基于环境激励的模态参数识别方法比较研究

针对环境激励下模态参数识别方法的发展进行了综述,对目前常用的几种识别方法的原理和特点进行了阐述,并指出其各自的适用条件及待解决的问题。     

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。     

基于环境激励的工作模态参数识别

根据环境激励具有随机怀以及线性系统在环境激励下各输出点响应之间的相关函数与系统的脉冲响应函数具有相同的数学表达式等特点,给出了在线模态参数识别的理论,并提出了仅根据环境激励响应识别模态参数的新方法,该方法简单实用,不仅能在线识别参数,而且对单输入和多输入均适用,数值算例表明,该方法不仅能识别稀疏模态,而且也能识别密集模态,是一个有效的在线模态参数识别方法且具有鲁棒性。     

模态参数识别方法

本文对模态阻尼比、模态质量、模态刚度的识别做了介绍,并探讨了模态参数识别、修改的方法。模态参数识别的主要任务是从测试所得的数据中,确定振动系统的模态参数,其中包括模态固有频率,模态阻尼比,模态质量,模态刚度及振型等。     

基于连续模型的大型结构模态参数识别

基于连续时间模型，利用导数的近似值代替导数值，运用最小二乘法估计结构参数．讨论了导数近似值的选择方法，并分析了算法的收敛性．研究了结构环境激励下结构物理参数的识别方法．通过仿真计算表明，该方法简单有效，能够使用在桥梁和建筑的健康监测和振动控制中．     

基于改进HHT的结构模态参数识别方法

针对HHT方法中经验模态分解(EMD)过程容易出现模态混叠、虚假模态和端点效应的问题,提出了改进的HHT方法.首先利用带通滤波对原始信号进行预处理,得到一组窄带频率信号之和;接着进行EMD过程,得到若干个本征模函数(IMF),根据IMFs和原信号的相关系数来判定其是否是真正的IMFs;然后运用随机减量技术(RDT)和希...     

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。     

工程结构模态的连续型随机子空间分解识别方法

环境振动识别方法利用结构的输出信号识别结构的模态参数,主要的识别方法有时间序列分析法、ERA(eigensystem realization algorithm)法和随机子空间法,这些方法均基于离散模型．基于连续随机子空间模型,本文给出了一种识别大型工程结构模态参数的方法．运用SVD(singular value decomposition)分解将含噪声的输出信号空间分解为信号空间和噪声空间,然后直接估计结构的模态参数．SVD分解保证了算法的鲁棒性．最后讨论了一个7层框架的理想建筑,仿真计算表明,该方法简单有效,能够使用在桥梁和建筑的健康监测和振动控制中．     

结构模态参数识别的随机子空间法

随机子空间法(SSI)是时域识别的模态参数识别法,该法根据加权方法的不同可以有3种算法．通过 处理实桥动载实测数据,研究了这3种算法识别真实结构模态参数的问题．     

二阶非线性模态参数识别方法的研究

提出一个新的非线性模态参数识别的方法──曲面拟合方法．该方法根据 Ｖｏｌｔｅｒｒａ函数级数理论，在识别出非线性系统高阶传递函数的基础上，分析了非线 性高阶传递函数的分布特征，建立一个差频坐标系，对非线性高阶传递函数进行对角 化处理，进而进行整体曲面拟合（ＳＦＭ），实现非线性模态参数的识别。     

Modal Parameter Identification of Offshore Platforms under Ambient Excitation

This paper intends to identify the modal parameters of an offshore platform under ambient excitation, and to compare the identified results with theoretical solutions. Using ambient sources of excitation to determine the modal characteristics of large civil engineering structures is desirable for several reasons. The forced vibration testing of such structures generally requires a large amount of specialized equipment and makes the tests quite expensive. Also, an automated health monitoring system for a large civil structure will most likely use ambient excitation. The Eigensystem Realization Algorithm (ERA) is applied in conjunction with the common basis-normalized system identification (CBSI) to identify structural modal parameters (natural frequency, damp ratio, mode shape), with limited acceleration information. Finally,offshore platform numerical model gets output response data under ambient excitation. Simulated data from numerical model of an offshore platform under ambient excitation is used for the identification of the system. According to the comparison results, the proposed method is shown to be effective for modal parameter identification under ambient excitation.     

DE-ICA优化算法在工作模态参数识别的应用

提出一种差分进化(DE)改进的独立成分分析(ICA)优化算法,解决工作模态参数识别时容易陷入局部最优,难以识别出高阶模态参数的问题.通过对悬臂梁的ANSYS仿真数据对比可知:相对于传统的ICA方法,结合差分进化算法的ICA识别的模态参数精度更高,且能分离出更多的高阶模态,更适合于高阶模态参数的识别.     

平方振型加权模态参数整体识别法

提出了整体频响函数的新概念，以振型平方和的形式对全部频响函数进行加权组合，建立了多输入多输出模态参数的识别模型，仿真验算的分析结果表明，该方法具有精度高，一致性好，能分离密集模态和消除随机噪声等优点，可以应用于大型复杂结构的试验模态分析。     

基于动力特性的简支U形梁的模态识别

基于自然激励技术(NExT)和ITD法的基本理论,采用环境激励的动力测试方法和基于S变换的滤波技术,对实验室3根1∶10缩尺比例的预应力混凝土U形梁进行了动力测试试验.通过提取分析模态参数,从模态识别的角度分析了采样频率、主梁腹板翼缘损伤、外荷载的激励对U形梁动力特性的影响.     

基于环境激励的随机子空间法模态试验与仿真分析

以1幢6层钢框架结构为例,分别采用基于环境激励的随机子空间模态识别法(SSI)与频域分解法(FDD)从加速度测试信号中识别其模态参数,识别结果一致.最后选用SSI法对试验的有限元模型进行了仿真分析.研究表明:仿真与测试分析结果吻合较好,具有可靠的精度和一定的适用性.     

环境随机激励下在役石油钻机井架试验模态参数识别

针对钻机井架的结构形式和作业特点,详细讨论了模态测试中若干试验参数,如激励方式、传感器位置以及频率分辨率等,提出了基于环境随机激励的钻机井架结构试验模态识别的一种有效方法.根据激振形式,推导了模态参数识别公式,依据结构响应的自功率谱识别井架的模态频率,依据互谱与自谱的峰值之比近似地识别模态振型.针对海洋和陆地钻机两种井架形式进行分析.该方法处理简单、快速、实用,适用于大型复杂钢构结构,具有一定的工程应用价值.     

Identification of Modal Parameters with Linear Structure under Non-stationary Ambient Excitation

Empirical mode decomposition (EMD) is proposed to identify linear structure under non-stationary excitation,and non-white noise coefficient is introduced under the assumption of random signals consisting of white noise and non-white noise signals. The cross-correlation function of resoonse signal is decomoosed into mode functions and residue by EMD method. The identification technique of the modal parameters of single freedom degree is applied to each mode function to obtain natural frequencies, damping ratios and mode shapes. The results of identification of the five-degree freedom linear system demonstrate that the proposed method is effective in identifying the parameters of linear structures under non-stationary ambient excitation.     

HHT方法在结构模态参数识别中的改进

在Hilbert-Huang变换(HHT)的基础上,采用ChebyshevⅠ类带通滤波器对测量响应进行滤波,使得经EMD分解得到的固有模态函数(IMF)包含所有需要的模态,解决了模态混淆问题;采用去端点法预处理模态响应的相位和幅值,进行线性最小二乘法拟合,解决了端点效应问题;并推导了如何利用HHT识别比例阻尼结构体系的...