基于阶次分析的风电机组在线模态参数识别与故障诊断

针对风电机组的健康监测和预警评估,将基于环境荷载激励的模态参数识别和计算阶次分析方法应用于风电机组齿轮箱系统的在线模态分析。设计并构建了风电机组在线模态参数识别与故障诊断系统,通过试验模态与在线模态识别参数以及不同环境荷载激励条件下的在线模态识别参数的测试结果对比,证明在线模态参数识别方法的可行性和实时性,系统运行稳定,数据可靠,为风电机组在线模态实测,多种环境荷载激励作用下动态特性以及故障诊断研究积累了大量数据。     

基于独立成分分析的结构模态参数识别

结构模态参数,包括模态振型、模态频率和模态阻尼,是结构健康监测与结构状态评估的前提.通过采用独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)技术将结构的响应信号分解为若干个相互独立的表征各阶特性的分离信号,进而采用单自由度系统参数识别技术对分离信号进行识别,从而完成对结构的模态振型、模态频率和模态阻尼的识别.最后,采用一三层框架模型作为数值算例对该方法进行验证.结果表明,ICA技术可以有效地识别结构模态参数.     

基于ARMA模型的桥梁结构模态参数辨识研究

模态参数辨识是对结构进行动力损伤诊断的前提,本文介绍了一种通过建立ARMA模型来辨识结构工作模态参数的方法.待检结构在环境激励下发生自由振动,用位移传感器测出振动响应数据,据此建立适当阶数的ARMA模型,并估算模型参数.根据模型参数与系统模态参数的关系算得模态参数.最后用稳定图法剔除虚假模态,确定结构真实模态.重点讨论用ARMA时序模型进行模态频率辨识的问题,并通过一个简支梁振动试验对该方法进行了验证,将试验结果与随机子空间法和ANSYS建模分析法的计算结果对比发现,3种方法识别出的前三阶模态频率基本吻合,且满足精度要求,说明在激励数据未知的情况下,基于ARMA模型的模态参数辨识法能够准确地识别出系统的模态参数.     

基于RBF神经网络的钢框架梁端节点损伤识别

为有效识别钢框架梁端节点损伤程度及半刚性节点刚度参数,提出采用钢梁位移模态和曲率模态指标作为神经网络的输入参数,基于RBF神经网络对刚框架梁端节点损伤程度进行参数识别研究.结果证明,位移模态识别损伤位置的准确度高于曲率模态,对损伤程度的识别曲率模态优于位移模态.其中位移模态损伤识别误差小于10%,曲率模态识别误差小于5%,得出基于RBF神经网络可以较好的识别节点损伤及半刚性刚度参数.     

模态参数识别的单位脉冲响应函数法

本文详细地阐述了模态参数识别的单位脉冲响应函数法的原理和应用.在此方法中引入了“模态置信因子”的概念,用在此基础上编制的计算机程序,由单位脉冲响应的试验数据,实际地计算了机床主轴系统的模态参数.     

阻尼系统动力分析的矩阵摄动法

本文以复模态理论为基础,给出了非回转阻尼系统及阻尼回转系统结构参数有微小改变时,相应的复频率和复模态一阶、二阶摄动公式.这对动力优化设计和复模态参数识别十分有意义,而且还可研究结构中各种参数改变时对频率和模态影响的灵敏度.最后给出了两个算例.     

可去耦阻尼系统时域响应的不含模态参数表达式及其应用

文章利用矩阵函数理论直接给出了可去耦的多自由度有阻尼线性振动系统时域自由响应的不含模态参数的表达式,并列举了它在模态参数识别和结构参数识别中的应用。     

基于随机子空间的分布式结构模态参数识别

针对大型建筑结构集中处理庞大数据获得结构模态参数的不便性,提出适用于密集布排的传感器网络结构的分布式模态参数识别方法.以混凝土钢管拱桥为实验平台,按不同子结构划分工况,通过随机子空间方法有效地从环境激励下的响应中提取子结构模态参数,结合稳定图进行子结构系统定阶,去除虚假模态.利用粒子群优化算法和平均技术调整子结构振型,获取桥梁结构的整体振型.以模态置信度为判据对比分析该分布式算法和集中式算法的识别结果.结果表明,该方法具有良好的识别效果,可用于不同形式复杂结构的模态振型识别.     

虚假模态参数识别试验研究

为有效识别试验模态分析过程中的虚假模态和轴对称结构中的密集模态,对铝合金薄壳截锥壳卫星适配器样机的动态特性进行试验研究. 采用电磁激振器进行激励和压电加速度传感器采集响应,获得结构整体频响函数. 采用多项式方法拟合试验曲线,识别结构的模态参数. 系统比较单输入单输出、单输入多输出、多输入多输出等方法对频响函数曲线中密集模态参数识别的影响,并对比分析试验结果与有限元仿真结果,进一步识别试验测试曲线中的虚假模态参数. 试验结果表明:多输入多输出法更有利于分离轴对称结构的密集模态,试验获得铝合金截锥壳卫星适配器的前10阶固有模态;激振器安装不当导致频响函数曲线中存在虚假模态;对轻质结构进行试验模态分析时,需要考虑激振器的附加质量和附加刚度影响.     

万能工具磨床“砂轮轴-座”系统动态特性分析

本文推导了模态参数识别技术中非线性最优化法的计算机识别公式,编制了此方法的计算机程序,对MQ6025A型万能工具磨床“砂轮轴一座”系统进行了模态参数识别并建立了该系统的集中参数动力学模型。在试验中,本文考虑了最危险的激振方向,从而给出了动柔度指标的边界条件。本文采用了模态主导点的概念并用图解拟合园法提供了复模态参数初值,以提高识别精度。在本文建立的动力学模型上,对由复特征参数计算物理参数的方法进行了试探性的应用,编制了该方法的计算机程序。     

结构试验模态的计算机仿真分析

根据土木工程结构的特点,采用Visual Basic语言编写结构模态识别程序,使用频域单模态法识别结构模态参数,并采用计算机仿真分析技术讨论了在不同条件下的识别精度.分析结果表明,采用该程序识别结构的模态参数是可行的.     

MM7120H平面磨床实验模态分析

通过对MM7120H平面磨床的模态实验,利用模态参数的整体识别法对该机床结构进行参数识别.确定了动态参数并分析了机床的薄弱环节,找到了与机床磨削颤振所对应的主要薄弱模态,并提出了提高机床动态性能的措施.     

一种识别噪声模态的方法

噪声模态是振动系统的虚假模态,根据真实模态的不变性和噪声模态的随机性,通过利用最小二乘时域模态参数识别法二次识别复振型,提出归一化模态置信因子(NMCF)判别噪声模态。最后进行了计算机模拟。     

环境激励下结构模态参数识别的量子粒子群算法

环境激励下的结构模态参数可以通过不同点输出信号的互功率谱识别出来.将包含结构模态参数的互功率谱理论公式与不同点输出信号计算得到的互功率谱之差作为目标函数,通过搜索模态参数的取值而使目标函数最小,从而将优化问题转化为模态参数识别问题.量子粒子群算法是一种基于群体智能理论的优化算法.论文将量子粒子群算法应用到上述优化问题中识别环境激励下的结构模态参数.最后采用数值模拟的简支梁对该方法进行有效性验证.结果表明,量子粒子群可以有效地识别环境激励下的结构模态参数.     

利用图形识别模态参数法

本文提出一种识别动力字系统中结构振动模态参数的新方法，即图形法识别振动模态参数。该方法以三次以B－SpLine、Bezier、三次多项式样条以及自由曲线面等为基本工具，构成一套动力字系统的模态参数进行快速、直观地识别的新颖方法。     

基于应变模态分析的损伤识别方法研究

针对传统的结构损伤识别指标对结构早期局部损伤不敏感的现状,基于应变模态参数识别技术,研究了一种能识别早期损伤位置和损伤程度的损伤评价指标.该指标是测量结构上一系列关键点的应变,运用应变模态参数识别技术获得应变模态振型,并构造应变模态差这一损伤评价指标,达到了识别结构早期损伤位置和损伤程度的目的.数字仿真和实验结果表明,...     

弹性浮动研磨机振动结构参数识别

由于金刚石研磨加工系统输入激励不能清晰确定,本文建立了与结构振动微分方程等价的自回归滑动平均ARMA时序模型对系统模态参数进行识别,将结构参数识别问题转换为ARMA模型参数辨识问题,并对采集数据进行小波降噪处理,提高了识别精度.     

基于SOBI-SSI的结构工作模态识别研究

为提高结构模态参数的识别效率,解决随机子空间法(Stochastic Subspace Identification, SSI)中如虚假模态、模态混叠、定阶困难等问题,提出一种基于二阶盲识别算法(Secondary Order Blind Identification, SOBI)结合随机子空间法的模态参数识别方法。通过SOBI对多通道的振动信号进行盲源分离,得到单频或近似单频的模态响应时程,确定系统的阶次,然后通过快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)得到各阶模态响应的频谱图。设计一个具有特定通带特性的带通滤波器,使通带以外的其他频率成分抑制,从而提取出单一模态特征。最后,将只包含结构某一阶的模态信息输入到SSI中进行模态参数识别。结果表明,SOBI-SSI算法可有效剔除虚假模态和混叠模态,解决系统定阶问题,提高识别效率,且模态参数识别结果和SSI及有限元计算结果基本一致。     

基于稳定图的随机子空间识别结构模态参数

结构模态参数识别是结构健康监测的基础或输入.为了有效地识别环境激励下的结构模态参数,使用改进的稳定图结合随机子空间方法进行分析,并采用有限元模型进行了验证.结果表明:改进的稳定图结合随机子空间方法是一种行之有效的结构模态识别方法,可以有效地从环境激励的线性结构响应中获取结构模态参数,并避免了虚假模态的出现.     

基于地震激励的混凝土桥梁模态参数识别

为探讨基于地震激励下自然激励技术(NExT)结合特征系统实现算法(ERA)对于混凝土桥梁模态参数识别的可行性,对某一预应力混凝土连续梁桥进行了数值仿真分析。通过有限元分析软件建立了桥梁的三维实体模型,对模型进行有限元模态分析和时程分析,并利用强震记录实现地震激励,利用加速度信号、考虑外界白噪声的影响,在仅有输出响应信号的情况下采用NExT/ERA方法识别预应力混凝土桥梁的模态参数。通过数值仿真分析,识别出结构前4阶模态参数,与有限元模态分析得到的模态参数相比较,二者误差较小,吻合较好。