基于ICA的工作模态参数辨识方法研究



基于ICA的工作模态参数辨识方法研究

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基于ICA的工作模态参数辨识方法研究

论文目录
摘要	第1-5 页
ABSTRACT	第5-12 页
第一章绪论	第12-41 页
· 研究问题概述	第12-17 页
· 工作模态分析基本原理及技术特点	第12-15 页
· 独立分量分析在机械结构动力学分析中的应用背景及研究意义	第15-16 页
· 课题来源与研究目标	第16-17 页
· 文献综述	第17-39 页
· 基于输出响应的工作模态分析技术回顾	第17-27 页
· 基于盲信号处理的信号分析技术回顾	第27-39 页
· 本文的体系结构	第39-41 页
第二章独立分量分析的原理及算法研究	第41-73 页
· ICA概述	第41-42 页
· 独立性度量基础	第42-55 页
· 统计量的概念与二阶统计量	第42-43 页
· 独立与相关	第43-44 页
· 特征函数	第44-46 页
· 高阶统计量	第46-48 页
· 信息论特征参数	第48-52 页
· 概率密度函数的级数展开	第52-53 页
· 白化与预处理	第53-55 页
· ICA问题的一般提法与优化判据	第55-61 页
· 互信息极小化判据	第56-57 页
· 信息极大化判据	第57-59 页
· 极大似然判据	第59 页
· 高阶统计量判据	第59-60 页
· 判据的近似逼近	第60-61 页
· 独立分量分解的优化算法	第61-70 页
· 特征矩阵的联合近似对角化法	第62-65 页
· 全局最优盲源分离算法	第65-68 页
· 基于最大信噪比的盲分离算法	第68-70 页
· ICA分离分量独立性评价	第70-72 页
· ICA分析软件设计	第72 页
· 小结	第72-73 页
第三章 ICA在机械结构动力学分析中的应用原理研究	第73-82 页
· 引言	第73 页
· ICA基向量的模态含义	第73-75 页
· 系统标准模态的独立性	第75-78 页
· ICA计算模态与系统振动模态的一致性验证	第78-81 页
· 小结	第81-82 页
第四章 ICA在工作模态参数辨识中的仿真研究	第82-101 页
· 仿真环境与系统	第82-83 页
· 不同激励力的输出响应采用不同算法的ICA分析	第83-92 页
· 不同背景噪声下输出响应的ICA分析	第92-97 页
· 不同数据量的输出响应ICA分析	第97-100 页
· 小结	第100-101 页
第五章 ICA在工作模态参数辨识中的实验研究	第101-116 页
· 实验系统配置	第101-103 页
· 输出响应的ICA分析	第103-110 页
· 长数据下的ICA分析	第103-109 页
· 短数据长度下的ICA分解	第109-110 页
· 不同载荷下输出响应的OMA分析	第110-115 页
· 长数据分析	第110-113 页
· 短数据分析	第113-115 页
· 小结	第115-116 页
第六章 ICA在大型立体仓库高速堆垛机动力学分析中的应用	第116-126 页
· 高速堆垛机动态测试方法与条件	第116-118 页
· 基于ICA算法的高速堆垛机模态参数识别	第118-121 页
· 基于OMA的高速堆垛机模态参数识别	第121-124 页
· ICA与OMA辨识结果分析	第124-125 页
· 小结与结论	第125-126 页
第七章主要结论与展望	第126-129 页
· 课题的主要研究工作	第126-128 页
· 研究课题的主要创新点	第128 页
· 有待继续研究的课题	第128-129 页
参考文献	第129-142 页
致谢	第142-143 页
攻读学位期间发表的学术论文	第143-144 页
作者在攻读博士期间的科研情况	第144-145 页

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