基于改进链码法的LuGre摩擦模型动态参数辨识

针对现有LuGre摩擦模型动态参数辨识方法辨识精度不高,收敛性难以保证及参数初值难以确定等不足,提出了一种基于改进链码特征识别法的参数辨识方法。首先,研究LuGre摩擦模型中两个动态参数-鬃毛刚度系数与阻尼系数之间的关系,以及鬃毛刚度系数与预滑动阶段位移-摩擦力曲线形状之间的对应关系;然后,改进现有Freeman链码的采样方式和码间距,利用改进的链码结合傅立叶描绘子提取位移-摩擦力曲线的形状特征并形成特征向量;最后,以加噪声原始位移-摩擦力曲线和仿真位移-摩擦力曲线的特征向量为参数建立度量两曲线相似程度的欧氏距离,寻优得到使欧氏距离满足给定误差的仿真位移-摩擦力曲线,该曲线对应的鬃毛刚度系数即为其辨识值,进一步可计算出阻尼系数。文末给出的辨识实例验证了提出方法的正确性和有效性。     

HVAS涂层力学性能的T-S模糊辨识

将基于模糊C均值聚类算法的T-S模糊模型用于辨识大型轴类零件的高速电弧喷涂(HVAS)涂层的力学性能。该方法结合递推最小二乘法辨识后件参数,可以提高收敛速度和增强模型的泛化性能;以3Cr13丝材的喷涂涂层为例,建立了喷涂电压、喷涂电流、喷涂距离和气源压力四个影响因子到涂层强度的非线性映射。仿真结果表明,所建T-S模糊模型具有较好的学习和泛化能力,在辨识力学性能中效果较好。最后利用该模型优化高速电弧喷涂的工艺参数,找出了最佳工艺参数的范围。     

基于ROM技术的阵风响应分析方法

阵风响应分析是大型飞机设计过程中必不可少的环节. 现有的阵风响应分析主要采用基于线化升力面理论的气动力模型,不能考虑到各种非线性效应,不适合于跨音速气动弹性的分析. 基于CFD技术,采用系统辨识方法,在状态空间内建立了降阶的非定常气动力模型(reduced order model, ROM). 耦合结构运动方程、非定常气动力模型(结构运动)、外激阵风的气动力模型,建立了基于CFD技术的阵风响应分析模型.算例研究了某一典型机翼在方波激励下的阵风响应问题,对比了各阶模态位移的响应以及翼根弯矩的响应. 基于ROM技术的计算结果与CFD/CSD直接耦合仿真结果吻合,证明了该方法的正确性和精度.      

Active vibration control of nonlinear benchmark buildings

The present nonlinear model reduction methods unfit the nonlinear benchmark buildings as their vibration equations belong to a non-affine system. Meanwhile, the controllers designed directly by the nonlinear control strategy have a high order, and they are difficult to be applied actually. Therefore, a new active vibration control way which fits the nonlinear buildings is proposed. The idea of the proposed way is based on the model identification and structural model linearization, and exerting the control force to the built model according to the force action principle. This proposed way has a better practicability as the built model can be reduced by the balance reduction method based on the empirical Grammian matrix. A three-story benchmark structure is presented and the simulation results illustrate that the proposed method is viable for the civil engineering structures.     

基于累计量辨识非最小相位FIR系统的新方法

该文考虑用带有噪声输出数据的累计量实现对非最小相位ＦＩＲ系统的参数辨识问题。提出一个新的基于高阶累计量的方法。其特点如下,（１）灵活性：采用了两个任意阶次相邻的输出累计量;（２）线性：方法的表达式相对于未各量为线性。这不同于其它一些已存在的算法,因而,避免了额外的滞后处理,可提高参数估计的准确性。本文在ＡＲＭＡ高斯噪声及三种实际噪声情况下,做了大量的实验。结果表明,本文提出的算法不仅能有效地完成参     

柔性智能结构实验建模方法

给出了系统辨识的常用模型,介绍了柔性智能结构实验建模方法及实验系统结构。以柔性梁为例,讨论了传感器和驱动器放置,建立了柔性梁的系统模型,实验结果验证了所述方法的有效性。     

谱线辨识方法

谱线辨识是数字信号处理的一个重要课题,利用完全对称窗的实谱特性可以判定分立谱线的存在;相继两次ＤＦＴ分析（实为一次复时域信号分析）可精确求出诸分立谱线的频率、幅度与相位。本文提出的分立谱线辨识方法普遍用于各种周期性时域信号的精密谱分析工作。     

基于动态神经网络非线性结构辨识的研究

利用Ｅｌｍａｎ动态递归神经网络,对非线性结构进行黑箱辨识,建立了它的非线性状态方程;提出了加快网络收敛速度的自适应学习算法。辨识结果表明,动态递归网络模型优于传统辨识模型,适于非线性、不确定结构的辨识。     

共混高聚物三种不同动态损伤量化方法的比较

以一种聚丙烯与马来酸酐的接枝共聚物(PP-g-MAH)为相容剂的聚丙烯/ 尼龙共混高聚物为例,在SHPB(Split Hopkinson Pressure Bar)装置上进行了高应变率冲击实验,用三种不同的方法对材料内部的动态损伤演化规律进行了研究.其一以冲击后试样的弹性模量降低来表征损伤演化,得到了其损伤值随应变及应变率变化的曲线;其二以应力响应的降低来表征损伤演化,采用基于ZWT(朱-王-唐)非线性粘弹性模型并引入损伤参量的方法来对大变形条件下本构中损伤部分的贡献进行了量化;其三运用BP(Back-Propagation)神经网络技术,预先不作任何本构假定,只根据SHPB试验数据,通过不同的输入输出模式对PP/PA共混高聚物在冲击载荷下的本构响应和损伤演化规律等进行了辨识.在此基础上,对三种不同角度得出的损伤演化研究结果进行了比较和讨论.     

激光捷联惯导系统的一种系统级标定方法

根据陀螺和加速度计的输出误差模型,从惯性导航基本方程出发推导了捷联惯导系统的系统级标定的一种误差参数标定模型,明确了该模型成立的条件,分析了该模型下惯性仪表24项误差参数的可辨识性,从而解释了已有文献未将惯性仪表24个误差参数完全辨识的原因,完善了该理论的完整性,并且提出了设计多位置翻滚实验的位置编排原则,给出了能够辨识出惯性仪表24项误差参数的标定方法.根据该位置编排原则可以找到多组可行的位置编排使得惯性仪表误差参数是可辨识的.该标定方法简单易行.