飞机颤振模态参数识别方法研究

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1、摘要摘要颤振模态参数识别是当前飞机颤振试飞试验的一个重要课题。传统模态参数识别方法受低信噪比，密集模态、非线性等因素的影响往往无法给出准确的识别结果。为此，本文以新近发展的信号处理和系统辨识理论为基础，结合我国新型飞机颤振试飞的实际需求，研究并提出了颤振试验模态参数识别的新方法。其中的部分研究成果已成功应用于某型飞机的颤振试飞试验数据分析，产生了显著的军事和经济效益。本文的主要研究内容如下：l为提高小火箭激励条件下试飞试验数据的信噪比，提出了一种用于颤振飞行试验数据处理的小波去噪方法。该方法引入梯度倒数加

2、权滤波器对数据进行预处理，处理后的数据运用冗余小波进行小波分解，然后对输入信号在不同尺度下分别进行阈值降噪，对输出信号则采用了一种改进的小波空域相关滤波法去噪。结果表明算法能有效提高试飞数据的信噪比。2为进一步提高脉冲激励响应信号的去噪效果，又提出了一种新的基于支持向量机的试飞响应数据去噪方法，该方法利用了脉冲响应的起始段数据信噪比较高的特点，将去噪问题转化成一个时间序列的预测问题，同时考虑到颤报信号的非平稳性，弱非线性以及数据长度较短的特点，采用支持向量机构造预测模型，获得了理想的去噪效果。3针对电传飞

3、机采用的舵面扫频激励，分别提出了小波时频域去噪算法和分数阶傅立叶域去噪算法。二者皆利用了扫频信号在时频域内的聚焦特性，采用遮隔操作达到信噪分离的目的。所不同的是前者采用Morlet小波对扫频激励及其响应进行时频分析，在时频域内实现信噪分离。后者则是采用分数阶傅立叶变换，在分数阶傅立叶域内实现信噪分离。相比较于前者，后者的去噪效果更好，计算量更小。4为弥补传统最小二乘频域拟合辨识算法的不足，在整体最小二乘算法的基础上，将广义整体最小二乘和加权迭代广义整体最tj、--乘引入到模态参数辨识问题中，形成了频域内的

4、整体最小二乘类辨识算法。该类算法利用线性的整体最小二乘类算法估计模型系数，避免了复杂的非线性优化计算及对初始值的两北丁业人学博}。学位论文飞机颤振模态参数识别方法研究依赖。同时将噪声的协方差矩阵引入到损失函数，通过迭代更新广义整体最小二乘的加权项，可获得接近极大似然估计的辨识效果。此外，对于该算法的数值稳定性和实际应用，本文也展丁F了较为深入的研究和讨论。5采用Morlet连续小波变换分析飞机颤振结构的脉冲响应，成功实现了颤振模态参数的小波辨识，文中对影响该方法识别精度的因素以及该方法的适用范围进行了详细

5、讨论，同时对增大频率分辨率引发的端点效应问题，给出了具体的解决办法。仿真算例和实际颤振数据分析表明该方法可获得较为准确的参数辨识结果。6研究了基于非参数噪声模型的频域子空间系统辨识法，并采用频域子空间辨识算法实现了基于多通道数掘的颤振模态参数辨识，突破了传统的单通道数据分析模式。结果表明子空间算法能有效提取多通道数掘中包含的主要危险模态信息，且运算速度较快，适用于颤振的在线分析与监测。关键词：颤振试飞试验，模态参数识别，去噪，支持向量机，频域辨识，整体最小二乘，广义整体最d、---乘，连续小波变换，频域子

6、空问系统辨识摘蛰AbstractFluttermodalparametersidentificationplaysanimportantroleinflightfluttertestingfield．ThetraditionalmodalidentificationmethodssufferingfromthelowSNR(signaltonoiseratio),closemodeandnonlinearstructureearl’tprovideallaccurateestimationofmodalp

7、arameter(especiallythedampingratio)，Forthisreason,somenewmethodsbasedonadvancedsignalprocessingandsystemidentificationtheoryarepresentedtomeetthedemandofnewaircraftfli【ghttesting．Theresearchresultsarepartlyappliedtonewaircraftfluttertesting，andachievegrea

8、tmilitaryandeconomybenefit．Themainresultsofthisthesisafedescribedasfollows：1．Anewwaveletdenoisingmethodisintroducedforflightfluttertestexcitedbymcke!timpulse．Inthismethod，thetestingdataisfirstpreprocessedwithagradie