基于改进经验包络法的非线性系统参数识别

摘要：

基于调幅调频分解的经验包络法广泛用于线性和非线性系统参数识别.然而,在调幅调频分解中,为获得纯调幅调频信号而进行的多次包络迭代,会增大累积误差.在经验包络法中,求导信号不光滑而引起的过包络,会增大系统参数识别误差.分别采用滑窗阈值去噪思想与滑动平均技术解决上述两个问题,提出了改进的经验包络法,并基于该方法对单自由度非线性系统自由衰减振动模态参数识别.通过几个算例参数识别分析,证实了该方法具有良好的抗噪声性能与较高的识别精度.

关键词：模态参数识别、经验包络法、非线性系统、阈值去噪、滑动平均

所属期刊栏目：41

分类号：TN911.6;TN032

资助基金：国家自然科学基金51478087

在线出版日期：2022-07-20（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：180-188