基于ferasea参数辨识方法的研究

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1、国内图书分类号:V416.2学校代码:10213国际图书分类号:629.78密级:公开工学硕士学位论文基于FERA的SEA参数辨识方法研究硕士研究生:齐金玲导师:孔宪仁教授申请学位:工学硕士学科:飞行器设计所在单位:卫星技术研究所答辩日期:2012年7月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:V416.2U.D.C:629.78DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONSEAPARAMETERSIDENTIFICATIONBASEDONFERACandida

2、te:QiJinlingSupervisor:Prof.KongXianrenAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:SpacecraftDesignAffiliation:ResearchCenterofSatelliteTech.DateofDefence:July,2012Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要统计能量分析(SEA)是进行高频动力学响应预示的

3、有效方法,在航空航天、车辆、船舶潜艇、建筑等各领域得到了广泛的应用。而SEA方法预测结果的可靠性主要取决于是否能够正确的估计SEA参数。鉴于此,本文提出了一种结合快速特征系统实现算法(FERA)、卡尔曼状态观测器(OKID)与小波包降噪的OKID/FERA参数辨识方法。首先,给出了稳态功率流模型与基于瞬态功率流平衡方程的状态空间模型,及两种典型的稳态与半稳态统计能量分析的参数辨识方法,即功率输入法(PIM)与特征系统实现算法(ERA)。以此为基础,提出了半稳态统计能量分析的OKID/FERA辨识算法,利用OKID算法获得其辨识所用到的Mar

4、kov参数,并通过对测量信号进行小波包分解与重构达到降噪的目的。利用辨识得到的特征值与特征向量,结合优化约束的思想提出优化问题,推导出SEA的修正公式,对初始的统计能量分析模型进行修正。其次,通过数值仿真对比FERA与ERA辨识不同维数块矩阵和不同子系统数目模型的结果,验证了FERA的快速性与准确性。利用仿真对比OKID/FERA通过降噪前后的信号辨识二子系统模型参数的结果,验证了OKID/FERA的正确性,以及小波包降噪的有效性。对小卫星结构进行类似的仿真,得到了比较满意的结果。最后,利用OKID/FERA对直接弯折的L型板进行SEA的参

5、数辨识,通过测量得到的数据获得实验试件实际的输入功率与响应能量,利用OKID/FERA得到试件的辨识模型,并基于模型修正理论获得实验试件的SEA参数,与功率输入法进行对比分析,两种方法结果的一致性进一步证明了本文算法的正确性。关键词:统计能量分析;快速特征系统实现算法;模态密度;损耗因子-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractStatisticalEnergyAnalysis(SEA)isaneffectivewaytosolvethehigh-frequencydynamicsresponseprediction,whichi

6、swidelyusedinthedomainsofaviationandaerospace,thevehicle,thenavyandcivilengineering.TheevaluatingreliabilityoftheSEAmethoddependsonthatwhetherthestatisticalenergyanalysisparameterscanbeestimatedcorrectly.Tosolvethisproblem,inthepresentpaperanewmethodofOKID/FERAwasconduct,w

7、hichiscombiningtheFastEigensystemRealizationAlgorithm(FERA),OKIDalgorithmwithWaveletPacketDenoisingmethod.Firstly,stablepowerflowmodelwithstablestateandstatespacemodelbasedonthebalanceequationofthetransientpowerflowweregiven.Andparametersidentificationmethodwithstablestate

8、statisticalenergyanalysisandquasi-steadystatestatisticalenergyanalysiswereintroduced,they

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