变等情况进行了物理参数的识别,误差分析显示识别误差均在5%以内,仿真结果验证了方法的正确性和适用性。     

基于加速度频响函数小波分解的模型修正方法

为提高模型修正效率，满足修正方法对于实测环境噪声的鲁棒性，将Kriging模型和小波分解引入加速度频响函数模型修正。首先，将加速度频响函数进行小波分解，用得到的第1层幅值较大的小波系数来表征原频响函数。其次，采用拉丁超立方抽样对初选待修正参数进行设计，根据设计结果对各参数进行灵敏度分析，从而确定模型修正的待修正参数，以待修正参数作为Kriging模型输入，所对应的小波系数作为Kriging模型输出，通过混合灰狼算法寻得最优Kriging模型相关系数，建立精确有效的Kriging模型。最后，以目标加速度频响函数小波分解的小波系数与Kriging模型输出的小波系数差值最小为目标，通过水循环算法求解模型待修正参数。数值算例表明，所提模型修正方法具有良好的修正效果，即使在加速度频响函数中加入信噪比为5 dB的高斯白噪声时，修正误差也低于4%，证明了该方法对于随机噪声的鲁棒性。     

高速飞行器热结构工作时变模态参数辨识

高速飞行器由于其很高的飞行速度而无可避免地受到气动加热作用的影响,进而引起结构特性的时变。采用理论或有限元方法(FEM)进行数值分析,难以获取反映结构在飞行(工作)状态下的真实模态参数。通过辨识获取高速飞行器热环境下的时变结构模态参数是一项十分具有挑战性的任务。针对此问题,引入参数化时频域的最大似然方法,对气动加热作用下的高速飞行器升力面结构的时变模态参数进行了辨识。通过模拟真实飞行状态的数值算例研究,说明参数化时频域的最大似然方法能够很好地辨识出低信噪比(SNR)情况下的模态频率和模态振型,验证了参数化时频域最大似然方法适用于具有显著时变特征的高速飞行器热结构的时变结构模态参数辨识,可为将来相关的工程研究和应用提供良好的理论支持。     

高速飞行器翼面结构热振动试验的TARMA模型方法

高速飞行器翼面结构的热振动试验研究对这类飞行器的设计和安全飞行具有重要的意义。采用时变自回归滑动平均(TARMA)模型方法建立了受热时变结构系统模态频率辨识的数学模型,并用一个数值算例进行了验证。将地面振动测试系统与瞬态热环境模拟系统相结合,设计了翼面结构热振动试验系统并模拟结构的瞬态温度场,同时对纯随机激振力激励下受热时变结构系统的振动位移信号进行测量,并用TARMA模型对时变固有频率进行了辨识,获得了前4阶固有频率随加热时间的变化规律,并将辨识结果与数值计算结果进行了比较,两者误差在5%以内。另外,在稳态均匀热环境下辨识得到的结构系统固有频率变化与数值计算结果也吻合得很好。通过将均匀温度场与瞬态温度场下的结果进行对比分析,指出了瞬态热环境下时变结构的固有频率随加热时间变化的趋势主要由结构材料属性的退化和结构内部不均匀热应力的影响共同决定。     

Modeling and parameter identification of linear time-varying systems based on adaptive chirplet transform under random excitation

In this paper, a time–frequency algorithm based on adaptive chirplet transform for parameter modeling and identification of Linear Time-Varying (LTV) systems under random excitation is presented. It is assumed that the solution of responses of LTV structures is expressed as the sum of multicomponent Linear Frequency Modulated (LFM) signals in a short-time. Then the measured acceleration response is used to perform the adaptive chirplet transform, in which an integral algorithm is employed to reconstruct the velocity and displacement responses. The vibration differential equation with time-varying coefficients is transformed into a simple linear equation. Furthermore, for systems under random excitation, the input–output relation based on correlation function is also derived to estimate the parameters including physicals parameters and instantaneous modal parameters. The full procedure of the method is presented and validated by using simulated responses. The results show that the presented method is accurate and robust for various LTV systems under random excitation.