小波技术在机械系统参数识别中的应用

发布时间：2020-06-23 04:42

【摘要】：小波分析是一种信号的时—频分析方法,它具有很多优良的特性, 因此在实际的工程中得到了广泛的应用。 本文将小波理论引入到系统参数识别领域,以时域信息为基础分别对线性、非线性系统的各个参数进行了识别。 文章的第一部分将小波理论应用于线性系统的模态参数识别中,提出了基于小波脊的模态参数识别法。首先对含有噪声的系统的自由响应信号进行阈值去噪处理,然后将去噪后的响应作基于Morlet 小波的时频分解, 再由小波系数模的局部极大值求得小波脊,最后求出系统的各阶模态的固有频率及阻尼比。为了验证该方法的有效性,在仿真计算的基础上本文还给出了一个悬臂梁实验模型, 仿真计算和实验结果都取得了很好的一致性。 文章的第二部分将小波理论应用于线性时变系统及一些简单的非线性系统的参数识别中。首先将系统的微分方程投影到由Daubechies 尺度函数张成的子空间中去, 并利用Daubechies 小波的性质将系统微分方程转变为由未知参数构成的一个超越代数方程组,然后根据系统的输入及输出,求出与尺度函数支集相对应的各个微小时间段上微分方程的系数,从而最终实现在整个时间段上系统时变参数的识别。最后列举了常见单自由度及多自由度系统的仿真计算, 结果验证了此方法的有效性。
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：TH17
【图文】：

icD 为分解的细节部分，，因而可以用阈值的方法对小波变换的下几步实现：作小波变换W( a,b)W(a,b)W(a,b)yfe= +ε yW 作门限阈值处理tyWNη 。的小波系数作逆小波变换tyyWWNη 1=)，及量化[ 2 1 - 2 3 ]方法的关键就是阈值的选取及量化问题小波系数被置零，这样就破坏了太多有了，又不能达到预期的去噪效果。

图 3-2 信号 f (t)的时域图的小波变换系数如图 3-3 (a)所示（在计算度区间 [2,2]jj+1内再取 12 个中间尺度，共为自然数，在 1~72 之间取值，例如尺度由图 3-3 (a)的小波系数求得的小波脊如图出 f (t)的小波脊与信号的理论频率吻合得

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本文编号：2726811