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应用卡尔曼滤波的激振力时域识别方法研究
被引量：
1
1
作者
马也驰
刘晓昂
周志革
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2021年第8期1214-1224,共11页
激振力识别属于结构动力学中的第二类反问题,为识别振动系统的激励力,本文基于卡尔曼滤波器和最小方差估计的方法,分别建立了以系统位移和加速度为输入参数的激振力时域识别方法。推导了两种方法的识别公式,并对两种方法的识别结果和识...
激振力识别属于结构动力学中的第二类反问题,为识别振动系统的激励力,本文基于卡尔曼滤波器和最小方差估计的方法,分别建立了以系统位移和加速度为输入参数的激振力时域识别方法。推导了两种方法的识别公式,并对两种方法的识别结果和识别结果的稳健性进行了仿真分析。仿真结果表明,两种方法对噪声方差初值的设定均不敏感;以加速度幅值为输入的方法识别精度优于以位移幅值为输入的方法;以位移幅值为输入的方法识别结果稳健性较好。最后采用力锤敲击试验验证了识别方法的有效性和精度。
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关键词
系统激振力
载荷识别方法
动
力
学反问题
卡尔曼滤波方法
最小方差估计
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职称材料
题名
应用卡尔曼滤波的激振力时域识别方法研究
被引量：
1
1
作者
马也驰
刘晓昂
周志革
机构
河北工业大学机械工程学院
河北工业大学天津市新能源汽车动力传动及安全技术重点实验室
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2021年第8期1214-1224,共11页
基金
国家自然科学基金项目(51705128)
河北省自然科学基金项目(E2019202169)。
文摘
激振力识别属于结构动力学中的第二类反问题,为识别振动系统的激励力,本文基于卡尔曼滤波器和最小方差估计的方法,分别建立了以系统位移和加速度为输入参数的激振力时域识别方法。推导了两种方法的识别公式,并对两种方法的识别结果和识别结果的稳健性进行了仿真分析。仿真结果表明,两种方法对噪声方差初值的设定均不敏感;以加速度幅值为输入的方法识别精度优于以位移幅值为输入的方法;以位移幅值为输入的方法识别结果稳健性较好。最后采用力锤敲击试验验证了识别方法的有效性和精度。
关键词
系统激振力
载荷识别方法
动
力
学反问题
卡尔曼滤波方法
最小方差估计
Keywords
system excitation force
load identification method
dynamic inverse problems
Kalman filter
minimum variance estimation
分类号
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
应用卡尔曼滤波的激振力时域识别方法研究
马也驰
刘晓昂
周志革
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2021
1
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