【摘 要】
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提高子系统激励源的区分度对准确识别出主振动源有重要意义,而去趋势波动分析法(DFA)被认为是一种有效的方法.为更准确地提高子系统激励源的区分度,本文将DFA法与极值增量序
【机 构】
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南京航空航天大学 南京210016
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提高子系统激励源的区分度对准确识别出主振动源有重要意义,而去趋势波动分析法(DFA)被认为是一种有效的方法.为更准确地提高子系统激励源的区分度,本文将DFA法与极值增量序列结合,提出了超阶分析新方法.首先建立了两相关子系统输入单输出系统模型,然后介绍了DFA法和超阶分析法的相关理论,接着分别用这两个方法分析了实验所得的相关信号的区分度,最后将所得的差异指数进行比较.结果 表明,对于完全相关信号,超阶分析方法所得的差异指数远远小于DFA得到的,准确识别出信号差异仅为0.08％;对于部分相关信号,超阶分析法所得的差异指数比DFA得到的大了36.5％,更能提高相关信号的区分度,从而验证了超阶分析方法是一种区分相关子系统激励源的优秀方法.
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