[发明专利]一种大型挠性结构参数辨识中最优激励点选取方法

说明书

本申请提供一种大型挠性结构参数辨识中最优激励点选取方法，包括：应用模态参与准则预选出对各阶目标模态激发最优的激励点集合；分析已选取的激励点，提出MP_qx≥MP_qi为该点的次优激励模态，保留各节点的次优激励模态；计算各节点针对所保留激发模态的模态参与系数的变异系数，并进行排序；选取变异系数最小的节点与预选集合内全部节点进行组合优化，直至再无可去除的激励点，得到最优的分布式激励点位。本发明针对大型挠性结构参数辨识目标模态阶次多，需要多点输入以充分激发全部目标模态的问题，提出了可以确定最优激励点个数与分布位置的优化方法。

技术领域

本申请涉及结构动力学技术领域，尤其涉及一种大型挠性结构参数辨识中最优激励点选取方法。

背景技术

随着航天技术的日益发展，诸如空间太阳能电站等带有大型挠性结构的航天器逐渐进入人们视野，此类航天器的控制律设计、故障诊断等工作需要在轨参数辨识获取模态信息作为基础。在参数辨识过程中，激励点选取不当会导致部分模态无法被激发，从而导致辨识信息缺失。

一般选取方法，通常以选取一个激励点对各阶目标模态均有激发效果。但大型挠性结构的参数辨识往往具有目标模态阶次较多的特点，难以存在单一节点对全部目标模态均有较好的激发效果，同时由于较大的结构尺寸，单点激励也将对作动器的能量提出极高的要求，因此单一的激励点无法满足大型挠性结构参数辨识的需要，分布式激励点数目及位置的确定成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种大型挠性结构参数最优激励点优化选取方法，以解决单一的激励点无法满足大型挠性结构参数辨识的需要的问题。

一种大型挠性结构参数辨识中最优激励点选取方法，包括：

S1：创建参数辨识对象的有限元模型，对所述有限元模型进行模态分析以及提取模态振型矩阵；

S2：对所述模态振型矩阵内的全部目标模态依次寻找模态参与系数MP_qi最大点，将所述最大点组成预选最优激励点集合，若某一阶次同时拥有多个模态参与系数最大节点，则随机选取其中一点纳入所述最优激励点集合；

S3：对所述最优激励点集合内全部节点依次计算其对各阶目标模态的参与系数MP_qx，若MP_qx≥MP_qi，则q点对第x阶模态为次优激励，保留相应的MP_qx与MP_qi，计算各个预选节点保留的模态参与系数的变异系数CV_q；

S4：提取所述变异系数最小节点与其它节点依次组合优化，当两点均对第x阶模态为次优激励时，则去除预选集合中因对第x阶模态参与系数最大而加入的节点；

S5：重复S4步骤，直至没有可以继续优化去除的节点，集合中剩余节点即为最优激励点。

优选的，所述模态参与系数MP_qi为：

其中，N₀为结构全部的节点数目，N_m为潜在激励点数目，N_i为目标模态数目。

优选的，所述参与系数MP_qx为：

所述保留的MP_qx与MP_qi计算变异系数为：

其中，为保留的MP_qx与MP_qi的标准差，E(MP_q)为保留的MP_qx与MP_qi的数学期望值。