【摘 要】
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针对目前高速旋转机械通过建模求解各阶固有频率复杂、困难问题,提出一种基于随机子空间(Stochastic Subspace Identification, SSI)和经验模式分解(Empirical Mode Decompos
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院智能仪器与监测诊断研究所,新疆大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51365051),教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-13-0461)
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针对目前高速旋转机械通过建模求解各阶固有频率复杂、困难问题,提出一种基于随机子空间(Stochastic Subspace Identification, SSI)和经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)相结合的系统模态参数识别方法。该方法首先通过对转子系统运行工况下的振动响应进行分段滤波获取各阶模态自由衰减分量,然后引入EMD对处理后的信号进行分解,降低模态混叠及其他信号成分对模态参数识别的影响。其次,以EMD分解后的数据为基础,构建Hankel矩阵,通过SV
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