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非平稳Gauss环境激励下模态参数识别的新方法
被引量:
2
1
作者
杜秀丽
汪凤泉
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2009年第10期1213-1222,共10页
结合多元连续时间自回归模型,针对受均匀调制Gauss随机激励的线性时不变系统,提出了一种时域模态识别的新方法.该方法仅从响应数据就能够识别系统的物理参数.首先把结构动力学方程转化为一个3阶的连续时间自回归模型;接着基于在非常短...
结合多元连续时间自回归模型,针对受均匀调制Gauss随机激励的线性时不变系统,提出了一种时域模态识别的新方法.该方法仅从响应数据就能够识别系统的物理参数.首先把结构动力学方程转化为一个3阶的连续时间自回归模型;接着基于在非常短的时间段内均匀调制函数接近于一个常数矩阵以及随机微分方程强解的性质,得到均匀调制函数的估计,并针对两种特殊情况进行讨论;然后利用Girsanov定理,对条件似然函数进行极大化,得到物理参数的精确极大似然估计.数值结果表明,该估计不仅具有极高的精度和稳健性,而且计算效率非常高.
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关键词
模态识别
均匀调制函数
连续时间自回归模型
BROWN运动
精确极大似然估计
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职称材料
题名
非平稳Gauss环境激励下模态参数识别的新方法
被引量:
2
1
作者
杜秀丽
汪凤泉
机构
南京师范大学数学科学学院
东南大学土木工程学院
出处
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2009年第10期1213-1222,共10页
基金
国家自然科学基金(重点)资助项目(50278017)
文摘
结合多元连续时间自回归模型,针对受均匀调制Gauss随机激励的线性时不变系统,提出了一种时域模态识别的新方法.该方法仅从响应数据就能够识别系统的物理参数.首先把结构动力学方程转化为一个3阶的连续时间自回归模型;接着基于在非常短的时间段内均匀调制函数接近于一个常数矩阵以及随机微分方程强解的性质,得到均匀调制函数的估计,并针对两种特殊情况进行讨论;然后利用Girsanov定理,对条件似然函数进行极大化,得到物理参数的精确极大似然估计.数值结果表明,该估计不仅具有极高的精度和稳健性,而且计算效率非常高.
关键词
模态识别
均匀调制函数
连续时间自回归模型
BROWN运动
精确极大似然估计
Keywords
modal identification
uniformly modulated function
continuous time autoregressive model
Brownian motion
exact maximum likelihood estimator
分类号
O324 [理学—一般力学与力学基础]
O211.63 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非平稳Gauss环境激励下模态参数识别的新方法
杜秀丽
汪凤泉
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2009
2
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职称材料
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