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《基于小波變換的結(jié)構(gòu)非線性振動參數(shù)識別研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、碩士學(xué)位論文基于小波變換的結(jié)構(gòu)非線性振動參數(shù)識別研究ResearchonParameterIdentificationoftheStructuralNonlinearvibrationbyWaveletTransform學(xué)號：21106055大連理工大學(xué)DalianUniversityofTechnology嘲一大連理工大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性聲明作者鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下進行研究工作所取得的成果。盡我所知，除文中已經(jīng)注明引用內(nèi)容和致謝的地方外，本論文不包含其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果，也不包含其他已申請學(xué)位或其他用途使用過的成果。與我一同工作的同志對本研究所做的貢獻均
2、已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。若有不實之處，本人愿意承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。學(xué)位論文題目：越d：溲查攙盈縊姻輦綾選抵邈壘邀趣匐疊顯作者簽名：蕁薹日期：塑f阡j月—}日大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要結(jié)構(gòu)參數(shù)識別對結(jié)構(gòu)振動控制、健康監(jiān)測和狀態(tài)評估都起著非常重要的作用。以往對線性結(jié)構(gòu)參數(shù)識別的研究已經(jīng)趨向成熟，而實際結(jié)構(gòu)都是非線性的，雖然現(xiàn)在國內(nèi)外學(xué)者對結(jié)構(gòu)非線性振動參數(shù)識別的研究已經(jīng)取得了豐富的成果，但是還尚未形成統(tǒng)一的理論與方法，現(xiàn)有的識別算法仍存在一些問題亟待去解決，尤其是通過試驗驗證所提出的識別算法。本文采用復(fù)Morlet小波對結(jié)構(gòu)非線性振動參數(shù)進行識別，針對該方法會出現(xiàn)邊端效應(yīng)以及采樣點較
3、少的情況下參數(shù)識別不準確的問題，提出了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信號進行預(yù)測，并通過結(jié)構(gòu)非線性振動試驗進行了驗證。本文主要從以下幾方面展開研究的：(1)針對復(fù)Morlet小波變換方法存在的邊端效應(yīng)問題和較小采樣點情況下參數(shù)識別不準確的問題，提出了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信號進行預(yù)測的方法。接著介紹了利用復(fù)Moflet小波變換進行結(jié)構(gòu)非線性振動模型參數(shù)識別和應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信號進行預(yù)測的原理。(2)基于兩種非線性振動模型對所提出的算法進行數(shù)值仿真，利用提出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對信號進行預(yù)測延拓，然后對預(yù)測前后的信號進行復(fù)Morlet小波變換。同時通過對信號加入不同的噪聲水平，確定了該方法對噪聲具有一定的魯棒性
4、。最后對這兩種模型在較少采樣點情況下的信號通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測，同樣對預(yù)測前后的信號進行復(fù)Morlet小波變換，從而識別出參數(shù)。(3)在一個采用旋轉(zhuǎn)阻尼器來模擬塑性鉸的結(jié)構(gòu)非線性振動模型上對所提出的算法進行試驗研究，通過測量結(jié)構(gòu)在自由振動下的位移響應(yīng)，采用復(fù)Morlet小波變換識別出結(jié)構(gòu)非線性振動模型在不同阻尼情況下的數(shù)學(xué)模型，然后對不同阻尼情況的模型進行地震激勵測得其位移響應(yīng)，與數(shù)值模擬結(jié)果相比較，驗證了識別出來的非線性振動模型的正確性。關(guān)鍵詞：復(fù)Moflet小波變換；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；振動臺試驗；結(jié)構(gòu)非線性振動模型基于小波變換的結(jié)構(gòu)非線性振動參數(shù)識別研究ResearchonParamete
5、rIdentificationoftheStructuralNonlinearvibrationbyWaveletTransformAbstractStructuralparameteridentificationplaysaveryimportantroleinstructuralvibrationcontr01．healthmonitoringandconditionassessment．Therearelotsofstudiesonparameteridentificationoflinearstructures．However，practicalstructuresarenonline
6、ar．Althoughmanyresearchershavemadeabundantachievementsaboutthestrucmralparameteridentificationofnonlinearvibration，aunifiedtheoryisnotyetformed．Regardingtheexistingidentificationalgorithmsofstructuralnonlinearvibrationtherearestillsomeproblemsneedtobesolved，especiallytoverifytheproposedalgorithmbase
7、donexperiment．Inthispaper，thecomplexMorletwaveletisusedforparameteridentificationofstructuralnonlinearvibration．SincetherearesomeproblemsofcomplexMorletwavelettransformontheidentificationaccuracyofnon
