综合小波理论和信号重构技术的复杂结构模态识别方法

本项目的研究针对大型复杂结构模态识别中噪声干扰问题，充分利用小波变换的层次特性提出了二进小波层次降噪算法。该算法所需参数少，容易确定，在较高的采样频率下对强噪声有很好的处理效果，具有良好的工程应用前景。在小波包算法方面，传统算法结果。是按小波包基顺序排列的，这样就无法在总体上对计算结果进行分析。这里我们采用分组类推得到小波包基的频域特性，进而创造性地提出了按频带顺序排列的小波包新算法，突破了传统算法的工程局限，对小波理论的工程化具有重要意义。在模态识别方面采用上述研究成果，将小波滤波与特色系统实验算法相结合，形成了W—ERA算法，对低信噪比和复杂模态识别问题有较好的效果。