用分层抽样和复Morlet小波识别短样本模态参数

针对大型结构短样本模态参数识别,提出基于分层抽样的最优复Morlet小波短样本模态参数识别方法.先对结构响应信号进行分层抽样,用随机减量法提取每一层的自由衰减信号;再根据样本标准差确定每一层的层权,用最优复Morlet小波识别每一层的模态参数;最后用层权对模态参数进行加权得到最终的模态参数.工程应用结果表明,所提方法具有较高的识别精度,良好的低频密集模态解耦和高频虚假模态抑制能力.     

基于复小波变换的拉索结构阻尼比识别

采用复小波变换对结构自由响应信号进行分析,推导出信号小波变换的脊线包含结构频率与阻尼比信息;采用动态规划的方法提取小波脊线,用最小二乘拟合方法识别结构固有频率和阻尼比.并对一数值算例信号添加不同噪音进行分析,与对数衰减率法识别结果进行对比,验证了方法的有效性和抗噪性.数值算例结果表明：提出的方法能有效识别结构频率与阻尼比;与对数衰减率法相比,小波方法具有更高的稳定性和抗噪性.将提出的方法用于安装减震器拉索的试验研究,较好地识别出了结构模态频率和阻尼比.     

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。     

基于复Morlet小波变换的变压器绕组模态参数辨识

为了较为准确识别变压器绕组非线性系统的模态参数,对某10 kV变压器绕组进行了激振实验.基于实验数据,采用复Morlet小波变换法对变压器绕组固有频率及阻尼比进行辨识,并使用最小二乘法进一步对变压器绕组的对应振型进行了识别,得到了绕组的前4阶固有频率、阻尼比及振型.计算结果表明,实验用变压器绕组的各阶固有频率均远离电动力激励频率,各阶固有频率对应的振型呈现出较好的对称性,说明绕组结构设计较为合理.与PolyMax法进行比较,结果验证了基于复Morlet小波变换的识别方法对包括振型在内的变压器绕组模态参数识别的有效性和实用性.     

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.     

大跨度斜拉桥模态参数识别时频方法对比研究

利用苏通大桥结构健康监测系统(SHMS)记录的台风期间大桥加速度响应,分别基于希尔伯特-黄变换(HHT)和小波变换(WT)方法对该桥进行了模态参数识别,并将2种识别结果进行对比.在此基础上,进一步研究了模态阻尼比与桥址区实测平均风速的关系.结果表明:基于HHT和WT方法识别出的模态频率值基本一致;模态阻尼比差距较大,基于HHT方法识别的阻尼比均值略大于基于WT方法的识别结果;基于HHT和WT方法识别的模态阻尼比随风速的变化趋势类似.     

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.     

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.     

工作模态参数识别方法的研究

针对传统模态识别方法难以准确识别重频、高阻尼比的模态参数的特点,主要研究了系统在环境激励下不同工况用随机子空间法和Polymax算法识别的模态参数(模态频率、模态阻尼比和模态振型)的变化情况。随机子空间法是一种时域模态参数识别方法,在相邻模态的识别方面,它明显优于一些传统的模态识别方法。Polymax模态识别方法也称为多参考点最小二乘复频域法,在阻尼比的识别方面具有明显的优势。本文通过悬臂梁的对比实验研究验证了它们在不同激励条件下的有效性和可靠性。     

不对称模态密频结构的主动控制

分析了具有不对称模态的密频结构在脉冲荷载作用下,采用单主动质量阻尼器(AMD)和双AMD在速度和状态反馈下进行主动控制时,两个密集频率模态之间的模态阻尼比的分布规律;通过构建采用具有密集频率的斜拉桥模型并进行了主动控制试验,通过模态分析将试验结果和理论分析结果进行了对比验证,结果显示了较好的吻合程度.     

基于Morlet小波滤波的改进方法及仿真研究

基于Morlet小波的滤波方法是新近发展起来信号分析方法,对于提高结构动态测试信号分析精度具有重要作用.本文对该方法的原理与算法进行了分析,指出该方法分析效率较低,尤其是滤波过程对信号阻尼特性有不利影响等问题.在此基础上,提出了基于Morlet小波滤波的改进方法.采用欧洲航空界广泛应用的GARTEUR飞机模型进行数值仿真研究,利用改进前后两种方法对仿真的扫频信号进行滤波,并基于滤波数据进行阻尼参数的识别.结果表明,改进方法计算量小,且较好地保持了信号的阻尼信息,验证了改进方法的有效性.     

基于影像及小波变换的桥梁损伤识别

桥梁损伤定位和定量分析是桥梁健康监测的难点，为提高桥梁结构损伤位置识别的精度及准确性，本文利用位移模态对结构局部损伤的敏感特性，提出基于影像和小波变换的桥梁损伤识别新方法，通过工业相机获取悬臂梁振动形态，利用模版匹配方法提取结构动态位移响应及模态参数，对位移模态进行小波变换，建立小波系数平方差的损伤指标识别结构损伤位置。通过室内悬臂竖梁振动实验，对全域测点的振动衰减信号快速傅里叶变换成功获取了结构的模态振型，与数值模拟结果比较表明试验获得一阶固有频率最大误差为2.202%，二阶固有频率最大误差为3.182%，表明本文方法用于结构位移测量的可行性以及测量精度的可靠性；在此基础上利用小波系数平方差的明显突峰特性可准确识别结构单损伤、多损伤的存在，并能准确定位损伤位置。研究表明，该方法可以准确识别不同位置、不同程度的单损伤和多损伤，具有远距离、非接触、高精度、高效快捷、可多点监测提升振型空间分辨率等优点，为桥梁结构全域损伤识别提供了一种新方法。