一种基于神经网络的模态参数识别方法

摘要：

提出一种利用神经网络结合自回归滑动平均时间序列分析来提取结构或系统模态参数的方法.这种方法首先运用神经网络计算出自回归滑动平均时间序列分析中的未知系数,然后提取出系统的模态参数.数值仿真及实验结果表明,该方法具有很高的识别精度、对噪声不敏感和具有很强的抗噪性的特性,这几点是传统时域辨识方法不具备的.文中提出的方法适合提取出实际系统的模态参数,对实际测量信号分析具有较好的参考价值.

关键词：人工神经网络、自回归滑动平均模型、Ibrahim time domain法、模态分析、辨识

所属期刊栏目：32

分类号：TB123;O321(工程基础科学)

资助基金：航空科学基金资助项目20071551016

在线出版日期：2011-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：899-904