摘要：针对经验模态分解存在模态混叠现象,提出基于Hilbert-Huang变换与理想带通滤波器的系统识别方法。该方法利用傅里叶变换得到结构加速度响应频响函数,粗略估计固有频率范围,通过半功率带宽法设计理想带通滤波器,定量化确定通带带宽,使信号在经过滤波器后频域内零相移,同时不改变其幅值谱。结构响应通过指定频带的理想带通滤波器产生若干窄带信号,利用经验模态分解获取结构模态响应,经Hilbert变换构造模态响应解析信号,并通过线性最小二乘拟合提取结构模态参数与物理参数。结果表明:半功率带宽法可实现带通滤波器频带的定量化设计,理想带通滤波器的零相移特点较好契合Hilbert-Huang变换用于系统识别的要求,两者结合可有效地解决模态混叠现象,减少虚假模态,大大提高结构系统识别精度。

摘要：本文从工程应用的实际出发，提出了一种适用于非线性振动系统识别的神经网络模式。文中以非线性振动为物理模型对象，通过时序列脉冲响应的学习实现强制激振响应的预测例，验证了所提出的神经网络模型中的预测结构形式与输入和输出的构成，以及有限学习信息利用方法的有效性。

摘要：大多数系统识别方法并不能很好地解决实际工程所呈现的复杂性和随机性 .本文的研究目的是提出可有效应用于实际工程、基于系统识别的损伤检测及估计方法 .文中以兴福寺塔为例 ,讨论了古建筑结构损伤的特点 ;提出了根据满足规范要求的设计目标确定基准系统的方法 ,从而使系统识别技术在古建筑这样一类没有损伤前测试数据的实际工程的应用成为可能 .实测频率和模态数据被用来对结构参数的变化作出估计 ,采用论文I提出的判别分析法和条件分布下的损伤程度估计方法对古塔损伤进行了识别 ,其结果是可以接受的 .

摘要：隧道围岩参数是判断隧道围岩及衬砌稳定性的重要手段,是隧道安全预警系统的重要组成部分。对于采用新奥法施工的隧道,通过对围岩收敛进行实时监控,并利用有限元软件ANSYS建立隧道开挖过程收敛变形的正演模型,得到了围岩收敛的数值解,在此基础上根据系统识别理论建立了隧道围岩参数反演分析方法,并结合工程实例反演得到了围岩参数。研究成果可为隧道开挖过程中围岩的稳定性评估提供依据,也为相关隧道的设计施工提供参考依据。

摘要：IELDVD060:9286:29507-253 0607810 通过由红外传感器得到信号的参数模型进行的表面区别和位置估计=Surface differentiation and position esti- mation by parametric modeling of signals obtained with infrared sensors[会,英]//Aytac,T．//Signal Processing and Communications Applications Conference,2004． Proceedings of the IEEE 12th．-253-256(A)

摘要：本文提出了一种基于深度学习的新型系统识别方法,旨在解决传统信号处理方法在特征提取和模式识别方面的局限性。通过引入卷积神经网络(CNN)模型,该方法能够自动学习和提取信号中的关键特征,并实现高效准确的系统识别。本文详细介绍了所提出方法的网络结构设计、数据准备与预处理、模型训练与优化等关键环节。通过与传统方法的对比实验,证明了该方法在识别准确率和效率方面的显著优势。本文的研究成果为深度学习在信号处理领域的应用提供了新的思路,具有广阔的应用前景。

摘要：1 前言 系统识别是利用试验输入、输出数据建立或改进“系统”数学模型的数值分析的一个分支,它是由试验数据建立分析模型的有效工具。在地震工程领域,受地面运动作用的结构的分析模拟是全面动力抗震设计的一个重要问题。一般,线性模型只能充分表示小幅值地震运动的结构反应,而结构在强地面运动过程中的反应是高度非线性和滞回性的。

摘要：将系统识别理论应用于道路工程是一种新的尝试。就道路结构系统识别的内容、方法和应用等问题进行了分析和讨论 ,给出了道路结构系统识别的框架 ,为今后的实际应用奠定了基础。

摘要：详细介绍了如何用Matlab实现基因算法生成两个不同的具有最小峰值的测试信号,并且把这两个不同的测试信号输入到一个识别工具箱里,通过检验输出的结果来确定这两个测试信号是否适合用作特殊系统的识别.本文所用基因算法产生的测试信号如预期的一样具有最小峰值,但当把这两个测试信号输入到识别工具箱之后,估计系统的矩阵特征值与原始系统的矩阵特征值有很大的差距.产生这种差异的原因主要有两个,一个可能是产生这两个测试信号的长度不够,另一个可能是这两个测试信号非正交.

摘要：在数字信号处理中,自适应系统识别是处理一些未知系统的重要方法。文中在论述自适应滤波器的基本原理和LMS算法的基础上,阐述了自适应系统识别的实现原理。然后在DSP的集成开发环境下设计一个随机白噪声信号发生器,用来产生自适应滤波器和未知系统所需的测试数据。最后采用FIR滤波器作为待识别的未知系统,并利用TI公司的DSP TMS320VC5509A芯片实现了自适应系统识别。实验结果表明,该方法实现比较简单,且能达到信号处理的高精度和高效性。