基于模态数的SEA参数辨识方法研究

发布时间：2017-12-20 03:36

  本文关键词：基于模态数的SEA参数辨识方法研究　出处：《哈尔滨工业大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：随着航空航天科技的发展,统计能量分析方法(Statistical Energy Analysis,简称SEA)作为解决复杂高频声振动力学问题的有效工具,一直受到国内外学者的重视并不断深入研究。统计能量分析的环境预示,核心就是得到内损耗因子,耦合损耗因子和模态密度这三个SEA参数,目前除了一些简单结构可以利用理论或者半经验公式得到其SEA参数外,多数待研究对象需要实验进行辨识。本文即是对实验辨识SEA参数的半稳态状态空间模型进行分析,确定了模态数矩阵选取标准,在最小实现的基础上,提出了采用直接重构法得到系统SEA参数的新方法,并分析了较小值耦合损耗因子无法有效辨识的原因,对输入不完备情况下的SEA参数辨识进行了一定的研究。在理论方面,主要研究了状态空间模型的SEA参数辨识方法。首先分析研究了特征系统实现算法及其改进算法,包括数据互相关技术降噪和引入状态观测器拓宽输入激励条件,根据SEA参数构造的特点指出其在SEA参数辨识的限制条件;然后对考虑到输入噪声和输出噪声的状态空间方程,利用子空间方法进行分析,仿照广义可观测类子空间方法的推导思路得到其最小实现,使理论与实际更符合;再在上述方法得到最小实现的基础上,推导了直接重构法构造SEA参数的公式,并对模态数的选取进行了仿真研究,确定了选用标准。提出了利用模态数结合直接重构算法对输入不完备情况下的SEA参数进行辨识的方法。在仿真验证方面,主要通过对垂直连接板、七子系统的火箭模型局部结构以及十子系统的简易卫星模型结构进行仿真分析研究,验证了模态数选取标准以及直接重构法的正确性,且辨识效果比模型修正算法要好。结合上述最小实现方法对卫星模型仿真对比,指出了小值耦合损耗因子无法有效辨识的原因是其本身对系统响应能量的贡献较低。并进一步指出,除非测量设备精度非常高,信号信噪比也较高,否则基于状态空间模型的系统实现方法无法有效辨识得到小值耦合损耗因子。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V414

【参考文献】

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本文编号：1310623