一、标准型PSS的频域法质量认定（论文文献综述）
李萍[1]（2021）在《基于白光干涉法的表面形貌评价和误差补偿》文中研究说明超精密加工技术在不断朝着加工方法多样化、加工材料广泛化、加工结构复杂化、加工精度精细化发展的同时,对表面轮廓形貌的准确表征与评价的需求也与日俱增。白光干涉仪作为一种光学非接触测量仪器在表面形貌测量中应用广泛。但是在测量过程中,由于光学原理的限制往往使测量结果引入如蝠翼效应、2π误差、“鬼步”误差等,导致测量精度的下降。此外,光的衍射极限也导致白光干涉仪对超精密加工表面粗糙度测量结果偏小。上述测量误差都将影响对表面加工质量的正确判断,影响对加工工艺的反馈和指导,最终导致成品率下降。本论文针对白光干涉仪测量典型表面时产生的蝠翼效应和测量超精密表面时产生的高频误差等问题,从测量原理分析、测量模型构建和实际测量对比三个角度进行研究,明确了横向衍射极限的影响机制,提出了蝠翼效应修正算法以及基于传递函数的高频形貌误差补偿算法,利用上述算法可以有效补偿白光干涉仪的轮廓测量误差和粗糙度测量偏差,提高形貌测量的精度和准确性,有利于正确有效地评估待测表面加工质量,反馈加工工艺。具体的研究内容如下:（1）在考虑白光光源带宽、干涉物镜数值孔径以及待测表面形貌的综合影响下,建立了基于衍射的白光干涉测量仿真模型,模拟了白光干涉测量过程,并对百纳米高度的正弦波、三角波和方波信号分别进行仿真测量分析,结果表明,衍射效应使白光干涉仪对于尺度小于横向分辨率的形貌测量结果产生失真。（2）利用仿真模型对典型阶梯表面形貌进行模拟测量,从仿真和实验测量两方面解释了蝠翼效应的产生原因,建立了蝠翼效应与真实形貌之间的关系,结果表明,当阶梯高度接近四分之一光源中心波长的奇数倍时蝠翼效应最为明显,并由此提出蝠翼效应的判别流程。利用台阶高度、台阶与轮廓中线围成的面积和轮廓的算术平均偏差三个评价参数对比中值滤波和均值滤波两种修正方式,得出中值滤波更能保护轮廓边缘,其对蝠翼效应的修正效果优于均值滤波。（3）利用仿真模型对粗糙表面和磨削硅片表面进行模拟测量,从仿真和实验测量两方面解释了表面高频形貌误差的产生原因。通过对干涉仪仪器传递函数的分析,提出了基于传递函数的高频形貌误差修正算法,将表面粗糙度测量的准确性提高到90%以上。
崔竞元[2]（2020）在《基于智能算法的拱坝动力模型修正方法研究》文中研究表明混凝土拱坝有限元动力模型的修正在结构抗震分析、健康诊断等方面有重要应用。为了及时监控结构健康状态、保障结构的安全,要求不断提高模型修正方法精度和计算速度。拱坝有限元动力模型的修正以主动监测为基础,主动监测信息数据的获取常因传感器的布置不合理而无法全面获取结构动力特征信息,有必要进行优化布置。基于振动监测进行结构模态识别是进行模型修正的另一关键步骤。在各种模态识别方法中基于优化方法的模态识别具有高精度和鲁棒性的特点,但也存在对多自由度系统容易陷入局部最优和早熟收敛的缺点。主要研究内容如下:（1）针对Fisher信息矩阵范数最大化和考虑模型误差的振型矩阵条件数最小化的矛盾;提出一种基于Fisher信息矩阵的范数结合振型矩阵条件数、模态应变能（MSE）、模态置信（MAC）优化准则的多准则混合优化的动力传感器布置方法（Shape-MSE-Fisher-MAC）,通过拱坝数值模型,研究了不同优化布置准则方案对不同衡量指标和模态识别结果的影响,分析结果表明本文提出的动力传感器多准则混合优化布置方法合理有效。（2）针对智能优化算法识别多自由度结构模态存在容易早熟收敛和陷入局部最优问题,结合量子粒子群优化算法（QPSO）,研究了利用系统先验知识缩小搜索空间范围和通过变分模态分解法（VMD）降低搜索空间维度的两种智能优化模态参数识别方法;结合算例,通过与传统方法的对比,分析表明两方法有效克服早熟收敛和局部最优问题,识别结果精度较传统方法频率和阻尼比高、振型识别精度低,但可以满足需要。（3）针对低模态阶数、小样本数条件下的动力模型修正方法,传统代理模型直接分析法较间接分析法精度低的问题,提出一种基于卷积神经网络（CNN）的模型修正直接分析方法;针对CNN对训练样本数量的高要求,通过对比基于相关向量机（M-RVM）直接分析和间接分析精度确定,进而形成基于M-RVM扩充数据的CNN模型修正直接分析法（M-RVM-CNN）。结合拱坝数值模型,分析结果表明M-RVM算法间接分析法更适合作为扩充训练样本数量的方法,通过对比不同修正方法及不同传感器布置方案下的模型修正精度,进一步验证了本文提出的传感器优化布置和M-RVM-CNN模型修正方法的优越性。
姚智仁[3]（2020）在《应用于数能一体化网络的波形设计》文中进行了进一步梳理随着无线通信技术以及电子信息技术的发展,物联网的触手逐渐蔓延至人民生活的方方面面。由于部分传感器设备体积小分布广的特点,导致不是所有物联网都适合使用人工更换干电池的方式维持工作寿命,这时传感器网络的生存周期问题逐渐凸显出来。传统的能量收集（Energy Harvest,EH）技术主要集中在自然界中如太阳能风能等自然能量。但是这些能量来源受气候影响较大,部署也不够灵活。而数能一体化网络（Data and Energy Integrated Networks,DEIN）很好的填充了这部分空白。在数能一体化网络中所有的接收设备都可以是无源器件,其能量来源为基站发射的电磁波。由于基站的稳定供能以及无线充电带来的灵活部署,这使得所有功能节点相对于使用传统能量收集技术的产品有了相当的稳定性和环境适应性。但是射频信号在空间尺度上衰落较快,功能节点收集到的能量较少,所以如何在保证基本通信的前提下尽可能的提高能量传输效率是数能一体化网络的重要研究方向。现有的研究表明,未调制的信号有着更好的能量传输性能,但是在窄带系统中加入高功率的未调制信号很容易将调制过的信号淹没而降低通信能力。数能一体化网络波形设计的主要目的为设计信号的幅度、相位使信号在通信能力不损失太多的前提下提高信号的能量传输性能。考虑到OFDM系统对频率同步敏感,而在OFDM系统中混入高功率未调制的信号时轻微的频率偏移就会使得整个信号出现较强的子载波干扰。本文首先分析了在OFDM系统中未调制信号对信号解调带来的影响;然后对单用户场景的最大化能量接收和多用户最大化总吞吐量两个问题进行了建模,试图通过控制信号的幅度和相位来对频率偏移现象进行一定程度的抑制。但是无论是单用户场景还多用户场景,其优化问题都不是标准的凸优化问题。为此本文提出了一种基于放缩后迭代求解的算法来对不考虑相位优化的情况进行求解并尝试使用人工蜂群算法对问题进行全局搜索。仿真结果表明,本文提出的算法在相同条件下较于未考虑频率偏移的算法能够有效的抑制载波间干扰。另外本文结合当下的通用滤波多载波技术,考虑使用分组滤波技术来降低载波间干扰,并结合能量接收非线性公式分析了其能量接收模型。由于数字滤波器的引入,信号出现了时域延展。这个现象导致整个信号的平均功率下降。但是分组滤波技术却有利于非调制信号功率的增加。为此本文设计了将调制信号和非调制信号分组滤波的波形,以抚平时域延展导致的信号功率下降。并依次设计了点对点的波形设计算法。仿真结果也证明了算法的有效性。
刘坤[4]（2019）在《地震动水平—摇摆耦合作用下输电塔线体系地震效应研究》文中提出输电塔线体系作为生命线结构,在电能传输过程中起到重要的作用。在输电塔线结构的抗震设计中,一般只计算水平地震作用,在少数情况下会考虑到竖向地震作用,而不考虑地震动摇摆分量。原因在于可供实际计算使用的实测地震动摇摆分量数据的缺乏,这导致包含有地震动摇摆分量作用的结构地震效应研究受到了限制,地震动摇摆分量的影响未得到足够程度的重视。特别是对于输电塔线这类高柔结构,在地震动水平-摇摆耦合作用下的地震效应研究具有十分重要的价值。本文对输电塔线结构在地震动水平-摇摆耦合作用下的地震效应进行了地震模拟振动台试验与理论研究,另外,在输电线对输电塔线结构地震效应影响上进行了有限元模拟分析。主要研究内容与结论如下:（1）分别使用频域法和谱比法对台湾集集地TCU084站点数据进行处理,获取到相应的地震动摇摆分量,然后选出对近场数据处理更合理的方法——谱比法,并将该方法得到的数据用于下一步结构地震效应分析;（2）以某工程输电塔线体系结构为原型,建立1:30的缩尺输电塔线结构单塔和三塔两线模型,并进行地震动水平-摇摆耦合作用下的地震模拟振动台试验。根据振动台试验结果可知,输电线会对本输电塔线结构地震效应存在一定的减弱影响,并且在顺线向地震反应与横线向地震反应存在区别。在考虑了地震动摇摆分量后,输电塔线地震响应的提升较明显,并且非对称位移效应明显;（3）建立该缩尺模型的多质点模型,推导出考虑了地面运动平动加速度、摇摆转角加速度和摇摆转角位移耦合作用下的动力方程,并进行时程分析,对包含地震动摇摆分量作用的输电塔线结构模型地震效应进行讨论,结果指出,考虑了地震动摇摆位移项及其附加P-Δ效应后结构地震响应比未考虑的明显高出一定比例,并且非对称位移效应明显;（4）建立输电塔线三维有限元模型,通过单塔与塔线模型动力特性方面的区别可看出输电线对结构地震效应的不同影响。对输电线的质量效应对输电塔线结构地震效应影响也进行了研究,结果显示,不同导线质量对塔线模型地震位移反应存在不同程度的影响,并且不同方向的地震作用下,导线对塔线模型响应的影响也不同,并且当质量不确定时,其影响可能是增加的也可能是减小的。地震动摇摆分量对输电线不同质量形成的响应差异并无明显影响。
方国成[5]（2017）在《福建水口电厂3号同步发电机励磁系统研究》文中提出随着中国经济社会发展的不断推进,社会生产生活用电的需求量不断增加,人们对电能质量提出了新的更高的要求。水电作为清洁能源已成国民经济发展的绿色动力,而被誉为“华东第一坝”的福建水口电厂,是福建电网、乃至华东电网的第一调峰、调频、事故备用厂,机组励磁系统的可靠性和稳定性对福建电网起到了举足轻重的作用,水口电厂3号同步发电机采用德国西门子公司生产的THYRIPOL型自并励静止可控硅励磁装置,基于SIMADYN D全数字式微机励磁调节器控制方式,其优点突出。THYRIPOL型先进的调节性能值得电力从业者研究,研究水口电站励磁系统意义重大,对励磁的运行与维护、创新与改造奠定良好的基础。课题首先对励磁控制系统的发展进行研究,对励磁系统的作用及工作原理等方面展开分析,采用理论结合实际的方法,重点介绍剖析了水口电站THYRIPOL型励磁调节装置的硬件配置、软件配置、励磁系统各单元各回路（触发脉冲的产生回路、起励回路、灭磁回路、光耦输入回路等）。针对近年来3号机励磁加装制动变和S111开关辅助节点的可靠性改造工作,做了深入的分析,为掌握3号机励磁运行工况,检验3号励磁系统历经过电气制动变和S111开关辅助节点可靠性改造后,3号机励磁调节装置的调节性能,对3号发电机进行了励磁系统模型建立和参数测试工作。会同厂家、电科院、检修班组等人员,开展现场试验工作,提取重要数据,主要有发电机空载特性、发电机空载小扰动、发电机空载大扰动、发电机直轴暂态开路时间常数测试、发电机调差率等重要试验。利用现场试验所提取的数据分析计算出发电机励磁系统的有关参数,并通过BPA仿真结果与现场实测结果对比,检验各项指标是否满足有关导则标准的要求,确定该励磁模型的实用性。确定在励磁模型的基础上,仿真模拟出水口电厂发生线路跳闸事故的情况下,励磁系统的自调节能力和PSS所起的作用,预测励磁系统运行性能。为水口励磁系统日常维护以及故障处理措施、为励磁可靠性运行提供技术指导,提高机组、电网运行的稳定性。
陈聪[6]（2017）在《基于实测系统扰动的同步发电机参数辨识研究》文中认为电力系统动态仿真模拟的准确性对电力系统安全运行、经济调度和稳定分析辅助决策有重要影响,国内外几次事故和试验均表明元件模型参数不准确是造成仿真结果和实际系统动态行为存在偏差的主要原因。针对上述问题,本文基于相量测量单元（（phase measurement unit,PMU）PMU）的量测数据,对实测系统扰动的发电机模型验证和参数辨识方法展开研究。论文首先构建了发电机仿真模型,并引入混合动态仿真概念,在边界母线注入实测信息实现外网等值,结合几何相关系数和残差数值分析建立发电机模型有效性评估策略,在此基础上通过粗糙集属性约简和粒子群差分算法对模型进行参数辨识,并将参数辨识理论应用于实际案例验证分析。仿真和实测数据的差异分析是参数辨识的理论基础。针对传统电力软件信息隐藏、对象交互性差,难以调用内部封装参数进行辨识的问题,本文选用开源兼容性好的MATLAB平台,构建参数辨识模型。参照PSD-BPA稳定说明控制框图搭建云南某火电机组发电机模型。同时,编程调用实测数据,实现BPA参数的自动导入与PMU数据的预处理,并对电压相角调整计算和零界点插值失稳问题进一步深入研究,从而建立参数辨识差异分析仿真模块,为后文提供研究基础。外网等值技术的目标是在保证等值前后系统方程对应解一致或基本一致的前提下,简化系统模型方程,提高研究效率。传统等值方法依赖全网数据,而市场环境下获取全网准确数据极其困难和繁琐。本文采用混合动态仿真法,保留研究子系统,将实测电压模值和相角信号注入仿真子系统的边界母线,实现外部系统混合动态等值。并引入模型有效性评估理论,通过比对实测和仿真轨迹的拟合度来评估模型准确性,建立基于数值和形状相似度计算的发电机模型验证评估方法。最后对模型验证评价指标较低的发电机组进行参数辨识校正。通过粗糙集理论对摄动矩阵进行属性约简和依赖度计算,以减少待辨识参数个数,并通过粒子群差分算法对约简后的模型进行辨识。结合实际电厂模型辨识结果,证明了本文所提方法的可行性和正确性。
陈薇[7]（2017）在《电力系统谐波分析方法研究》文中研究表明由于大规模非线性元件以及设备再电力系统的广泛应用,导致大量的谐波注入电网,严重影响了电网的电能质量,因此谐波治是非常必要的。但无论是谐波责任认定还是谐波的治理,都依赖于谐波的特性。快速傅里叶变换（FFT）是谐波分析常用的方法。但电力系统的谐波并非精确50Hz,且存在大量的间谐波,故导致信号非同步采样,并且由于栅栏效应、混叠效应、截断效应,导致无法精确的估计出信号的幅值、频率和相位。另一方面,FFT的每个谱峰都不可避免的受到泄露的影响,故定量的给出每个谱峰的可信度也是一个关键问题。考虑到谐波是时变或者瞬时性的信号,无法进行较长时段的采样,故直接使用FFT,导致信号分析的频率分辨率低。本文针对这三个问题展开,详细的阐述了在减小计算量的同时,如何有效的提高参数估计的精度和可靠性。研究了谱峰可信度的一些性质。针对传统的谱峰可信度判断方法的缺陷,本文借助一族偏差公式给出商集,通过比较这些商与1的接近程度,进而给出更精确的谱峰可信度;提出了一种基于状态空间模型的谐波参数估计方法。首先建立了谐波信号的状态空间模型,为了提高参数估计对噪声的鲁棒性,通过分析将参数估计的鲁棒性问题转化成一个求酉矩阵的过程,最后通过求该酉矩阵特征值即可高精度的估计出谐波频率值。幅值和相位则可以通过最小二乘法或者其他优化方法得到。另外还研究了状态空间法和Prony法的联系以及有效奇异值选取问题;针对同时含有谐波和间谐波的谐波分析问题,采用基于FFT和状态空间法的谐波分析方法。为了提高算法的效率和可靠性,先通过判断FFT的谱峰的谱间干扰程度分离出能用FFT分析的频谱分量,进而借助能量重心法估计出对应的分量的参数;接着利用状态空间法估计出剩下谐波参数。在此基础上又提出了两种降维技术以提高算法的实用性。
黄珍[8]（2015）在《桥梁结构运营模态参数识别方法对比研究》文中进行了进一步梳理桥梁运营模态参数识别是桥梁健康监测系统的重要组成部分,为满足某大跨度斜拉桥健康监测系统的实际工程需要,对监测系统全年的测试数据进行分析处理,用频域、时域和时频域代表性方法识别主梁、索塔和斜拉索运营模态参数,通过对比分析寻找符合实际工程需要的运营模态参数识别方法。主要内容包括：1)综述了结构运营模态参数的频域、时域和时频域识别方法,分析了桥梁运营模态分析的实际工程需要；2)总结了以功率谱为基础的频域方法、以状态方程为核心的时域方法和以数据驱动为本质的时频域方法；明确了各代表性运营模态参数识别方法的识别流程,基于MATLAB平台,编制了相应的程序；3)采用探索性数据分析方法对某大跨度斜拉桥运营状态下的实测数据进行处理,实现了全年现场实测数据的筛选；4)用频域、时域和时频域识别的代表性方法识别该桥主梁、索塔和斜拉索12个月的运营模态参数,并进行了对比分析；5)研究表明：基于改进总体平均经验模态分解的数据驱动随机子空间法对运营状态下斜拉桥主梁模态参数的识别效果最好；峰值拾取法能准确、快捷地识别运营状态下斜拉索的模态参数。
吴联迎[9]（2014）在《参数自适应扩展卡尔曼滤波理论及其在隧道变形预测中的应用》文中研究说明随着我国隧道工程快速全面的发展,单体规模更加庞大、技术规格要求更高、地质环境更加恶劣的隧道建设工程在不断增多,这些工程在采用新奥法进行设计与建设时,从施工控制、理论校验的角度出发,隧道现场监控量测就显得更加的意义重大。然而,由于监测手段以及后期数据处理分析方法的不完善、反馈的信息质量不高等问题,使得现场监控量测作业在校验设计及指导施工方面远未发挥其应有的作用。针对上述问题,本文作者提出了基于参数自适应扩展卡尔曼滤波理论的隧道变形预测的研究课题,并基于大量的现场监测数据和地质资料,在已有研究成果基础上进行了深入系统地研究。首先,对现有隧道施工监控量测数据分析方法进行了归纳总结,重点分析了回归分析法、时间序列分析法、灰色预测法以及卡尔曼滤波法的原理和计算方法,并比较了各方法在隧道变形预测分析中的优势与不足。其次,基于比较分析结果,确立了以卡尔曼滤波为主要方法的研究思路。考虑到隧道围岩的变形与发展,受较多难以定量化的不明因素影响,其变形与发展具有非线性的特点,而卡尔曼滤波是一种处理线性问题的有效方法,所以联想到了化非线性为线性方法,即扩展卡尔曼滤波法。由于该滤波方法需要已知的精确模型参数及噪声统计,而实际应用中往往难以满足上述前提,因此提出了自适应的方法。鉴于目前较多的自适应方法集中于以噪声统计为基础的方差自适应研究,而较少从模型偏差角度来解决参数自适应的方法,本文创造性地通过残差特性因子进行滤波的敛散性评判,基于敛散趋势进行相应的模型参数缩放调节,实现了模型参数自适应,防止滤波发散失效。最后,运用提出的参数自适应扩展卡尔曼滤波方法,建立了隧道拱顶下沉及周边位移的预测模型,并结合大量的现场量测数据,进行隧道洞内变形预测分析处理。将参数自适应扩展卡尔曼滤波和标准扩展卡尔曼滤波的预测结果与观测值进行对比,分析了数自适应扩展卡尔曼滤波对隧道洞内变形的预测性能与优势,探讨了其适用性。本文所做研究工作,立足于学科前沿,采用先进的数学方法和手段对隧道洞内变形预测进行了研究,具有较高的理论和应用价值,为隧道监控量测数据的处理提供了一种新的有效分析手段。
董霄峰[10]（2011）在《海上风电结构模态参数识别及动态荷载反分析研究》文中研究指明随着世界能源危机的日益加剧,世界各国纷纷加大对海上风能,这一蕴藏量大、可再生、无污染的新型能源的开发力度。然而,由于处于环境复杂,海上风力发电结构往往要受到多种外部环境荷载联合作用、机组转子运行作用及叶轮旋转效应作用并引起结构的振动。这些外部激励很可能会造成结构不健康振动及自身损伤,进而造成相应工程隐患。本文以如东海上风电结构样机为研究对象,以不同测点实测振动信号为研究依据,引入了EEMD方法并结合基于环境激励下的模态识别方法,旨在探究海上风电结构的振动特性,实现对风机结构正常工作状态下模态参数的准确识别。同时采用模态分析理论,根据滤波消噪后的实测数据,对风机结构所受到的多种等效环境荷载及结构振源进行了初步的分析与探讨,主要研究内容如下:1)海上风电结构振动信号特性分析。根据如东海上风电结构现场实测数据,采用反映结构振动特性的方法对信号数据的各种统计特征值、相关性及功率谱密度等进行分析。首次引入自适应滤波理论并提出将自适应陷波器与自适应噪声抵消器应用于信号的滤波处理中,对两种滤波器的功能进行实例分析并通过在实测信号滤波消噪过程中进行验证。2)海上风电结构模态参数识别。将EEMD引入到实测信号的分解分析与信号消噪中。根据风机结构振动特性,提出EEMD分解与自适应滤波器相结合使用的消噪方法并在实测信号中进行应用。根据滤波消噪后的实测振动信号,采用“NExT+ERA”联合方法及HHT变换方法对海上风电结构模态参数进行初步识别。3)海上风电结构动态荷载识别及振源分析。建立合理完整的海上风机结构模型,对其自振特性进行数值模型计算,对叶轮与支撑结构的共振特性进行说明。并以此为基础,结合滤波消噪后的实测数据采用模态分析法对风机结构所受动态荷载、结构振源进行初步识别分析并反馈结构的整个动响应场。
二、标准型PSS的频域法质量认定（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、标准型PSS的频域法质量认定（论文提纲范文）
（1）基于白光干涉法的表面形貌评价和误差补偿（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.1.1 表面形貌检测技术 |
| 1.1.2 白光干涉测量技术 |
| 1.1.3 表面形貌评价方法 |
| 1.2 白光干涉测量表面形貌误差研究现状 |
| 1.2.1 蝠翼效应的研究现状 |
| 1.2.2 高频形貌误差的研究现状 |
| 1.3 本课题的主要研究内容 |
| 2 白光干涉测量过程的仿真模型 |
| 2.1 白光干涉测量原理 |
| 2.1.1 白光干涉原理介绍 |
| 2.1.2 衍射原理 |
| 2.2 白光干涉测量过程仿真 |
| 2.2.1 基于衍射的白光干涉测量过程仿真流程 |
| 2.2.2 基本信号的白光干涉测量过程仿真结果 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 蝠翼效应的分析与补偿方法 |
| 3.1 蝠翼效应的产生原因分析 |
| 3.2 蝠翼效应的影响因素 |
| 3.2.1 光谱带宽对蝠翼效应的影响 |
| 3.2.2 数值孔径对蝠翼效应的影响 |
| 3.2.3 待测形貌对蝠翼效应的影响 |
| 3.3 典型表面形貌的蝠翼效应实验和分析 |
| 3.4 典型表面形貌的蝠翼效应判别与补偿 |
| 3.4.1 蝠翼效应的判别 |
| 3.4.2 蝠翼效应的补偿 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 表面高频形貌测量结果的分析与误差补偿 |
| 4.1 表面高频形貌测量结果分析 |
| 4.2 表面形貌测量结果高频误差补偿方法 |
| 4.2.1 基于传递函数的误差补偿原理 |
| 4.2.2 传递函数的检测方法 |
| 4.2.3 表面形貌测量结果高频误差补偿方法和结果分析 |
| 4.3 白光干涉法磨削硅片表面形貌测量与误差分析 |
| 4.3.1 实验仪器和样品 |
| 4.3.2 磨削硅片的表面形貌测量分析 |
| 4.3.3 磨削硅片的高频误差分析 |
| 4.4 基于传递函数的高频形貌误差补偿 |
| 4.4.1 基于传递函数的高频形貌误差补偿算法 |
| 4.4.2 磨削硅片表面形貌补偿结果对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（2）基于智能算法的拱坝动力模型修正方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 拱坝动力传感器优化布置的研究现状 |
| 1.2.2 环境激励下的混凝土拱坝模态参数识别研究现状 |
| 1.2.3 有限元动力模型修正方法研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 基于Fisher信息矩阵的传感器多准则混合优化布置方法研究 |
| 2.1 动力传感器优化布置的理论模型 |
| 2.2 动力传感器优化布置准则 |
| 2.2.1 Fisher信息矩阵准则 |
| 2.2.2 MSE准则 |
| 2.2.3 MAC准则 |
| 2.2.4 振型矩阵条件数准则 |
| 2.3 基于MSE-Fisher信息矩阵的传感器多准则混合优化理论及方法 |
| 2.3.1 基于MSE-Fisher矩阵的范数和振型条件数多目标优化布置理论 |
| 2.3.2 基于候选点的MAC准则混合优化方法 |
| 2.3.3 基于MSE-Fisher信息矩阵的多准则混合布置方法 |
| 2.4 算例 |
| 2.4.1 不同传感器优化准则布置结果对比 |
| 2.4.2 不同布置方案下对模态识别结果的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于搜索空间缩减和变分模态分解的智能优化模态识别方法研究 |
| 3.1 基于搜索空间缩减的智能优化模态参数识别方法 |
| 3.1.1 模态参数识别原理 |
| 3.1.2 RSS-QPSO模态参数识别算法 |
| 3.2 基于变分模态分解的智能优化模态参数识别方法 |
| 3.2.1 变分模态分解理论 |
| 3.2.2 VMD分解输入参数优化方法 |
| 3.2.3 基于相关性选取有效分量 |
| 3.2.4 基于QPSO算法的模态参数识别 |
| 3.3 数值算例 |
| 3.3.1 基于RSS-QPSO的模态参数识别 |
| 3.3.2 基于VMD-QPSO的模态参数识别 |
| 3.3.3 不同噪声条件下不同识别方法的识别效果对比 |
| 3.4 悬臂梁实验验证 |
| 3.5 工程实例 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于M-RVM-CNN的混凝土拱坝有限元动力模型修正直接分析方法研究 |
| 4.1 有限元动力模型修正直、间接分析理论及方法 |
| 4.1.1 有限元动力模型修正的数学模型 |
| 4.1.2 直、间接动力模型修正方法 |
| 4.2 M-RVM-CNN有限元动力模型修正直接分析法原理及实现步骤 |
| 4.2.1 M-RVM算法原理 |
| 4.2.2 CNN算法原理 |
| 4.2.3 基于M-RVM扩充数据集的CNN算法步骤 |
| 4.3 算例 |
| 4.3.1 M-RVM的直、间接分析方法训练效果验证 |
| 4.3.2 样本数量和模态阶数对M-RVM不同分析法预测效果的影响 |
| 4.3.3 基于M-RVM扩充数据集的CNN直接分析法 |
| 4.3.4 不同传感器布置方案对模型修正结果的影响 |
| 4.4 小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（3）应用于数能一体化网络的波形设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 数能一体化网络的国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关技术概述 |
| 2.1 数能一体化网络 |
| 2.1.1 数能一体化网络基本概念 |
| 2.1.1.1 数能基站 |
| 2.1.1.2 数能接收设备 |
| 2.1.1.3 数能接收策略 |
| 2.1.2 无线射频能量传输 |
| 2.1.2.1 由DC-RF转换阶段导致的能量损失 |
| 2.1.2.2 由信道衰减导致的能量损失 |
| 2.1.2.3 由RF-DC转换阶段导致的能量损失 |
| 2.1.2.4 由电池充电导致的能量损失 |
| 2.2 新波形 |
| 2.2.1 滤波器组多载波技术 |
| 2.2.2 通用滤波的正交频分复用技术 |
| 2.2.3 广义频分复用 |
| 2.3 优化算法概述 |
| 2.3.1 凸优化 |
| 2.3.2 几何规划 |
| 2.3.2.1 单项式与正项式 |
| 2.3.2.2 几何规划定义 |
| 2.3.2.3 凸形式的几何规划 |
| 2.3.3 人工蜂群算法 |
| 2.3.3.1 人工蜂群算法的生物背景 |
| 2.3.3.2 人工蜂群算法 |
| 2.3.4 图的匹配算法 |
| 2.3.4.1 二分图匹配问题 |
| 2.3.4.2 二分图的最佳完美匹配问题 |
| 2.4 数学建模说明 |
| 2.4.1 无线信道建模 |
| 2.4.2 信道容量建模 |
| 2.4.3 数学符号说明 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 抑制频率偏移的数能一体化波形设计 |
| 3.1 系统模型 |
| 3.1.1 发射机模型 |
| 3.1.2 无线信道 |
| 3.1.3 能量接收模型 |
| 3.1.4 频率偏移理论分析 |
| 3.1.5 单用户 |
| 3.1.5.1 无相位优化 |
| 3.1.5.2 相位联合优化 |
| 3.1.6 多用户 |
| 3.1.6.1 优化求解 |
| 3.2 数值仿真 |
| 3.2.1 单用户仿真 |
| 3.2.2 多用户仿真 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于分组滤波的数能一体化波形设计 |
| 4.1 系统模型 |
| 4.1.1 UFMC系统模型 |
| 4.1.2 能量接收模型 |
| 4.1.2.1 调制信号 |
| 4.1.2.2 非调制信号 |
| 4.1.2.3 混合信号 |
| 4.1.2.4 OFDM信号 |
| 4.1.2.5 四阶能量接收模型 |
| 4.2 问题优化求解 |
| 4.3 数值仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）地震动水平—摇摆耦合作用下输电塔线体系地震效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 地震动摇摆分量研究现状 |
| 1.2.1 地震动摇摆分量概述 |
| 1.2.2 地震动摇摆分量的获取研究 |
| 1.3 输电塔线体系的地震效应研究现状 |
| 1.3.1 输电塔线体系结构分析模型 |
| 1.3.2 国内外相关研究概述 |
| 1.4 现有研究存在不足 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 地震动摇摆分量获取研究 |
| 2.1 基于弹性波动理论的频域法 |
| 2.1.1 频域法基本理论与获取方法简述 |
| 2.1.2 地震动摇摆分量的获取实例 |
| 2.2 基于摆式地震仪水平、竖向响应差异的谱比法 |
| 2.2.1 谱比法基本理论与获取方法简述 |
| 2.2.2 地震动摇摆分量的获取实例 |
| 2.3 关于频域法、谱比法的一些讨论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 输电塔线体系地震效应的振动台试验研究 |
| 3.1 试验模型设计 |
| 3.1.1 工程背景 |
| 3.1.2 结构模型设计的相似理论简述 |
| 3.1.3 输电塔线体系缩尺模型 |
| 3.2 试验方案设计 |
| 3.2.1 振动台试验设备与测点布置 |
| 3.2.2 输入地震波的处理与试验工况设计 |
| 3.3 振动台试验结果与分析 |
| 3.3.1 振动台试验结果 |
| 3.3.2 分析与讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 关于摇摆位移引起的输电塔线结构附加P-△效应研究 |
| 4.1 输电塔线体系的多质点模型 |
| 4.1.1 输电塔线体系多质点模型的建立 |
| 4.1.2 输电塔线体系多质点模型刚度、质量矩阵的获取 |
| 4.2 输电塔线体系多质点模型动力方程的建立 |
| 4.2.1 水平地震动作用下的动力方程 |
| 4.2.2 地震动水平-摇摆耦合作用下的动力方程 |
| 4.3 动力方程的求解 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 输电线对输电塔地震效应影响研究 |
| 5.1 索单元分析理论 |
| 5.2 三维有限元模型的建立 |
| 5.3 输电塔线结构有限元模型动力特性 |
| 5.3.1 单塔模型动力特性 |
| 5.3.2 塔线模型动力特性 |
| 5.4 输电线对输电塔线地震作用影响的有限元分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 本文主要结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 研究生期间参与科研项目以及取得成果 |
（5）福建水口电厂3号同步发电机励磁系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及研究目的 |
| 第二章 励磁系统概述 |
| 2.1 励磁系统的基本构成 |
| 2.2 励磁系统的作用 |
| 2.3 励磁系统的工作原理 |
| 2.4 励磁系统PSS概述 |
| 2.5 发电机励磁系统的试验及其目的 |
| 第三章 水口电厂3号同步发电机励磁系统研究 |
| 3.1 水口电厂3号机励磁系统各单元及回路 |
| 3.2 励磁调节器硬件配置 |
| 3.3 励磁调节器软件概述 |
| 3.4 水口电站3号机励磁系统加装制动变 |
| 3.5 水口电站3号机励磁S111开关辅助节点可靠性改造处理 |
| 第四章 水口电厂3号机励磁系统建模试验研究 |
| 4.1 基本参数和数据 |
| 4.1.1 发电机参数 |
| 4.1.2 励磁变与隔离变参数 |
| 4.1.3 励磁调节器模型及参数 |
| 4.2 励磁调节装置现场操作 |
| 4.3 现场试验 |
| 4.3.1 发电机空载特性试验 |
| 4.3.2 发电机空载小扰动试验 |
| 4.3.3 发电机空载大扰动试验 |
| 4.3.4 发电机直轴暂态开路时间常数测试 |
| 4.3.5 发电机调差率试验 |
| 4.4 励磁系统参数计算 |
| 4.4.1 发电机基准值及饱和系数计算 |
| 4.4.2 励磁系统基准值计算 |
| 4.4.3 换弧压降系数及调节器输出限制值计算 |
| 4.4.4 励磁系统数学模型 |
| 4.5 稳定计算用励磁系统数学模型及参数 |
| 4.6 发电机空载阶跃响应特性仿真结果 |
| 4.7 稳定计算用PSS模型参数 |
| 4.8 PSS阻尼效果仿真校核 |
| 4.9 结论和建议 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历及发表的学术论文 |
（6）基于实测系统扰动的同步发电机参数辨识研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 发电机模型参数辨识 |
| 1.2.1 系统辨识的定义 |
| 1.2.2 电力系统发电机参数辨识 |
| 1.3 同步电机参数辨识在国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究 |
| 1.3.2 国内研究 |
| 1.4 本文工作 |
| 第二章 同步发电机模型与数据预处理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 同步发电机模型及其控制系统 |
| 2.2.1 同步发电机六阶实用模型 |
| 2.2.2 励磁系统模型 |
| 2.2.3 调速系统模型 |
| 2.2.4 PSS模型 |
| 2.2.5 Simulink平台仿真模型 |
| 2.3 基于PMU的同步发电机辨识模型输入数据处理 |
| 2.3.1 常规数据预处理方法 |
| 2.3.2 模型原始数据获取与初步处理 |
| 2.3.3 频率和相角调整算法 |
| 2.3.4 数据插值与曲线光滑处理 |
| 2.3.5 球面线性插值缺陷与角度零界点插值失稳 |
| 2.4 仿真算例-数据处理 |
| 2.4.1 基于弧度和角度的spline插值 |
| 2.4.2 频率相角混合调整算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 外网等值与模型有效性评估 |
| 3.1 外网等值 |
| 3.1.1 外网等值方法及现状 |
| 3.1.2 基于PMU的混合动态等值原理 |
| 3.1.3 时变受控源混合动态仿真法 |
| 3.2 模型有效性量化评估 |
| 3.2.1 基于时间序列相似性度量 |
| 3.2.2 模型有效性评估指标 |
| 3.2.3 模型有效性评价指标量化 |
| 3.3 算例仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于粗糙集属性约简的参数辨识 |
| 4.1 粗糙集属性约简和依赖度计算 |
| 4.1.1 摄动矩阵构建决策表 |
| 4.1.2 属性约简决策规则提取 |
| 4.1.3 决策规则动态调整 |
| 4.1.4 粗糙集在同步发电机参数辨识的应用 |
| 4.2 基于PSO-DE的参数辨识 |
| 4.2.1 粒子群算法的原理 |
| 4.2.2 PSO-DE混合算法 |
| 4.3 仿真算例-粗糙决策及参数辨识 |
| 4.3.1 摄动矩阵及粗糙集依赖度计算 |
| 4.3.2 决策规则动态调整 |
| 4.3.3 低频振荡下的模型验证与参数辨识 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望及后续工作 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）电力系统谐波分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 电能质量问题综述 |
| 1.2 电力谐波分析的背景与意义 |
| 1.2.1 复杂电力谐波的产生 |
| 1.2.2 复杂电力谐波的危害 |
| 1.2.3 谐波分析的目的和意义 |
| 1.3 电力谐波分析的研究现状 |
| 1.3.1 频域法 |
| 1.3.2 时域法 |
| 1.3.3 智能参数估计方法 |
| 1.3.4 目前谐波分析方法的不足 |
| 1.4 本文所做的工作 |
| 第2章 DFT在谐波分析时的问题 |
| 2.1 非同步采样的影响 |
| 2.2 DFT的低分辨率 |
| 2.3 间谐波的特点以及对DFT的挑战 |
| 2.4 FFT法分析谐波的三个基本问题 |
| 2.4.1 FFT离散频谱校正 |
| 2.4.2 峰值可信度判断 |
| 2.4.3 密集频谱的分析与校正 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 峰值可信度判断 |
| 3.1 谱峰可信度的幅值判断法 |
| 3.1.1 算法原理 |
| 3.1.2 仿真分析 |
| 3.2 一种改进的幅值判断法 |
| 3.2.1 算法原理 |
| 3.2.2 谱峰可信度对泄露的灵敏度以及其非线性分析 |
| 3.2.3 仿真分析：两分量情况 |
| 3.2.4 仿真分析：多分量情况 |
| 3.2.5 关于幅值谱峰判断法的几个注记 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于状态空间法的密集谐波分析 |
| 4.1 状态空间法 |
| 4.1.1 指数信号的零输入线性模型 |
| 4.1.2 参数估计的鲁棒性理论 |
| 4.1.3 奇异值（特征值）分解法 |
| 4.1.4 状态空间法 |
| 4.1.5 状态空间法与Prony法的关系 |
| 4.1.6 有效奇异值的个数 |
| 4.2 仿真研究 |
| 4.2.1 对含有整数次和间谐波的频率估计 |
| 4.2.2 间谐波谱估计方法的分辨率 |
| 4.2.3 抗噪性能研究 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 谐波分析的实用化技术研究 |
| 5.1 谐波分析中的矛盾因素 |
| 5.2 频域法和时域法的评述 |
| 5.3 提高谐波分析实用化的两个方法 |
| 5.3.1 利用谱峰可信度降维和提高可靠性 |
| 5.3.2 利用状态空间的高分辨性质降维和提高可靠性 |
| 5.4 仿真实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 本文主要做了以下工作 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
（8）桥梁结构运营模态参数识别方法对比研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 频域方法研究现状 |
| 1.2.2 时域方法研究现状 |
| 1.2.3 时频域方法研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 结构运营模态参数识别方法介绍 |
| 2.1 频域方法 |
| 2.1.1 频响函数 |
| 2.1.2 峰值拾取法 |
| 2.1.3 频域分解法和增强频域分解法 |
| 2.2 时域随机子空间法 |
| 2.2.1 模态参数识别 |
| 2.2.2 协方差驱动随机子空间方法 |
| 2.2.3 数据驱动随机子空间方法 |
| 2.2.4 确定系统阶次 |
| 2.3 时频域HHT法 |
| 2.3.1 信号分解方法 |
| 2.3.2 IMF的选择 |
| 2.3.3 Hilbert变换 |
| 2.3.4 模态参数识别 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 桥梁结构实测数据筛选 |
| 3.1 工程背景 |
| 3.2 数据筛选方法 |
| 3.3 测试数据的筛选 |
| 3.3.1 主梁测试数据 |
| 3.3.2 索塔测试数据 |
| 3.3.3 斜拉索测试数据 |
| 3.3.4 数据筛选结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 模态参数识别及对比分析 |
| 4.1 主梁模态参数识别结果 |
| 4.1.1 频域方法 |
| 4.1.2 时域SSI法 |
| 4.1.3 时频域HHT法 |
| 4.1.4 对比分析 |
| 4.1.5 基于改进EEMD的SSI-Data法 |
| 4.2 索塔模态参数识别结果 |
| 4.3 斜拉索模态参数识别结果 |
| 4.3.1 频域方法 |
| 4.3.2 时域SSI法 |
| 4.3.3 时频域HHT法 |
| 4.3.4 对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 |
（9）参数自适应扩展卡尔曼滤波理论及其在隧道变形预测中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 隧道变形监测的目的和意义 |
| 1.2.2 变形监测的内容 |
| 1.2.3 变形监测的技术手段 |
| 1.2.4 变形监测的特点 |
| 1.2.5 变形监测数据的分析处理 |
| 1.2.6 隧道监测数据分析方法的研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容及技术路线 |
| 第二章 隧道施工监控量测技术 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 监控量测的主要任务及目的 |
| 2.3 现场监控量测项目的选择 |
| 2.4 监测项目及频率 |
| 2.4.1 地表沉降 |
| 2.4.2 拱顶下沉 |
| 2.4.3 周边位移 |
| 2.5 监测数据的应用 |
| 2.5.1 极限位移值施工管理 |
| 2.5.2 变形速率施工管理 |
| 第三章 隧道变形监测常用数据处理方法及分析 |
| 3.1 回归分析法 |
| 3.1.1 一元线性回归分析 |
| 3.1.2 多元线性回归分析 |
| 3.2 时间序列分析法 |
| 3.2.1 时间序列分析法的原理 |
| 3.2.2 ARMA建模 |
| 3.2.3 时间序列分析法的应用特点 |
| 3.3 灰色预测法 |
| 3.3.1 灰生成 |
| 3.3.2 GM(1,1)模型计算 |
| 3.3.3 灰色预测法的应用特点 |
| 3.4 卡尔曼滤波法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 参数自适应扩展卡尔曼滤波技术 |
| 4.1 卡尔曼滤波推导 |
| 4.2 扩展卡尔曼滤波推导 |
| 4.3 参数自适应扩展卡尔曼滤波 |
| 4.3.1 模型参数调节系数 |
| 4.3.2 残差特性因子 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于参数自适应扩展卡尔曼滤波理论的隧道监控量测实例分析 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 工程概况 |
| 5.3 工程实例分析 |
| 5.3.1 拱顶下沉滤波处理 |
| 5.3.2 拱顶下沉滤波处理分析 |
| 5.3.3 周边位移滤波处理 |
| 5.3.4 周边位务滤波处理分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1 结论 |
| 2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A (攻读学位期间发表论文目录) |
| 附录B (攻读学位期间参与的科研项目目录) |
（10）海上风电结构模态参数识别及动态荷载反分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究课题的选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 海上风电的发展 |
| 1.1.2 问题的提出及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 工程结构模态参数识别研究现状 |
| 1.2.2 风电结构数值模型方法研究现状 |
| 1.2.3 结构环境荷载动态识别研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第二章 海上风电结构振动信号特性分析 |
| 2.1 江苏如东海上风电结构概况 |
| 2.2 现场测试方案及测试系统 |
| 2.2.1 测试目的 |
| 2.2.2 测试方案及测点布置 |
| 2.2.3 测试系统 |
| 2.3 海上风机结构振动信号特性分析 |
| 2.3.1 幅值域分析 |
| 2.3.2 时域分析 |
| 2.3.3 频域分析 |
| 2.4 基于自适应线性滤波器的信号滤波 |
| 2.4.1 自适应线性滤波器的原理、算法及应用 |
| 2.4.2 自适应滤波器在信号处理中的应用 |
| 2.4.3 风机振动信号的自适应滤波 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于EEMD的海上风电结构模态参数识别 |
| 3.1 基于EMD的实测振动信号分解 |
| 3.1.1 EMD方法与HHT变换 |
| 3.1.2 实测信号分解中的模态混叠现象 |
| 3.2 EEMD的原理 |
| 3.2.1 EEMD的提出和原理 |
| 3.2.2 EEMD参数分析 |
| 3.2.3 EEMD的后处理 |
| 3.3 EEMD在模态混叠中的应用 |
| 3.3.1 含有噪声信号中的应用 |
| 3.3.2 实测振动信号中的应用 |
| 3.4 基于“EEMD+SALF”的实测振动信号消噪 |
| 3.4.1 基于EEMD的实测振动信号分解 |
| 3.4.2 基于SALF的实测振动信号消噪 |
| 3.5 海上风电结构模态参数识别 |
| 3.5.1 基于“ERA+NExT”的结构模态识别 |
| 3.5.2 基于HHT方法的结构模态识别 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 海上风电结构振动特性数值模拟及动态荷载识别 |
| 4.1 海上风电结构自振特性数值模拟 |
| 4.1.1 下部支撑结构自振特性数值模拟 |
| 4.1.2 考虑叶轮影响的结构自振特性数值模拟 |
| 4.2 海上风电结构动态荷载识别及振源分析 |
| 4.2.1 动态荷载识别原理 |
| 4.2.2 动态荷载识别流程 |
| 4.2.3 动态荷载识别方法实例分析 |
| 4.2.4 结构动态荷载识别及振源分析 |
| 4.3 基于反分析动态荷载的结构模态参数识别 |
| 4.3.1 模态参数识别的SSI法 |
| 4.3.2 基于SSI法的结构模态参数识别 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 存在问题与展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
四、标准型PSS的频域法质量认定（论文参考文献）
- [1]基于白光干涉法的表面形貌评价和误差补偿[D]. 李萍. 大连理工大学, 2021(01)
- [2]基于智能算法的拱坝动力模型修正方法研究[D]. 崔竞元. 西安理工大学, 2020(01)
- [3]应用于数能一体化网络的波形设计[D]. 姚智仁. 电子科技大学, 2020(07)
- [4]地震动水平—摇摆耦合作用下输电塔线体系地震效应研究[D]. 刘坤. 武汉理工大学, 2019(07)
- [5]福建水口电厂3号同步发电机励磁系统研究[D]. 方国成. 福州大学, 2017(04)
- [6]基于实测系统扰动的同步发电机参数辨识研究[D]. 陈聪. 华南理工大学, 2017(07)
- [7]电力系统谐波分析方法研究[D]. 陈薇. 湖北工业大学, 2017(01)
- [8]桥梁结构运营模态参数识别方法对比研究[D]. 黄珍. 西南交通大学, 2015(01)
- [9]参数自适应扩展卡尔曼滤波理论及其在隧道变形预测中的应用[D]. 吴联迎. 长沙理工大学, 2014(03)
- [10]海上风电结构模态参数识别及动态荷载反分析研究[D]. 董霄峰. 天津大学, 2011(03)