| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 系统辨识 | 第13-14页 |
| 1.3 系统参数识别及其方法 | 第14-16页 |
| 1.3.1 系统模态参数识别及其方法 | 第14-15页 |
| 1.3.2 系统物理参数识别及其方法 | 第15-16页 |
| 1.4 子空间辨识方法的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4.1 国外的研究现状 | 第16页 |
| 1.4.2 国内的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.5 本文的主要研究内容及章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 随机子空间辨识算法的基本理论 | 第20-42页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 系统的状态空间模型 | 第20-23页 |
| 2.2.1 连续时间状态空间模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 离散时间状态空间模型 | 第21-23页 |
| 2.3 协方差驱动的随机子空间辨识算法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 Hankel矩阵的建立 | 第24页 |
| 2.3.2 块Toeplitz矩阵的建立与分解 | 第24-26页 |
| 2.3.3 模态参数识别 | 第26-27页 |
| 2.4 数据驱动的随机子空间辨识算法 | 第27-31页 |
| 2.4.1 卡尔曼滤波状态序列 | 第28-29页 |
| 2.4.2 正交投影和QR分解 | 第29-30页 |
| 2.4.3 投影矩阵的奇异值分解 | 第30-31页 |
| 2.5 协方差驱动与数据驱动随机子空间辨识算法比较 | 第31页 |
| 2.6 基于HOUSEHOLDER变换的改进SSI-DATA | 第31-34页 |
| 2.7 数值算例 | 第34-41页 |
| 2.7.1 协方差驱动的随机子空间辨识算法 | 第34-35页 |
| 2.7.2 数据驱动的随机子空间辨识算法 | 第35-39页 |
| 2.7.3 基于Householder变换的改进SSI-DATA | 第39-41页 |
| 2.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 系统定阶的方法研究 | 第42-61页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 基本原理 | 第42-46页 |
| 3.3 现有系统定阶的方法 | 第46-47页 |
| 3.3.1 奇异值跳跃法 | 第46页 |
| 3.3.2 稳定图法 | 第46-47页 |
| 3.3.3 奇异熵法 | 第47页 |
| 3.4 两种改进系统定阶的方法 | 第47-48页 |
| 3.4.1 奇异值差值斜率法 | 第48页 |
| 3.4.2 奇异熵增量斜率归一化法 | 第48页 |
| 3.5 数值算例 | 第48-60页 |
| 3.5.1 动响应求解(Newmark-p法) | 第49-54页 |
| 3.5.2 基本方法识别结果 | 第54-56页 |
| 3.5.3 奇异值跳跃法识别结果 | 第56页 |
| 3.5.4 稳定图法识别结果 | 第56-58页 |
| 3.5.5 奇异熵法识别结果 | 第58页 |
| 3.5.6 两种改进系统定阶的方法识别结果 | 第58-60页 |
| 3.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 HANKEL矩阵维数的初步研究 | 第61-78页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 HANKEL矩阵维数变化对识别结果的影响 | 第61-72页 |
| 4.2.1 i值变化对识别结果的影响 | 第62-67页 |
| 4.2.2 j值变化对识别结果的影响 | 第67-72页 |
| 4.3 基本和声搜索算法在确定HANKEL矩阵维数中的应用 | 第72-77页 |
| 4.3.1 基本和声搜索算法的原理及特点 | 第72-74页 |
| 4.3.2 基本和声搜索算法的优化步骤 | 第74-75页 |
| 4.3.3 数值算例 | 第75-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第5章 和声搜索算法在系统物理参数识别中的应用 | 第78-92页 |
| 5.1 引言 | 第78页 |
| 5.2 改进和声搜索算法 | 第78-82页 |
| 5.2.1 算法参数定义方式的改进 | 第79-81页 |
| 5.2.2 新解产生方式的改进 | 第81页 |
| 5.2.3 结束条件的改进 | 第81页 |
| 5.2.4 混合算法 | 第81-82页 |
| 5.3 和声搜索算法及其改进在系统物理参数识别中的应用 | 第82-90页 |
| 5.3.1 和声搜索算法应用于系统物理参数识别中的优化步骤 | 第82页 |
| 5.3.2 数值算例 | 第82-90页 |
| 5.4 本章小结 | 第90-92页 |
| 第6章 基于子空间辨识方法的分步损伤识别 | 第92-108页 |
| 6.1 引言 | 第92页 |
| 6.2 基于子空间辨识方法的分步损伤识别基本原理 | 第92-95页 |
| 6.3 数值算例 | 第95-107页 |
| 6.3.1 无噪声情况 | 第96-102页 |
| 6.3.2 考虑噪声情况 | 第102-107页 |
| 6.4 本章小结 | 第107-108页 |
| 第7章 结论与展望 | 第108-110页 |
| 7.1 全文总结 | 第108页 |
| 7.2 研究展望 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第116页 |
