自回归滑动模型进行风速时程的模拟

资 源 简 介

自回归滑动模型进行风速时程的模拟

详 情 说 明

自回归滑动模型（ARMA）是一种经典的时间序列分析方法，常用于模拟具有随机特性的物理过程。在气象工程领域，利用ARMA模型模拟风速时程能够有效再现真实风场的统计特性，特别是当目标谱为Davenport谱时，该模型能准确反映大气边界层的湍流特征。

模型原理与风速特性 Davenport谱是描述水平风速脉动的经典功率谱模型，其核心假设是风速能量随频率呈特定规律衰减。ARMA模型通过自回归（AR）部分捕捉序列的记忆性（如风速惯性），滑动平均（MA）部分则模拟随机扰动（如湍流突变），两者结合可匹配Davenport谱的能量分布。

实现逻辑 参数估计：基于目标Davenport谱的截止频率和能量密度，通过Yule-Walker方程或最大似然法确定ARMA模型的阶数（p, q）及系数。 白噪声生成：生成高斯白噪声作为驱动序列，其方差需与Davenport谱的总能量保持一致。 递归滤波：将白噪声输入ARMA模型，通过差分方程迭代输出模拟风速时程，确保结果序列的协方差结构与目标谱吻合。

应用扩展 该方法不仅适用于风速模拟，还可调整参数用于其他环境荷载（如波浪、地震动）的时程生成。对于非平稳风场，可结合时变ARMA或小波变换进一步优化。

通过ARMA模型的风速时程模拟，工程师能够高效生成符合特定谱特性的合成数据，为结构风振分析提供可靠输入。