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。     

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。     

随机参数齿轮-转子系统的扭转振动分析

建立了考虑物理参数和几何参数均为随机变量的齿轮-转子扭转振动系统在随机荷载激励下的动力学方程.利用Newmark-β逐步积分法将此随机参数时变刚度系统的动力学方程转换为拟静力学控制方程.利用求解随机变量函数数字特征的矩法,导出了系统动态位移反应的均值和方差计算公式.通过算例得出了:系统的时变刚度对系统响应有冲击作用,系统的物理参数、几何参数和外荷载幅值的随机性对系统动力响应的影响不可忽略,其中几何参数的随机性对系统位移响应的随机性影响较大.     

螺旋锥齿轮啮合刚度及参数振动稳定性研究

准确计算时变啮合刚度是齿轮系统动力学研究的基础.针对航空高速重载螺旋锥齿轮,基于轮齿接触分析(TCA)和轮齿加载接触分析(LTCA)通过计算瞬时接触点的轮齿变形柔度建立了时变啮合刚度数值模型;将齿轮时变啮合刚度在一个啮合周期内视为逐段线性,基于Floquet理论推导了含时变刚度参数振动系统的状态转换矩阵解析式;通过修正小轮机床调整参数设计三种接触情况,分析了算例齿轮在相同载荷工况下的接触轨迹、传动误差、重合度和时变啮合刚度;采用二自由度齿轮系统动力学模型考察工作转速范围内的周期运动不稳定区间,分析了时变啮合刚度对螺旋锥齿轮系统参数振动稳定性的影响.      

一种基于数据跳变检测的高动态环境GPS信号参数估计方法

鉴于高动态环境中 Ｇ Ｐ Ｓ信号参数估计和调制数据跳变检测所遇到的问题,采用扩展卡尔曼滤波方法（ Ｅ Ｋ Ｆ）对信号参数进行了估计,分析了通过载波辅助技术实现伪码延时估计的原理,重点研究了一种简单的数据跳变检测和估计参数修正方法。模拟结果表明这种方法在信号参数估计精度和动态跟踪性能等方面都能够满足高动态环境的要求。     

基于残差卡方检验和动态Allan方差的INS/GPS故障检测与定位算法研究

INS作为一种精密的仪器,容易发生由于自身老化或受到外界环境干扰出现故障无法正常工作的情况。因此,深入研究了INS/GPS的故障检测算法,提出了一种基于残差卡方检验和动态Allan方差的INS/GPS故障检测与定位算法。在系统层面,通过残差式卡方检验法,能够在组合导航系统出现故障时及时准确识别,并为后续的动态Allan方差法确定一个故障发生的时间段,大大减小了Allan方差的计算量。随后通过动态Allan方差法对惯性传感器时变特性的表征,从传感器层面准确识别出故障发生的位置,两者结合实现了INS/GPS系统故障的及时检测与准确定位。通过对仿真和实验数据的分析,验证了这种方法对INS/GPS故障检测及定位的有效性。     

广义时变ARMA序列预测方法

提出一种广义时变ARMA序列预测方法,给出时变序列和广义时变序列的预测公式及其均方误差。该方法能够对均值、方差、自回归系数和滑动平均系数都随时间变化的广义时变序列(或信号)进行分析和预测,可广泛应用于气象、通信、自动控制、结构响应分析和故障诊断等领域。大量计算表明,本文方法与传统方法相比,具有更高的预测精度。      

二维结构损伤的主动Lamb波定位技术研究

将Lamb波主动监测技术应用于复合材料损伤检测中,对二维结构损伤进行定位研究。利用压电陶瓷片作为驱动器和传感器,对结构损伤前后的传感信号做信号差,采用3种常用的信号时间延迟估计方法,比较这3种方法计算差信号和健康信号的时间延迟的损伤定位效果,其中定位方法采用了椭圆技术。详细介绍了这3种时间延迟估计方法的原理以及损伤定位结果的分析。实验结果表明在信号的信噪比较小的情况下,采用小波变换法能更准确地识别出复合材料冲击损伤的位置。实验数据验证了该方法的有效性。     

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。     

基于方差分析的航空发动机风扇叶片外物撞击识别

航空发动机工作过程中风扇外物撞击事件的检测与识别对飞机飞行安全至关重要。通过风扇叶片外物撞击试验平台模拟真实发动机受外物撞击的过程,研究风扇外物撞击规律与检测识别方法。针对航空发动机的机载参数和加装振动参数对风扇外物撞击事件识别难度高与识别准确率低的问题,开展了基于非接触风扇叶片叶尖振动测量的外物撞击检测试验,提出了基于非接触叶尖振动位移方差威布尔分布函数极大似然估计与自动门限检测系统的风扇叶片外物撞击自动门限识别方法,并获取了风扇转子不同转速下外物撞击叶尖振动位移方差识别门限值。选取风扇转子转速为3 000 r/min状态下,直径为16 mm、质量为2.9 g的外物弹体撞击风扇叶片的振动位移数据进行分析,并采用高速摄像系统对该方法识别结果的可靠性进行验证,结果表明：基于非接触叶尖振动位移方差分析法能够准确识别风扇叶片外物撞击事件、撞击叶片编号与撞击叶片数。     

基于参数优化变分模态分解的瞬时模态参数识别

针对变分模态分解的模态数和二次惩罚因子难以确定的问题,提出了基于正交性指标、能量比值和变分能量熵的参数优化算法;对于分解得到的单分量信号,发展了基于多项式调频小波变换的瞬时频率识别方法和基于能量法的瞬时阻尼比识别方法。开展了三自由度时变结构仿真研究和时变钢梁实验研究。研究结果表明：优化后的变分模态分解法能够精确分离多自由系统的各阶时变分量,具有较强的抗噪性能;基于多项式调频小波变换的瞬时频率识别方法具有很强的时变频率追踪性能、抗噪声能力强,时变频率识别精度高,平均误差不超过1%;能量法能够较准确地识别结构的瞬时阻尼比,识别误差保持在10%左右,抗噪优势明显。     

Adaptive Sliding Control of Six-DOF Flight Simulator Motion Platform

本文使用Newton-Euler法推导了六自由度飞行模拟器运动平台完整的线性化形式的动力学方程,并以此为基础,提出了一种在任务空间中的非线性自适应滑模控制方法。这种控制方法将系统中的不确定性分为定常不确定参数和时变不确定参数,利用非线性自适应控制对定常不确定参数进行辨识,同时结合滑模控制对时变不确定参数和外部扰动进行补偿。通过数值仿真分析表明,该控制策略能准确识别运动平台的载荷、惯量、重心等参数,同时又能有效地提高系统的鲁棒性能。     

飞艇骨架结构动态损伤识别方法

针对飞艇骨架结构中损伤引起的模态跃迁现象导致无法通过匹配损伤前后动态特性参数变化来识别损伤的难题,给出3种只基于损伤后振动响应信息进行损伤识别的动态方法。通过模态分析方法获得结构的模态参数,分别推导模态振型曲率法、均布载荷面曲率法和虚拟轴向应变法等3种损伤识别算法。定义损伤指标,并根据损伤指标局部峰值来识别和定位损伤杆件。以半硬式飞艇常见狭长构型三角截面碳纤维复合材料桁架为例,结合有限元法和自编MATLAB程序进行损伤识别仿真研究,影响参数包括损伤类型、损伤位置、损伤程度和噪声量级等,最后对损伤识别算法的有效性进行试验验证。结果表明新损伤识别方法对损伤敏感,在环境噪声工况下能准确识别和定位单个和多个损伤杆件。文中方法均基于结构整体振动信息进行损伤杆件识别,将来可用于构造飞艇骨架实时结构健康监测系统。     

用于直升机频域系统识别的频率响应灵敏度函数

本文论述了基于频域的状态空间系统识别的一些见解。发展了一种频率响应灵敏度函数,并用于依据模拟频率扫描数据识别耦合旋翼－机身直升机模型问题。这种函数表示,在所研究的每个频率上,模拟频率响应对模型参数扰动如何敏感。通过表明什么频带和什么输入最适合于参数的识别,这种信息可用于改编识别程序。本文还给出了用于高效计算这种灵敏度函数导数的公式。这就能够更快地实现频率响应匹配的精度矩阵的计算。这种技术的一种可能的应用是单独的低频飞行试验和较高频的旋翼风洞试验识别耦合的旋翼－机身系统。结果证明,使用频率响应灵敏度函能够有助于使一般留待分析人员判断的决定自动化。     

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。     

连续变速颤振试验信号处理的递推时频分析方法

针对连续变速颤振试验信号的非平稳特点及在线分析需求,提出了一种递推时频分析方法。该方法利用自适应算法跟踪一个时变系统,从而获得具有时变系数的参数化数学模型,进而可得到信号的时变参数谱。数值仿真结果证明了该方法的可行性与优越性,低速风洞气弹模型的连续变速颤振试验验证了该方法的工程应用前景。     

基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识

近年来,对航空航天飞行器随时间变化的动力学特性研究需求越来越迫切。仅输出参数化时域的时变时间序列模型以其结构简约、精度高且跟踪能力强而成为研究热点,尤其是泛函向量时变自回归(FS-VTAR)模型已经得到了广泛应用。然而传统的FS-VTAR模型在保证其辨识优势的同时却需要针对不同时变结构选择合适的基函数形式及较高的基函数阶数,该过程相当复杂且耗时。本文借鉴无网格法中移动最小二乘(MLS)法构造形函数的思想,提出一种基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识方法。该方法首先引入自适应于辨识信号的Kriging形函数;再把时变系数在形函数上线性展开,利用最小二乘(LS)法得到形函数的展开系数;最后把时变模型特征方程转换为广义特征值问题提取出模态参数。利用时变刚度系统非平稳振动信号验证该方法,结果表明:基于Kriging形函数的FS-VTAR模型相比于传统的FS-VTAR模型能有效地避免基函数形式的选择和较高的基函数阶数,且精度相当;相比于移动最小二乘法能有效地解决其数值条件问题且具有更高的模态参数辨识精度。     

基于神经网络的自适应状态观测器

利用ＢＰ神经网络动态系统对一类非线性时变系统的状态进行了估计。利用神经网络的“学习－遗忘”特性,提出了非线性时变系统的自适应状态观测器,对其结构及特性进行了讨论。仿真结果表明这种自适应状态观测器能跟踪系统参数及状态的变化。     

高超声速滑翔再入飞行器弹道估计的自适应卡尔曼滤波

采用传统状态增广法对高超声速滑翔再入飞行器(HGRV)进行弹道估计,存在模型简化误差过大和过程噪声方差难以构造的问题.依据目标运动特性和模型简化误差定量分析结果,状态方程改进为采用圆形地球模型和拟合大气模型并考虑哥氏力.采用一阶Markov过程描述气动力参数,将过程噪声方差构造为气动力参数方差和机动时间常数的函数,时变气动力参数方差采用“渐消记忆”的统计估计法由气动力参数估计值序列统计获得,而存在跳变的机动时间常数则作为运动模式采用变结构交互多模型法与运动状态一起估计.仿真结果表明,所提算法对位置、速度和气动力参数的估计精度优于传统算法,具有较好的工程实用性、鲁棒性和效费比.