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。     

飞机颤振模态参数的频域子空间辨识

 研究了基于非参数噪声模型的频域子空间系统辨识法，并采用频域子空间辨识算法实现了基于多通道数据的颤振模态参数辨识，改变了传统的单通道颤振试验数据分析模式，试验结果表明子空间算法能有效提取多通道数据中包含的主要危险模态信息，且计算量小，适用于模态参数的在线分析。     

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。     

结构在环境激励下的模态参数辨识

针对传统模态辨识方法存在的缺陷,研究了工程结构在环境激励下的模态参数的辨识问题。通过各点测试数据的协方差数据构成Hankel矩阵,运用随机子空间实现进行系统矩阵的辨识。经飞机模型的环境激励分析验证,上述方法具有理想的辨识精度,在大型结构的模态辨识领域,拥有广阔的应用前景。     

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。     

频域最小二乘辨识方法的参数约束条件选取

近年来,频域最小二乘(LS)辨识方法因其较小的计算量和较高的辨识精度,在模态分析尤其是飞机颤振模态分析中得到了广泛关注。在实际应用中为提高辨识精度,通常采用过拟合方法进行系统辨识,然而过高的模型阶次会引入多余的数学极点,导致稳态图中虚假模态的出现,进而影响真实模态的识别。为此,针对多输入多输出系统辨识问题,研究了两种典型参数约束条件对频域最小二乘辨识方法的不同影响,通过理论分析和数学推导解释了约束条件和虚假数学极点稳定性之间的关系。研究结果表明:适当选取约束条件有助于区分真实和虚假模态,是获得清晰稳态图的关键。最后,采用仿真算例和颤振实测数据验证了本文的结论。     

基于不相关模态振型的修正技术

为充分利用试验测量结果，探讨了一种修正技术，不但有效利用试验数据中与有限元模型相关的模态信息，同时也有效利用不相关模态信息，并成功应用于某型现代高推质比涡扇发动机结构中.通过计算，修正后的模型计算值与试验测试值比较接近，误差接近0，MAC（model assurance criteria）值接近1.研究表明:利用不相关模态振型的模型修正技术能够有效得到准确的修正参数值，且修正后的有限元模型具有很高的计算精度.      

基于优化STD法的大飞机垂尾装配界面精加工过程模态参数识别

为减小大飞机垂尾装配界面精加工过程中产生的加工振动对其精加工质量的影响，需掌握装配界面加工过程的动力学特性，而动力学特性与其模态参数密切相关。因此，为获得装配界面各阶模态参数，针对其动态精加工过程，提出了一种优化STD环境激励下结构模态参数识别方法。该方法首先由装配界面的实测加工振动数据构造Toeplitz矩阵，并将其作为STD法的输入，进而求出装配界面各阶次模态参数，并构成模态参数下三角矩阵。然后利用模态置信因子及模态保证准则选出阶次相对稳定的模态参数作为装配界面的真实模态参数。最后，通过切削实验和锤击测试验证优化STD法的正确性和有效性。将锤击实验模态结果作为装配界面的模态参数测量参考值，以一阶模态频率识别结果为例，该方法相比于传统STD法和SSI法，识别精度分别提高了12.71%和3.82%；同理其余各阶模态参数识别精度均有不同程度的提高。通过优化STD法可准确高效地获得装配界面的模态参数，为其精加工工艺参数的合理选择提供了理论依据和技术支持。     

力反馈遥操作系统中的在线环境参数辨识研究

力反馈遥操作系统是载人航天工程中的重要技术组成部分,而环境的在线参数辨识是实现大时延下反馈力的本地实时预测的关键技术。使用交叉验证分析了不同建模方法的准确性和适用条件;对常用的在线参数辨识算法进行实验验证,从参数收敛性和对时变环境的跟踪性等方面进行对比分析。实验结果表明,Hunt-Crossley模型以高复杂获得了更高的建模精度,适宜在数据充分的离线条件下采用;同时,在参数辨识算法方面,相比于同类算法,自扰动递归最小二乘法在参数辨识的收敛性和对时变环境的跟踪性上都有较好的表现,是实际应用中的首选方法。该结果可为环境动力学模型的在线参数辨识技术的工程应用提供参考。     

采用工作模态识别法进行模态分析

对于一些大型工作结构 ,有时很难测得输入信号 ,只能单独利用实测响应数据进行工作模态识别。本文针对工程实际中的这一情况 ,首先利用响应间互相关函数同脉冲响应函数在表达形式上的相似性 ,推导出了多参考点时域工作模态复指数法 ,继而又从响应间的互相关函数入手 ,推导出了多参考点频域工作模态识别法。最后采用一飞机模型对这两种方法进行了试验验证 ,并将所得结果做了对比分析 ,结果表明 ,两种多参考点方法都能较有效地单独从实测响应数据提取结构的模态参数 ,且频域工作模态识别法比时域工作模态复指数法识别精度更高。     

利用互相关差分模型在环境激励下提取模态参数

对于一些大型结构,难以采用人工激励进行模态识别,只能利用环境激励信息,单独从响应数据提取模态参数。针对这一实际情况,首先从经典差分模型入手,推导出了环境激励下的多参考点互相关差分模型,然后分别采用增广矩阵法和多项式特征值法求解模态参数。最后采用一飞机模型对多参考点互相关差分模型法进行了试验验证,并且将2种求解方法得到的结果进行了比较。结果表明,多参考点互相关差分模型能够有效地进行环境激励下的模态识别,并且多项式特征值法比增广矩阵法所得结果更好。     

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。     

变系数飞行器系统气动系数辨识计算与应用

本文研究了变系数飞行器系统气动系数的辨识算法。变系数系统的辨识计算通常是非常困难的。本文依据飞行试验中实际测量,通过对飞行器变系数微分方程组中系数变化趋势的分析,转方程中变系数为一个变化规律已知的函数与未知常数的乘积,把这些未知常数当作待定系数,然后推广Newton-Ra-phson法到变系数微分方程组中,通过迭代法求这些待定系数,这样就使得复杂的变系数飞行器系统的辨识计算得以实现。为了证明这种算法的有效性,本文从飞行器的一次不稳定飞行的测量数据,计算了该飞行器的气动系数,并讨论了辨识计算所得气动系数的可信度,计算结果与实际符合较好,在改进飞行器的飞行试验中起了一定作用。     

系统识别与飞机颤振

本文在简要综述了系统识别技术在飞机颤振研究中的应用后,介绍了三种系统识别方法。重点讨论了其算法要点及理论基础。对有关数据处理问题也作了适当说明。基于复模态分析和优化技术的传递函数法可以精确识别出全部模态参数,并在带外挂机翼颤振模型试验中获得成功,该法可推广到仅有响应数据的风洞与飞行试验情况。脉冲响应和自回归滑动平均模型法采用了相关和最小二乘技术,可以在较强干扰情况下得到精确结果,后者还可求出估计值与真值的协方差。两种时域方法皆可无需专用信号分析设备而直接利用测量采样数据进行系统识别。     

采用频域多参考点模态识别法进行工作状态下的模态识别

 针对工程实际情况,从实测响应间的互相关函数入手,推导出适用于工作状态下的频域多参考点模态识别法,然后采用一飞机模型对该方法进行了试验验证。