非线性自回归时序模型及其起重机结构损伤识别应用

时间序列分析作为数理统计学的一个分支，广泛应用于社会科学、自然科学、管理工程和工程技术等众多领域。近半个世纪以来，其在机械类工程中的应用发展非常迅速，尤其是在预测预报、频谱分析、故障诊断、表面形貌识别、模态参数估计、结构损伤识别等方面都有良好的应用。目前，线性时序模型理论研究已较为成熟，非线性时间序列分析近年来发展较快，但仍有着很大的发展空间和研究价值。本书在线性/非线性自回归模型一般表达式（General expression for linear and nonlinear auto-regressive models，GNAR）的基础上，提出了带有外部输入的GNAR模型（GNARX），并推导出其一般表达式，分析了模型特性，研究了模型的参数估计、结构辨识、模型适用性检验以及模型在模式识别与故障诊断中的应用，研究了起重机主梁结构损伤识别方法，为起重机健康安全和完整性评估提供依据。