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论文类型：期刊论文

发表时间：2014-09-28

发表刊物：振动与冲击

收录刊物：EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

卷号：33

期号：18

页面范围：190-197,203

ISSN号：1000-3835

关键字：复Morlet小波变换;BP神经网络;边端效应;预测延拓

摘要：首先介绍利用复Morlet小波变换进行结构非线性振动模型参数识别的原理，进而分析了因小波变换过程中的边端效应以及在采样点较少情况下复Morlet小波变换对非线性模型参数识别准确性的影响。然后提出了利用BP神经网络对非线性模型参数识别的信号进行预测延拓，并基于预测后的信号进行参数识别。最后通过对两种非线性振动模型进行数值仿真，验证了该方法能很好的提高非线性模型参数识别的准确性，并且具有一定的抗噪能力。