粒子滤波在结构损伤识别中的应用
【学位授予单位】:南昌大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TU317
【图文】:
第 3 章 基于改进粒子群优化粒子滤波的结构损伤识别构损伤进行识别。实验装置如图 3.15 所示为三层验用的框架结构是由铝柱(177mm 25mm 6mm 25mm)通过螺栓连接而成,并且在结构基底能沿图示 x 方向运动。该实验的激励源用的是电z 的限带随机激励在结构基底侧边中点处进行激励 5 个通道:通道 1 用于记录激励信号,其余 4 个响应,各传感器的采样频率均为 320Hz,持续采样点。
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 侯立群;赵雪峰;欧进萍;刘春城;;结构损伤诊断不确定性方法研究进展[J];振动与冲击;2014年18期
2 王法胜;鲁明羽;赵清杰;袁泽剑;;粒子滤波算法[J];计算机学报;2014年08期
3 姜洪开;何毅娜;夏勇;;基于改进粒子滤波的飞机起落架损伤识别研究[J];西北工业大学学报;2013年03期
4 雷鹰;李青;;基于扩展卡尔曼滤波的框架梁柱节点地震损伤识别[J];土木工程学报;2013年S1期
5 高社生;王建超;焦雅林;;自适应SVD-UKF算法及在组合导航的应用[J];中国惯性技术学报;2010年06期
6 张力;张瑜;;基于模糊理论的结构损伤模式识别[J];西安工业大学学报;2009年02期
7 冯驰;王萌;汲清波;;粒子滤波器重采样算法的分析与比较[J];系统仿真学报;2009年04期
8 方正;佟国峰;徐心和;;基于粒子群优化的粒子滤波定位方法[J];控制理论与应用;2008年03期
9 谢强;唐和生;邸元;;SVD-Unscented卡尔曼滤波的非线性结构系统识别[J];应用力学学报;2008年01期
10 李宏男;高东伟;伊廷华;;土木工程结构健康监测系统的研究状况与进展[J];力学进展;2008年02期
相关博士学位论文 前1条
1 黄琳;非线性滤波理论在航天器姿态确定中的应用[D];哈尔滨工业大学;2007年
相关硕士学位论文 前2条
1 吕鹏;有色噪声的特征提取及其在电动机故障诊断中的应用[D];陕西科技大学;2012年
2 孙文秀;结构损伤识别理论及应用研究[D];西安建筑科技大学;2010年
本文编号:2760472
本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/chengjian/2760472.html