《僅基於回響的結構模態參數魯棒辨識技術》是2022年北京理工大學出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：僅基於回響的結構模態參數魯棒辨識技術
- 作者：劉莉、康傑、岳振江、余磊
- 類別：一般工業技術類圖書
- 出版社：北京理工大學出版社
- 出版時間：2022年
- 開本：128 開
- 裝幀：平裝-膠訂
- ISBN：9787576308068
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
本書主要對僅基於回響的結構模態參數辨識技術進行研究，緊密圍繞非白激勵下的辨識問題、非高斯脈衝噪聲下的辨識問題和遞推辨識問題，結合機器學習、數據挖掘等領域的思想和工具，提出了基於時域傳遞率的辨識方法、基於信號分解的辨識方法、基於互相關熵的辨識方法、基於深度學習的遞推辨識方法等魯棒辨識方法。
本書可為工程結構的分析設計、振動控制和健康監測等提供一定的參考，既可作為系統辨識理論與方法相關研究領域學者和研究生的學習資料，也可作為工程實施人員處理相關實際問題的參考資料。
圖書目錄
第 １ 章 緒論 ………………………………………………………………………… 001
１ １ 結構模態參數辨識的意義與基本任務 ……………………………… 002
１ ２ 僅基於回響的結構模態參數辨識發展現狀 ………………………… 005
１ ３ 深度學習在反問題中的套用………………………………………… 026
第 ２ 章 時間序列模型………………………………………………………………… 031
２ １ 引言 …………………………………………………………………… 032
２ ２ ＡＲＭＡＸ 模型 …………………………………………………… 033
２ ３ ＴＡＲＭＡ 模型 …………………………………………………… 042
２ ４ 模態參數的計算 ……………………………………………………… 050
２ ５ 小結 …………………………………………………………………… 051
第 ３ 章 基於傳遞率的結構模態參數辨識方法 …………………………………… 053
３ １ 引言 …………………………………………………………………… 054
３ ２ 傳遞率的概念與計算方法…………………………………………… 055
３ ３ 傳遞率的影響因素分析 ……………………………………………… 061
３ ４ 傳遞率在模態參數辨識中的套用 …………………………………… 065
３ ５ 仿真結果與比較分析 ………………………………………………… 076
３ ６ 小結 …………………………………………………………………… 092
第 ４ 章 基於信號分解的結構模態參數辨識方法 ………………………………… 095
４ １ 引言 …………………………………………………………………… 096
４ ２ 非平穩信號分析與分解 ……………………………………………… 097
４ ３ 基於統計特性的諧波回響檢測……………………………………… 101
４ ４ 時變結構密頻模態檢測與辨識……………………………………… 103
４ ５ 仿真結果與分析 ……………………………………………………… 105
４ ６ 小結 …………………………………………………………………… 116
第 ５ 章 基於互相關熵的結構模態參數辨識方法 …………………………… 119
５ １ 引言 …………………………………………………………………… 120
５ ２ 非高斯脈衝噪聲的表征 ……………………………………………… 121
５ ３ 互相關熵的基本概念 ………………………………………………… 125
５ ４ 基於廣義互相關熵的批量辨識方法 …………………………… 127
５ ５ 基於廣義互相關熵的遞推辨識方法 …………………………… 132
５ ６ 仿真結果與分析 ……………………………………………………… 138
５ ７ 小結 …………………………………………………………………… 148
第 ６ 章 基於深度學習的結構模態參數黑箱遞推辨識方法 ……………………… 149
６ １ 引言 …………………………………………………………………… 150
６ ２ 深度學習模型 ………………………………………………………… 151
６ ３ 遞推辨識網路模型與步驟…………………………………………… 155
６ ４ 遞推辨識結果與分析 ………………………………………………… 158
６ ５ 小結 ……………………………………………………………………… 169
第 ７ 章 基於深度學習的時變結構模態參數遞推辨識綜合增強方法……………… 171
７ １ 引言 …………………………………………………………………… 172
７ ２ 時變結構振動場遞推重建方法……………………………………… 173
７ ３ 時變結構辨識的單模態遞推篩選方法 ……………………………… 182
７ ４ 時變結構遞推辨識綜合增強………………………………………… 192
７ ５ 任務 “粒度” 對深度學習模型的影響 …………………………… 195
７ ６ 小結 …………………………………………………………………… 200
參考文獻 …………………………………………………………………………………… 203
附錄 主要縮略詞 ……………………………………………………………………… 229
作者簡介
劉莉，北京理工大學宇航學院教授，北京市教學名師。1991年於北京航空航天大學獲得博士學位，2001年2月至7月在英國劍橋大學高層次訪問學者。長期從事飛行器總體設計領域的教學和科研工作，2013年獲得北京市教育教學成果一等獎（排名第2），2016年獲得北京市教學名師獎，2016年獲得國家技術發明二等獎（排名第3），2019年獲批北京高校優秀本科育人團隊（排名第1），2020年獲得國防技術發明二等獎（排名第1），2020年獲批一流本科課程（排名第1），2021年獲得全國高等學校教師自製實驗教學儀器設備創新大賽自由設計類一等獎（排名第1）。現任教育部高等學校航空航天類專業教學指導委員會副主任委員、西北工業大學航空實驗教學示範中心教學指導委員會主任、月面著陸器系統結構機構最佳化專家組專家、《航空學報》等期刊編委。
