迭代奇异值方法在机械结构模态分离重构中的应用

作     者：罗治军 田桂 阎绍泽 LUO Zhi‑jun;TIAN Gui;YAN Shao‑ze

作者机构：清华大学机械工程系摩擦学国家重点实验室北京100084 中国人民解放军96963部队博士创新工作站北京100084 陆军航空兵学院航电和兵器工程系北京101123 

出 版 物：《振动工程学报》 (Journal of Vibration Engineering)

年 卷 期：2024年第37卷第2期

页      面：210-217页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 080101[工学-一般力学与力学基础] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

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) 

主　　题：参数辨识 经验模态分解 机械结构 经验小波变换 迭代截断奇异值分解 

摘      要：通过时频分解技术,将复杂的多模态信号分解成单模态成分,从而可以采用比较简单可靠的单模态识别方法对机械结构复杂模态信号进行参数辨识。经验小波变换(EWT)算法能有效解决模态分离问题,一些改进型EWT算法能有效克服噪声干扰,但是在模态重构时,滤波器彼此重叠、临近模态互相干扰,会不可避免地出现重构模态失真。本文针对模态分离重构问题展开研究,分析了EWT算法在模态分离重构中面临的重构失真问题,提出了基于迭代截断奇异值分解(ITSVD)方法的改进算法,并在仿真信号和含结合面机械结构模型振动响应信号上进行了应用。结果表明,所提ITSVD⁃EWT算法能够更好地实现机械结构模态分离重构。