利用粒子群优化算法实现阻尼比和频率的精确识别

作者：胡峰; 吴波; 胡友民; 史铁林

来源：振动与冲击, 2009, 28(07): 8-11+21+209.

DOI：10.13465/j.cnki.jvs.2009.07.013

• 粒子群优化
• 阻尼识别
• 频率识别
• 低通滤波器 particle swarm optimization(PSO)
• damping recognition
• frequency recognition
• lowpass filter

提出了一种利用粒子群优化算法辨识阻尼比和频率的方法。该方法将系统频率、阻尼比、幅值和相位的辨识问题转化为非线性优化问题,引入粒子群优化算法寻找全局最优解。基于粒子群优化的阻尼比和频率辨识方法不需要测量激励信号,原理简单,实现容易。仿真和实验结果表明:基于粒子群优化算法的阻尼比和频率辨识方法不受邻近模态耦合的影响。在无噪声条件下具有较高的辨识精度,随着信噪比的逐步降低,辨识精度开始逐步下降。用低通滤波器滤除高阶模态后,得到的脉冲响应信号对频率、阻尼比、幅值的辨识精度影响很小,对相位的辨识精度影响很大。

• 单位
  数字制造装备与技术国家重点实验室; 华中科技大学