HHT法识别结构模态频率和阻尼比的改进

在应用EMD方法分解信号时,可能造成固有模态函数中不同的振动模态混合,从而淹没能量较小的振动模态而导致无法识别其模态参数。为了提高结构模态参数识别的精度和比较精确地识别低频模态及能量较小模态的参数,文章对结构响应信号进行带通滤波后再应用EMD方法进行分解,最后得到结构的各阶模态频率和阻尼比;仿真结果表明,该方法可以有效提高结构模态频率和阻尼比的识别精度。     

基于Morlet小波变换的振动特性参数识别

传统的振动系统特性参数识别方法对于非线性、非平稳信号的处理能力差,尤其对于阻尼比的识别精度较低.将Morlet小波变换和随机减量技术相结合识别振动系统的特性参数,首先利用随机减量技术提取振动的自由衰减响应信号,进而由Morlet小波变换对信号进行连续的小波变换处理得到小波能量谱,结合参数识别的基本理论及对时间-幅值坐标面曲线的半对数拟合结果得到振动系统的频率及阻尼比,数值仿真结果表明,提出的方法能有效识别系统的固有频率和阻尼比.将该方法应用于罐车模型流固耦合冲击试验研究,较好地识别出充液工况下振动系统的固有频率和阻尼比.     

基于改进随机减量法和小波变换的

基于改进随机减量法和小波变换提出了一种新的结构模态参数统计识别方法.随机减量法改进后可直接处理零均值非平稳响应信号,得到自由衰减响应,小波变换的时频域特性可解耦密频、低阻尼系统,自助分布的统计估计能力考虑和降低模态参数识别的不确定性.对提出的方法进行了完整的理论推导,并通过一个四自由度系统的数值算例验证了该方法可靠性.相比较传统的时域方法和直接小波变换方法,该方法具有更高的识别精度,尤其是阻尼比系数.随后的抗噪能力验证结果表明该方法在15dB噪声干扰下仍能够稳定、准确地识别出系统的模态参数,可适用于环境激励下模态参数识别.     

基于改进随机减量法和小波变换的结构模态参数识别

基于改进随机减量法和小波变换提出了一种新的结构模态参数统计识别方法.随机减量法改进后可直接处理零均值非平稳响应信号,得到自由衰减响应,小波变换的时频域特性可解耦密频、低阻尼系统,自助分布的统计估计能力考虑和降低模态参数识别的不确定性.对提出的方法进行了完整的理论推导,并通过一个四自由度系统的数值算例验证了该方法可靠性.相比较传统的时域方法和直接小波变换方法,该方法具有更高的识别精度,尤其是阻尼比系数.随后的抗噪能力验证结果表明该方法在15dB噪声干扰下仍能够稳定、准确地识别出系统的模态参数,可适用于环境激励下模态参数识别.     

基于RD&ITD法的JJ160/41-K型石油井架结构的模态参数识别

模态参数作为石油井架结构重要的动力指纹,以JJ160/41—K型石油井架结构为研究对象,通过随机减量法获取环境随机激励下,井架结构的自由振动衰减信号,利用ITD法对单测点和多测点两种情况下的脉冲响应信号进行模态参数识别;并将有限元和频谱分析的模态参数进行对比分析。数值模拟分析表明,利用RD&ITD法识别的模态频率结果基本一致,而模态阻尼比的识别结果则相差较大,同时有限元分析表明,由于噪声的干扰,存在着虚假阻尼比,需要人为地进行甄别。故对于难以直接激励的大型石油井架结构来说,利用RD&ITD法进行系统模态参数识别是可行的,为做好井架结构的安全评估工作,减少工程事故隐患提供了有效的理论依据。     

环境激励下湘潭莲城大桥模态参数识别研究

对环境激励下结构模态参数识别进行了理论分析和试验研究.基于随机振动理论阐述了峰值拾取法的基本原理和方法,并提出了虚拟响应的概念.从湘潭莲城大桥在环境激励下的加速度测试信号中提取高信噪比的虚拟响应信号,根据峰值拾取法对虚拟响应信号进行频域分析,识别了该桥主跨结构的固有频率、阻尼比和振型等模态参数.试验模态参数与理论模态参数基本吻合,验证了识别结果的可靠性.模态置信矩阵表明,结构的线性响应特性明显,竖向振动具有良好的正交特性.     

基于EEMD-小波阈值去噪的桥梁结构模态参数识别

为研究环境激励下大跨径桥梁结构振动响应特性,采用拾振器监测结构动态变形.针对监测信号中的噪声影响,提出EEMD-小波阈值联合滤波方法来提升信号精度.首先,利用EEMD算法对信号进行分解,基于平均周期图法和相关系数法双重判定准则剔除虚假分量,然后,结合小波阈值去噪方法对重构信号进行二次降噪,再利用RDT-ITD法识别结构模态参数.将滤波降噪和模态识别方法应用于天津永和桥实测振动响应分析中,并结合有限元分析结果进行对比.结果表明:EEMD-小波阈值联合滤波方法优于应用单一方法,能进一步提升信号精度;信号降噪后,利用RDT-ITD方法成功提取了结构前3阶竖向自振频率和相应阻尼比;识别的结构自振频率值与有限元分析结果基本一致,基频值相差3.07%.     

数控机床运行激励实验模态分析

针对影响加工效率和加工表面质量的数控机床结构动态特性问题,提出一种新的实验模态分析方法.该方法以数控机床自身运动产生的振动为激励源,通过控制运动部件以特定方式空运行,激励起结构的有效振动响应,并结合基于响应信号的模态参数识别方法获得结构的动态特性参数.针对参数识别中的伪模态问题,综合运用识别结果预处理方法和模态稳定性原理,有效去除了识别结果中的伪模态,最终得到影响机床加工的3阶低频模态频率和阻尼比.所得结果与传统实验模态分析结果有较好的一致性.该方法可用于大型重型难激励数控机床的结构动态特性研究.     

水电站厂房结构模态参数的遗传识别方法

环境激励下结构模态参数的时域识别方法是近年来的研究热点,水电站厂房结构一般规模巨大,常规的激励方式会对结构产生不良影响．此外,由于噪声的干扰往往产生众多虚假模态．由于机组停机过程中环境激励响应较易获得,提出一种基于遗传算法的结构模态参数识别方法,采用多信号分类法进行信号定阶．运用该方法通过模拟信号对其进行验证．并将其应用到水电站厂房结构的模态参数识别中．结果表明,该方法能够有效准确地识别出结构的自振频率和阻尼比．     

铝合金单层球面网壳结构阻尼特性

通过现场实测对铝合金板式节点单层球面网壳结构的阻尼比进行了分析研究.针对一平面尺寸45 m×45 m,矢高2.86 m的铝合金板式节点单层球面网壳结构,设计了11种工况,通过现场实测采集了160条人工激励下的节点加速度自由衰减振动信号以及6条环境激励下的节点加速度振动信号,采用解析模态分解法(AMD)结合希尔伯特变换识别结构的自振频率和阻尼比.对所得数据进行分析,建议铝合金板式节点单层球面网壳的结构阻尼比取4%.运用实测阻尼比数据建立有限元模型分析结构动力响应,对应实测节点加速度响应曲线和有限元计算得到的响应曲线吻合较好,所测得阻尼值可为现行规范修订提供依据,为结构动力分析与工程设计提供参考.     

一种抑制模态混叠的改进HHT模态参数识别方法

针对传统HHT法识别模态参数时的模态混叠问题,提出基于互补总体平均经验模态分解(CEEMD)和信号调频变换(FM)结合的改进HHT模态参数识别方法;并在CEEMD分解后应用随机减量处理(RDT)削弱CEEMD分解对自由衰减响应的影响。将改进的HHT法应用于密集模态系统的参数识别中,结果得出:密集模态系统的频率为0.672 7,1.184 0,1.307 5,阻尼比为0.636 1,1.110 3,1.213 0,与其他方法所得数据相比,改进方法最接近真实数值。表明改进HHT法可以有效避免间断信号与密集模态共同作用下造成的模态混叠问题。     

模态参数识别的LMD-BPF方法及其应用（英文）

鉴于准确识别结构模态参数存在的问题,提出了一种局部均值分解(LMD)-带通滤波(BPF)的模态参数识别方法。首先,将LMD方法用于位移仿真信号和压气机导向叶片测频信号的分解,分解得到的PF分量存在模态混叠现象;然后,使用LMD-BPF方法对位移仿真信号和导向叶片测频信号进行分解,成功实现了对各模态频率的准确分离;最后,使用LMD-BPF模态参数识别方法对位移仿真信号和导向叶片测频信号进行模态参数识别。识别的位移仿真信号4个模态频率和阻尼比与相应的理论值之间的最大误差分别为0.205%和2.387%,识别导向叶片的3种模态频率与测试模态频率之间的最大差别小于1.0%,识别的导向叶片的3种模态阻尼比与半功率带宽法识别的阻尼比,最大差别小于0.65%。模态参数识别的仿真分析和实验研究验证了该方法的有效性。     

非平稳环境激励下结构工作模态参数识别法

为了研究非平稳环境激励下只根据响应信号识别系统的模态参数的问题,首先将自然激励技术(natural excitation technique,NExT)法的应用范围从理想白噪声扩展到了MA(q)模型。假设非平稳激励由(d-1)阶多项式趋势项与MA(q)模型之和构成,将其d阶差分后变成MA(q+d)阶模型;导出了基于激励和响应差分数据的运动方程,建立了非平稳环境激励下模态参数识别NExT法。用该方法对龙潭河大桥进行模态参数识别。识别的结果与有限元计算值一致,并且在非平稳环境激励下,该方法能够比标准NExT方法获得更好的模态参数识别结果。     

一种基于RTK-GNSS技术的大跨径悬索桥动态特性分析方法

为了研究一座大跨径自锚式悬索桥的动态特性,本文采用实时动态差分-全球卫星导航定位系统(RTKGNSS)和加速度计对环境激励下天津富民桥进行监测试验.考虑到RTK-GNSS系统定位精度的缺陷,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)法与小波分解(WD)技术的联合降噪方法(EEMDWD),利用该方法对监测信号进行降噪处理以提高仪器的测量精度.随后,采用快速傅里叶变换(FFT)与随机减量技术(RDT)对降噪信号做进一步分析,从中获取结构的固有频率与相应的阻尼比.同时,为了与实测结果进行对比,建立了结构的有限元模型.分析结果表明:(1)采用EEMDWD联合降噪方法可以有效抑制背景噪声的影响,并且明显优于采用单独的EEMD或者WD分析的结果;(2)通过FFT分析,成功拾取到了结构的1阶固有频率,即f =0.5873 Hz,且RTK-GNSS与加速度计两类传感器的模态频率识别结果相一致,进一步验证了RTK-GNSS系统用于监测环境激励下大跨径桥梁动态响应的可行性;(3)通过RDT分析,成功拾取到了结构的阻尼比,即ξ=2.12%;(4)阻尼比实测值与有限元模型分析结果基本吻合,两者相差2.86%.     

基于小波包变换的时间序列模型模态参数识别

提出了基于小波包变换的时间序列模型结构模态参数识别方法.该方法以线性的离散时间序列方程为基础,对结构的振动响应数据进行小波包变换分解,利用小波包函数的正交特性,建立量测点间的离散化运动方程,最后利用该离散化运动方程的系数矩阵,估算结构的模态参数(自振频率、阻尼比与振型).用数值模拟算例对此方法进行了验证,并与随机子空间识别方法结果进行了比较.结果表明,该方法可以正确地识别出结构的模态参数.     

基于响应信号的结构模态参数提取方法

基于现有实验模态分析技术,提出了以一个响应信号作为参考信号,并且只利用响应信号提取结构模态参数的方法.以一个自由的钢梁为实验对象,通过与传统的用传递函数矩阵进行模态参数识别的实验模态分析法的识别结果比较,验证了所提出方法的有效性:固有频率识别精度和模态阻尼比的识别精度较高,误差分别不超过0.5%和18%;振型有一定的误差,但是总体趋势是一致的.能够反映结构的振动形态.该方法特别适合于用力锤或激振器无法激振的大型重型结构.如大型机床等设备,也适合于那些不宜用外力激振的设备,如高精密机床等.     

基于AR-EWT和SSI的桥梁结构模态参数识别

为解决随机子空间识别(SSI)算法存在的系统定阶困难问题,避免各模态之间的相互影响,提出一种结合自回归功率谱经验小波变换(AR-EWT)和SSI的桥梁结构模态参数识别方法。首先,采用AR-EWT将结构不同测点的振动响应信号分解成一系列仅含单一模态信息的单分量信号,并利用奇异值分解(SVD)去噪单分量信号。然后,组装所有测点中包含相同模态信息的单分量信号。最后,利用SSI分别处理各组单分量信号,识别结构的自振频率、阻尼比和振型。ASCE Benchmark模型、简支梁模型和西宁北川河桥的模态参数识别结果表明：所提出的AR-EWT结合SSI的模态参数识别方法可避免直接利用SSI识别模态参数时存在的系统定阶问题,提高模态参数识别效率;ASCE Benchmark模型、简支梁模型和西宁北川河桥的模态参数识别结果与直接利用SSI的识别结果、有限元分析结果基本一致。     

利用时域方法识别框架结构模态

以钢框架结构为研究对象,采用基于环境激励的时间序列法、随机子空间法、随机减量法和NExT法对框架结构进行损伤模态频率识别,分析研究这四种方法模态频率识别效果。本算例计算结果表明各种方法识别精度存在差异,随机子空间法和随机减量法对一阶频率识别精度高于其他两种方法。应根据具体识别需要,优选一种或多种方法进行工程结构模态识别。各种方法频率变化率可用于初步或粗略损伤判别。     

模态分解法辨识线性结构在环境激励下的模态参数

根据线性结构中白噪声响应之间的相关函数与脉冲响应函数具有相同的数学表达式的特点,用模态分解法把相关函数分解为不同频率的信号,然后把各个不同频率的信号看作单自由度系统脉冲响应进行模态参数辨识。该方法的最大优点是：（1）把多自由度系统的模态参数辨识问题转变为单自由度系统的模态参数辨识问题;（2）不存在模型阶数的选取问题;（3）对输出噪声具有鲁棒性;（4）从测试数据中直接识别实模态,避免了由复模态提取实模态问题;（5）仅根据一个测点的响应信号就可辨识结构的频率和阻尼。算例表明,用模态分解法辨识线性结构在环境激励下的模态参数是成功的。     

基于结构水下冲击响应识别结构模态参数

在冲击载荷作用下,基于水下结构的动力学方程,结合Hilbert-Huang变换(HHT)推导出冲击作用下结构响应与模态参数的关系,并识别了水下结构的频率和模态阻尼比.HHT方法适合处理冲击等非平稳响应,设计的带通滤波器能自动选取截止频率,可以准确地得到各阶模态响应.且只需要结构适当一点的冲击响应,就可得到结构的固有频率和模态阻尼比.最后,以一水下矩形钢板为例,经数值计算在典型的爆炸冲击载荷作用下结构的振动响应,通过本方法得到了结构的固有频率和模态阻尼比,再以水下圆柱壳结构为例,同样得到了结构的固有频率和模态阻尼比,验证了本方法在冲击作用下识别水下结构模态参数的可行性.