排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
基于时频滤波和自回归建模方法的时变模态参数辨识 总被引：2，自引：1，他引：1
应用非平稳信号的时频滤波及非平稳时间序列的时变自回归（AR）建模方法进行时变线性系统的模态参数辨识，将基于Gabor展开的时频滤波方法引入多自由度线性时变结构模态参数辨识中，提取单模态响应分量。对线性时变系统在白噪声激励下振动响应的单模态响应进行建模来辨识系统的每一阶模态参数，在模型参数的辨识中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，利用时变的伯格（Burg）算法对时变的AR模型系数和时变结构模态频率进行估算。通过对附加质量随时间连续变化的悬臂梁的模态分析验证了辨识方法的有效性。实验结果和理论计算结果比较表明：该方法为参数时变线性系统的模态参数辨识提供一条新途径。 相似文献
2.
为准确掌握桥式起重机(简称桥吊)的动态信息,对上海外高桥集装箱桥吊的实时工况进行统计分析与预测.通过分析桥吊起升电机的振动信号和温度信号统计特性,得到振动与温度的关系;通过对信号数据的预处理,建立支持向量机(Support Vector Machine, SVM)训练模型,其中对惩罚参数和核函数参数采用交叉验证的方法进行优化;利用得到的训练模型预测后继的振动信号.与单纯用振动信号或温度信号所建的模型相比,这种振动信号与温度信号相结合的模型对电机振动信号预测的准确性更高. 相似文献
1