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基于AR-EWT和SSI的桥梁结构模态参数识别
被引量:
3
1
作者
黄天立
詹晨路
+2 位作者
万熹
赵玉印
任伟新
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期3168-3180,共13页
为解决随机子空间识别(SSI)算法存在的系统定阶困难问题,避免各模态之间的相互影响,提出一种结合自回归功率谱经验小波变换(AR-EWT)和SSI的桥梁结构模态参数识别方法。首先,采用AR-EWT将结构不同测点的振动响应信号分解成一系列仅含单...
为解决随机子空间识别(SSI)算法存在的系统定阶困难问题,避免各模态之间的相互影响,提出一种结合自回归功率谱经验小波变换(AR-EWT)和SSI的桥梁结构模态参数识别方法。首先,采用AR-EWT将结构不同测点的振动响应信号分解成一系列仅含单一模态信息的单分量信号,并利用奇异值分解(SVD)去噪单分量信号。然后,组装所有测点中包含相同模态信息的单分量信号。最后,利用SSI分别处理各组单分量信号,识别结构的自振频率、阻尼比和振型。ASCE Benchmark模型、简支梁模型和西宁北川河桥的模态参数识别结果表明:所提出的AR-EWT结合SSI的模态参数识别方法可避免直接利用SSI识别模态参数时存在的系统定阶问题,提高模态参数识别效率;ASCE Benchmark模型、简支梁模型和西宁北川河桥的模态参数识别结果与直接利用SSI的识别结果、有限元分析结果基本一致。
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关键词
桥梁结构
模态参数识别
自回归功率谱经验小波变换(
ar-ewt
)
随机子空间识别法(SSI)
模型定阶
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职称材料
一种改进型AR-EWT算法及其在振动模态分解中的应用研究
被引量:
1
2
作者
罗治军
刘涛
+2 位作者
张玉玲
韩靖宇
阎绍泽
《机械设计》
CSCD
北大核心
2019年第A01期1-6,共6页
经验小波变换(EWT)算法基于自适应小波滤波技术,利用Meyer小波在频域自适应构建小波滤波器分离调频调幅(AM-FM)模态,克服了经验模态分解(EMD)算法缺乏严谨的数学原理,容易产生模态混叠的问题。但是,该算法对噪声十分敏感。当环境噪声较...
经验小波变换(EWT)算法基于自适应小波滤波技术,利用Meyer小波在频域自适应构建小波滤波器分离调频调幅(AM-FM)模态,克服了经验模态分解(EMD)算法缺乏严谨的数学原理,容易产生模态混叠的问题。但是,该算法对噪声十分敏感。当环境噪声较大时,模态边界定位困难。AR-EWT引入了基于Burg算法的功率谱替代傅里叶谱。Burg算法能很好地抑制噪声,从而使得EWT算法能在功率谱上找到准确的模态边界。然而,该算法并不能从根本上消除噪声,分离出来的模态依然受噪声干扰,造成参数辨识困难。文中提出了一种改进型的AR-EWT算法,该算法采用带宽缩减技术,尽可能压缩噪声的带宽,突出信号的带宽,从而得到噪声干扰较少的模态成分。仿真结果和试验结果均表明,该改进型算法,较好地解决了AR-EWT存在的噪声干扰模态问题,具有较好的工程价值。
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关键词
经验小波变换
ar-ewt
经验模态分解
调频调幅信号
模态分解
原文传递
题名
基于AR-EWT和SSI的桥梁结构模态参数识别
被引量:
3
1
作者
黄天立
詹晨路
万熹
赵玉印
任伟新
机构
中南大学土木工程学院
抚州赣东公路设计院有限公司
中国中铁二局集团有限公司
深圳大学土木与交通工程学院
出处
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期3168-3180,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(52078486)
中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2022ZZTS0792)。
文摘
为解决随机子空间识别(SSI)算法存在的系统定阶困难问题,避免各模态之间的相互影响,提出一种结合自回归功率谱经验小波变换(AR-EWT)和SSI的桥梁结构模态参数识别方法。首先,采用AR-EWT将结构不同测点的振动响应信号分解成一系列仅含单一模态信息的单分量信号,并利用奇异值分解(SVD)去噪单分量信号。然后,组装所有测点中包含相同模态信息的单分量信号。最后,利用SSI分别处理各组单分量信号,识别结构的自振频率、阻尼比和振型。ASCE Benchmark模型、简支梁模型和西宁北川河桥的模态参数识别结果表明:所提出的AR-EWT结合SSI的模态参数识别方法可避免直接利用SSI识别模态参数时存在的系统定阶问题,提高模态参数识别效率;ASCE Benchmark模型、简支梁模型和西宁北川河桥的模态参数识别结果与直接利用SSI的识别结果、有限元分析结果基本一致。
关键词
桥梁结构
模态参数识别
自回归功率谱经验小波变换(
ar-ewt
)
随机子空间识别法(SSI)
模型定阶
Keywords
bridge structures
modal parameter identification
autoregressive power spectrum-based empirical wavelet transform(
ar-ewt
)
stochastic subspace identification(SSI)
model order determination
分类号
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
TU311.3 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
一种改进型AR-EWT算法及其在振动模态分解中的应用研究
被引量:
1
2
作者
罗治军
刘涛
张玉玲
韩靖宇
阎绍泽
机构
清华大学机械工程系
中国人民解放军
出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2019年第A01期1-6,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(11872033)
北京市自然科学基金资助项目(3172017)
文摘
经验小波变换(EWT)算法基于自适应小波滤波技术,利用Meyer小波在频域自适应构建小波滤波器分离调频调幅(AM-FM)模态,克服了经验模态分解(EMD)算法缺乏严谨的数学原理,容易产生模态混叠的问题。但是,该算法对噪声十分敏感。当环境噪声较大时,模态边界定位困难。AR-EWT引入了基于Burg算法的功率谱替代傅里叶谱。Burg算法能很好地抑制噪声,从而使得EWT算法能在功率谱上找到准确的模态边界。然而,该算法并不能从根本上消除噪声,分离出来的模态依然受噪声干扰,造成参数辨识困难。文中提出了一种改进型的AR-EWT算法,该算法采用带宽缩减技术,尽可能压缩噪声的带宽,突出信号的带宽,从而得到噪声干扰较少的模态成分。仿真结果和试验结果均表明,该改进型算法,较好地解决了AR-EWT存在的噪声干扰模态问题,具有较好的工程价值。
关键词
经验小波变换
ar-ewt
经验模态分解
调频调幅信号
模态分解
Keywords
EWT
ar-ewt
EMD
AM-FM
mode decomposition
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AR-EWT和SSI的桥梁结构模态参数识别
黄天立
詹晨路
万熹
赵玉印
任伟新
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种改进型AR-EWT算法及其在振动模态分解中的应用研究
罗治军
刘涛
张玉玲
韩靖宇
阎绍泽
《机械设计》
CSCD
北大核心
2019
1
原文传递
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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