模糊聚类法在试验模态参数识别分析中的应用

为了搜索系统的真实极点,将模糊聚类理论引入试验模态参数分析.根据极点之间内在的亲疏关系,将其 合理地聚为若干类,搜索每一类的最佳极点,即系统的真实极点,在稳态图中自动完成真实极点的选择.该方法 能够避免人为因素造成的识别误差,提高识别结果的可信度.在正交多项式曲线拟合和多参考点最小二秉复频 域识别系统中引入该方法,实现了稳态图中极点的自动选择,提供了真实极点选择的一种新思路.通过仿真和实 验证明了模糊聚类法对极点选择的可行性和稳定性.     

基于实验模态分析的航空电子机箱振动特性研究

论述了使用实验模态分析方法对某型号航空电子机箱测量频响函数的全过程;通过参数识别方法获得了产品的模态,进而确定了产品的振动特性;最后,使用有限元软件工具对产品FEA模型进行了动力学仿真分析,将仿真结果与模态实验结果进行比对,并修正了产品的有限元模型。     

从自由试验提取具有弹性支承的阻尼约束结构的主模态

作者已对边界固持(即刚性支承)的无阻尼和有阻尼的约束结构，从自由试验提取其实模态和主模态的方法进行过系统的研究，同时，对于具有弹性支承的无阻尼约束结构模态的提取，也建立了一种可行的方法。这些方法和技术途径都取得了良好的结果，仅剩下具有弹性支承的阻尼约束结构主模态的提取方法尚无。对此，本文企图建立一种工程中可行而实用的方法。在该方法中，阻尼分为瑞利阻尼和粘性阻尼两种模型，这样，可以根据不同结构选用不同阻尼模型下的提取方法。数值模拟结果表明，本文建立的方法虽然不像以前无阻尼下的类似方法那样，具有普遍性，即取任何支承刚度(可以很大或很小)都可获得满意结果。不过，对于工程中常见的支承刚度比结构刚度大或等量级的实际情况，本文方法是能取得满意结果的。这表明，本文方法已基本满足工程要求了。     

应用自适应陷波器技术改进FXLMS算法

针对窄带信号，提出了基于自适应陷波器的次级通道特性在线识别算法，该方法利用自适应陷波器技术解决在线识别时存在的激励信号被干扰问题，从而提高次级通道特性在线识别的速度，达到提高算法整体性能的目的。讨论了参考信号比例因子对系统的影响。实验结果表明，应用该算法的控制系统的整体性能得到较大程度的提高。     

基于支持向量机的结构损伤程度识别研究

支持向量机(SupportVector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习算法,能够较好的解决小样本的学习问题,具有很优秀的回归特性。本文提出了一种基于支持向量机辨识结构损伤程度的方法,构造模态频率作为损伤标识量训练支持向量机对损伤程度进行预测,并以悬臂梁为例进行了仿真计算。结果表明:支持向量机是一种很有潜力的结构损伤识别方法,具有很好的应用前景。     

SMB色谱分离过程简化模型辨识

在线性等温线条件下针对葡萄糖和果糖两组分SMB色谱分离过程,依据机理模型设计了恰当的仿真实验,基于MIMO-ARX模型类对其进行了简化模型辨识。根据模型验证结果,分析了不同样本数据和模型结构参数对模型精度的影响。获得的简化模型对机理模型的动态行为具有较好的逼近能力．对基于模型的控制器设计具有一定的指导意义。     

飞机执行器故障诊断方法研究

故障诊断是容错控制技术的基础,本文采用了一种独特的辨识算法,通过对系统开环增益的辨识而确定控制系统执行器的工作状态。仿真结果表明,该算法可以快速、有效地确定出当前执行器的工作状态。经过进一步的改进,该算法还可以应用于控制系统其他参数的故障诊断。     

基于机匣应变信号的航空发动机转静碰摩部位识别

 为有效识别航空发动机转静碰摩部位,提出基于机匣应变信号的航空发动机转静碰摩部位识别技术。以应变片为敏感元件,采用沿机匣轴向、周向粘贴应变片两种实验方案,利用航空发动机转子试验器模拟大量不同碰摩部位的样本,采集航空发动机转子试验器机匣上的应变信号,提取应变的均值特征,利用支持向量机,识别不同碰摩位置。结果表明:沿机匣周向的应变均值特征可有效识别转静碰摩部位,且鲁棒性较好,且仅需在机匣的4个位置粘贴应变片即可对4个不同碰摩部位达到100%的识别率。沿机匣轴向的应变均值特征也可识别不同的碰摩部位,但识别效果不如沿机匣周向效果理想。     

具有人工神经网络的目标数据分类

根据人工神经网络自适应共振模型的基本原理，针对空中交通管制系统中辨识空中飞行目标运动轨迹这一实际问题的具体需求，提出了基于多重置条件的空中目标分类方法。在自适应共振模型中的重置条件判别方法中，该方法不同于目标矢量的相似度判别方法，而是采用比较目标矢量夹角及模值的大小来决定其自适应共振模型中的重置触发条件的新方法。仿真结果表明，该方法能很好地解决空中目标的分类问题。     

基于双耦合Duffing振子的气液两相流动特性分析

提出了双耦合Duffing振子仿真系统检测小通道气液两相流型信号的方法。搭建了双耦合Duffing振子仿真系统,针对流型信号的特征确定了3个关键参数:阻尼比、耦合系数和频率,并应用典型混沌信号Lorenz和R9ssler对该仿真系统进行了性能检测。在两相流型信号检测时,提取了振子振动的瞬时速度和位移2个特征值,并基于特征值对流型动力学特性及流型辨识进行了深入研究。结果表明:通过对典型混沌系统的检测验证,发现本文检测方法具有较好的抗噪能力,能够较好地表征典型信号的混沌特性。提取的2个特征值能够揭示出小通道气液两相流型转变过程中气液两相间的作用机理。系统的振子振动瞬时速度结合位移实现了小通道气液两相流典型流型的准确识别,有助于其他不同介质的多相流动特性分析与流型辨识。