基于Atmel89S52单片机的三相桥式可控触发电路设计

二、国内外研究现状

神经网络的应用范围可谓是广阔无边。本节将向您介绍一些神经网络的基本知识及其应用侧面，如果您想深入了解，可以参考相关的专著，如《振动模态分析与参数辨识》、《模态参数识别的研究现状及发展》，这些文献会带您领略神经网络在不同领域的深度应用。

在航空、航天、航海、汽车等与结构动态分析密切相关的领域，在线损伤监测和模态测试已广泛应用。然而，目前这些应用主要局限于实验室中进行，需要同时测得激励信号和响应数据，以便求得频率响应函数，并根据所得到的频率响应函数进行模态参数识别，建立模态模型。想象一下，如果能直接从这些结构在工作中的振动响应数据中识别出模态参数，那该有多实际？利用实时响应数据和工作模态进行损伤程度预报，或者在振动主动控制中，传感器采样的信号应该在实际工作时获取，这样控制模型才能和系统工作时的情况相符。

对于大坝和船舶受到风浪冲击、大桥受到行驶中的车辆激励、飞机运行和运载火箭升空时的气流激励等情况，直接利用这些环境激励的振动响应数据进行模态参数识别，这种方法近年来引起了各个研究领域学者的重视。特别是在美国，这种方法已经应用于汽轮机叶片在工作状态下的固有频率和模态阻尼测试。想了解更多？不妨参考一下《振动模态分析技术》和《智能控制的研究与应用现状》，这些资源将为您提供丰富的知识和实践案例。