【摘 要】
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针对传统方法进行密集模态参数识别准确度较低的问题,提出基于时间延迟(时延)优化的二阶盲辨识算法.利用量子遗传算法对二阶盲辨识算法中的时延进行优化选择,然后对观测信号的最优时延二阶协方差矩阵对角化,同时得到模态振型和单自由度信号,最后分别对单自由度信号提取模态频率和阻尼比.数字仿真实验结果表明,该方法能够准确识别密集模态参数,且计算简单,识别精度高.
【机 构】
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海军装备研究院,北京100161 海军工程大学后勤指挥与工程系,天津300450
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针对传统方法进行密集模态参数识别准确度较低的问题,提出基于时间延迟(时延)优化的二阶盲辨识算法.利用量子遗传算法对二阶盲辨识算法中的时延进行优化选择,然后对观测信号的最优时延二阶协方差矩阵对角化,同时得到模态振型和单自由度信号,最后分别对单自由度信号提取模态频率和阻尼比.数字仿真实验结果表明,该方法能够准确识别密集模态参数,且计算简单,识别精度高.
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