多模态时域振动衰减信号各模态分离与阻尼参数辨识方法

发布时间：2022-12-04 10:57

　　针对多模态信号中各模态难以准确分离和模态阻尼参数难以准确识别的问题,提出了布谷鸟搜索（CS）算法参数优化的变分模态分解方法 （CS-VMD）和模态阻尼参数辨识的包络线积分法（EIM）。使用CS-VMD方法将多模态时域振动衰减信号中的多模态分量准确分离开来,利用EIM辨识各模态的模态频率和阻尼比,并与理论值（或测量值）以及半功率带宽法（HPB）辨识值进行对比。位移仿真信号与压气机导向叶片测频信号模态分解及模态参数辨识表明,CS-VMD方法可实现对多模态信号的正确分解,EIM辨识的模态频率误差均小于1.0%;对于位移仿真信号,EIM辨识的模态阻尼比最大误差小于2.5%;对于压气机导向叶片测频信号,使用EIM和HPB方法辨识的模态阻尼比最大差别为9.098%,EIM的模态阻尼辨识精度比HPB方法高。 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 引言
2 模态分解与阻尼参数辨识方法
    2.1 模态分解的CS-VMD方法
        2.1.1 变分模态分解（VMD)
        2.1.2 CS算法
        2.1.3 VMD方法输入参数优化过程
    2.2 阻尼参数辨识的包络线积分法（EIM)
3 仿真计算与实验验证
    3.1 位移仿真信号模态参数辨识
    3.2 导向叶片测频信号模态参数辨识
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3708124