【摘 要】
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提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法.该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估
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提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法.该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估计方法.在最小二乘估计的基础上,利用'先验'的随机噪声信息进行优化迭代的极大似然估计,得到更优的模态参数识别结果.根据Cramer-Rao下界不等式,在几乎不增加计算量的情况下获得所识别结果的不确定性信息,提高了模态参数识别的可靠性.采用GARTEUR飞机模型作为仿真算例,对本算法进行了仿真验证.
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