改进VMD算法在颤振试验信号模态参数辨识中的应用

摘要：

提出了一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的模态参数辨识算法,用于颤振试验信号的数据处理.采用自然激励技术提取脉冲响应信号;利用信号的先验信息结合本文提出的适应度函数,求解最优分解参数;用参数优化后的VMD算法将信号分解为指定个数的信号分量,每个分量仅含单一频率的振动模态;用矩阵束法识别模态参数.数值仿真和风洞试验研究表明:改进的VMD算法可以有效分离颤振试验信号中的密集模态,提高模态参数辨识的精度;结合颤振裕度法,有助于颤振边界的预测.

关键词：颤振试验、模态参数辨识、变分模态分解、参数优化、颤振边界预测

所属期刊栏目：34

分类号：V216.2+4(基础理论及试验)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省研究生科研与实践创新计划项目;江苏高校优势学科建设工程项目

在线出版日期：2021-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：292-300