| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-30页 |
| 1.1 课题研究背景及研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 模态参数辨识算法概述 | 第13-15页 |
| 1.3 基于盲源分离的模态参数辨识方法研究 | 第15-19页 |
| 1.4 基于子空间的模态参数辨识方法研究 | 第19-25页 |
| 1.4.1 子空间跟踪 | 第21-24页 |
| 1.4.2 遗忘因子等算法参数 | 第24-25页 |
| 1.5 基于经验模态分解和局部均值分解的模态参数辨识 | 第25-28页 |
| 1.5.1 经验模态分解和局部均值分解 | 第25-26页 |
| 1.5.2 瞬时频率 | 第26-28页 |
| 1.6 本文研究的主要内容 | 第28-30页 |
| 第2章 基于Hilbert变换和复独立成分分析的模态参数辨识算法 | 第30-44页 |
| 2.1 引言 | 第30页 |
| 2.2 基于Hilbert变换和复独立成分分析的模态参数辨识算法 | 第30-39页 |
| 2.2.1 Hilbert变换 | 第30-32页 |
| 2.2.2 盲源分离与模态参数辨识 | 第32-33页 |
| 2.2.3 基于复独立成分分析的盲源分离 | 第33-36页 |
| 2.2.4 数值仿真算例验证算法 | 第36-39页 |
| 2.3 试验验证及比较算法 | 第39-43页 |
| 2.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 基于时频域信号稀疏表示欠定盲源分离的模态参数辨识 | 第44-66页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 时频域内信号稀疏表示的欠定盲源分离 | 第44-51页 |
| 3.2.1 基于欠定盲源分离的模态参数辨识算法 | 第44-47页 |
| 3.2.2 与基于时频分析的模态参数辨识算法的关系 | 第47-49页 |
| 3.2.3 仿真算例 | 第49-51页 |
| 3.3 算法在时不变模态参数辨识上的应用 | 第51-55页 |
| 3.4 算法在时变模态参数辨识上的应用 | 第55-65页 |
| 3.4.1 实验过程 | 第56-58页 |
| 3.4.2 辨识结果及分析 | 第58-64页 |
| 3.4.3 实验结果的理论分析 | 第64-65页 |
| 3.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 基于子空间跟踪的时变模态参数辨识算法 | 第66-91页 |
| 4.1 引言 | 第66页 |
| 4.2 基于子空间跟踪的时变模态参数辨识算法 | 第66-78页 |
| 4.2.1 数据的在线更新 | 第66-68页 |
| 4.2.2 子空间跟踪及时变模态参数提取 | 第68-70页 |
| 4.2.3 仿真算例验证算法 | 第70-75页 |
| 4.2.4 质量突变悬臂梁试验验证算法 | 第75-78页 |
| 4.3 算法在梯形钛合金板时变模态辨识上的应用 | 第78-90页 |
| 4.3.1 第一组实验 | 第79-84页 |
| 4.3.2 第二组实验 | 第84-90页 |
| 4.4 本章小结 | 第90-91页 |
| 第5章 基于经验模态分解和局部均值分解的模态参数辨识方法 | 第91-104页 |
| 5.1 引言 | 第91页 |
| 5.2 经验模态分解和局部均值分解 | 第91-99页 |
| 5.2.1 经验模态分解 | 第91-92页 |
| 5.2.2 局部均值分解 | 第92-94页 |
| 5.2.3 仿真算例 | 第94-96页 |
| 5.2.4 悬臂梁实验算例 | 第96-99页 |
| 5.3 算法在时变模态参数提取上的应用 | 第99-103页 |
| 5.4 本章小结 | 第103-104页 |
| 结论 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-120页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第120-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 个人简历 | 第124页 |
