振动工程学报
振動工程學報
진동공정학보
JOURNAL OF VIBRATION ENGINEERING
2012年
1期
49-54
,共6页
参数识别%小波变换%奇异值分解%数据缩减
參數識彆%小波變換%奇異值分解%數據縮減
삼수식별%소파변환%기이치분해%수거축감
针对利用小波进行模态参数识别效率较低的问题,提出了一种基于数据缩减的分频段小波模态参数快速识别算法.利用奇异值分解对协方差信号在保留数据信息量的情况下进行缩减以减少参与计算的数据量,对正功率谱密度矩阵的奇异值分解确定识别系统的模态阶数及相应的频率范围,利用小波变换对缩减后的数据进行各阶模态逐频段识别.相比原始算法,文中方法减少了小波分析的数据量并避免了一些无用频带的小波分解从而减少计算量.通过对一个3阶线性时不变系统以及一个大桥模型的参数识别验证了文中方法在保持识别精度的情况下大幅度地提升了计算效率.
針對利用小波進行模態參數識彆效率較低的問題,提齣瞭一種基于數據縮減的分頻段小波模態參數快速識彆算法.利用奇異值分解對協方差信號在保留數據信息量的情況下進行縮減以減少參與計算的數據量,對正功率譜密度矩陣的奇異值分解確定識彆繫統的模態階數及相應的頻率範圍,利用小波變換對縮減後的數據進行各階模態逐頻段識彆.相比原始算法,文中方法減少瞭小波分析的數據量併避免瞭一些無用頻帶的小波分解從而減少計算量.通過對一箇3階線性時不變繫統以及一箇大橋模型的參數識彆驗證瞭文中方法在保持識彆精度的情況下大幅度地提升瞭計算效率.
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