振動信號自適應稀疏模態(tài)定階與特征提取.pdf

1、振動信號的特征提取工作是振動檢測技術的基礎，數(shù)量龐大的建筑工程的檢測需求要求振動信號的提取更快更準更加智能，以便于網(wǎng)絡監(jiān)控，這使得研究新的模態(tài)參數(shù)提取方法和改進現(xiàn)有的提取技術變得很有必要。
　　壓縮感知技術是比較新穎的熱點技術，本文著重研究時域方法中基于輸出信號的模態(tài)參數(shù)識別方法，將壓縮感知技術引入其中，根據(jù)振動信號的自由響應信號有理分式模型推導的AutoRegression(AR)形式，自適應地構造振動信號的稀疏基矩陣，并依據(jù)壓

2、縮感知理論，采用高斯隨機觀測的方法獲得多個同解方程組，然后對多個稀疏結果進行優(yōu)化處理，獲得更為精確的稀疏解，通過計算高階模型振型系數(shù)的稀疏解，用稀疏解判別真假模態(tài)。該方法抗噪聲能力強，而且不需要使用其他方法進行提前定階，因此更為簡單有效，本文用斜拉索橋梁模型進行實驗，用稀疏改進方法對其進行參數(shù)識別，獲得較好的識別效果。
　　穩(wěn)定圖法描述的是模態(tài)參數(shù)與模型階次之間的關系，當模型階次過高時穩(wěn)定圖中會有過多的虛假模態(tài)影響定階，本文用稀疏

3、振型系數(shù)作為模態(tài)估計的一個約束條件，可以達到大幅度降低虛假模態(tài)數(shù)量的目的，從而提高穩(wěn)定圖的準確性。穩(wěn)定圖法在定階的過程中需要計算模態(tài)參數(shù)，這對于單純的階次估計來說是浪費的，本文從能量的角度出發(fā)，單獨依據(jù)稀疏的振型系數(shù)進行階次識別，通過提高稀疏求解的精度并對稀疏解優(yōu)化，力求獲得更為精確的稀疏振型系數(shù)，然后依據(jù)振型系數(shù)的非零元素數(shù)量確定系統(tǒng)階次。仿真實驗表明，采用某一高階次的模型，在其基礎之上進行多次的稀疏振型計算最終可以估計出真實的階次，