基于时间序列分析的结构损伤诊断
| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| 1．1 结构损伤诊断的兴起与发展 | 第7-8页 |
| 1．2 时间序列分析 | 第8页 |
| 1．3 系统识别 | 第8-9页 |
| 1．4 研究背景&思路 | 第9页 |
| 1．5 MATLAB语言 | 第9-11页 |
| 第二章 时间序列基本模型和模型特性 | 第11-25页 |
| 2．1 时间序列分析的基本思想 | 第11-12页 |
| 2．2 时间序列模型的三种基本类型 | 第12-13页 |
| 2．2．1 自回归滑动平均模型(ARMA) | 第12-13页 |
| 2．2．2 自回归模型(AR) | 第13页 |
| 2．2．3 滑动平均模型(MA) | 第13页 |
| 2．3 时间序列模型的特性 | 第13-23页 |
| 2．3．1 Green函数 | 第14-15页 |
| 2．3．2 逆函数 | 第15-16页 |
| 2．3．3 自相关函数 | 第16-21页 |
| 2．3．4 偏自相关函数 | 第21-23页 |
| 2．4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 时间序列的建模 | 第25-32页 |
| 3．1 数据的采集与标准化处理 | 第25-26页 |
| 3．1．1 数据的采集 | 第25页 |
| 3．1．2 数据的标准化处理 | 第25-26页 |
| 3．2 时间序列模型形式的选取 | 第26页 |
| 3．3 模型参数的估计 | 第26-30页 |
| 3．3．1 AR模型参数估计 | 第27-28页 |
| 3．3．2 ARMA模型参数估计 | 第28-30页 |
| 3．4 模型的定阶 | 第30-31页 |
| 3．5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于时间序列分析的结构损伤诊断 | 第32-38页 |
| 4．1 损伤敏感因子(DSF)的提取 | 第32-34页 |
| 4．2 实例分析 | 第34-37页 |
| 4．5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 试验分析 | 第38-48页 |
| 5．1 试验研究的目的 | 第38-43页 |
| 5．2．1 试验模型 | 第38-42页 |
| 5．2．2 试验装置及设备 | 第42-43页 |
| 5．3 测点布置及试验内容 | 第43-45页 |
| 5．3．1 测点布置 | 第43-45页 |
| 5．3．2 试验内容 | 第45页 |
| 5．4 试验结果分析 | 第45-47页 |
| 5．5 小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 附录Ⅰ 攻读学位期间发表的论文 | 第53-54页 |
| 附录Ⅱ 攻读学位期间参与的导师项目 | 第54页 |
