非平稳信号分析是现代数字信号处理的一个重要分支,而基于时变参数建模的自适应时频分析是处理非平稳信号的一个有效工具。目前,如何在非平稳性很高甚至是模型出现非线性的情况下对时变信号进行建模是一个难点问题,也是一项具有积极学术意义和明确应用价值的课题。 本文在系统学习现有时变参数建模相关理论的基础上,系统研究了基于粒子滤波的建模思想和基本方法。通过引入遗忘因子概念,提出了基于遗忘因子的卡尔曼粒子滤波方法,在一定程度上缓解了传统方法在参数估计过程中的粒子衰竭问题。通过扩展状态变量,改进了基于辅助变量的无轨迹卡尔曼粒子滤波器的性能,有效地解决了模型非线性带来的问题。论文还通过数字仿真对所研究方法的数值特性进行了分析研究。 根据颤振试验的原理和特点,本文将基于粒子滤波的时变参数建模方法引入到飞机结构亚临界响应分析的颤振边界预测(FBP)研究当中,提出了适用于连续变速颤振试验的FBP方法。经数字仿真及在某型飞机气弹模型低速风洞颤振试验数据处理,验证了本文方法的可行性、可靠性和工程实用性。 本文数值仿真与分析软件基于MATLAB软件和LABVIEW虚拟仪器设计开发。