基于解析模态分解的时变与弱非线性结构密集模态参数识别

对于时变与非线性的结构系统,由于结构模态响应信号的瞬时频率并不等同于结构本身的瞬时频率,因此推导了单自由度与多自由度体系在自由振动和受迫振动下模态响应信号的瞬时频率与结构本身瞬时频率的关系,理论结果表明,对于时变的线性结构和弱非线性结构,模态响应的瞬时频率缓慢变化的部分与结构系统的瞬时频率近似相等。通过对一杜芬系统的数值模拟和对一调整索力变化而使其频率变化的斜拉索自由振动实验,验证了理论结果的正确性。对于具有密集模态的时变与非线性的多自由度体系,提出了把解析模式分解方法扩展到时变与非线性结构的模态分解。该方法通过小波变换选取二分时变截止频率,对结构的时变模态响应进行分离,从而实现多自由度结构时变参数识别。最后,对一具有密集模态的两层框架时变系统受白噪声激励和地震激励进行数值模拟,结果表明,提出的方法能有效的分解时变系统的密集模态响应并能较好的识别出结构系统的瞬时频率。     

两种新的基于子空间跟踪的时变模态参数快速辨识算法

该文研究了基于子空间跟踪的时变模态参数快速辨识算法的过程。对更新的输入/输出数据的预处理后, 时变模态参数辨识的主要问题转化成子空间跟踪, 引入NPI 和API 子空间跟踪算法替代PAST 形成两种新的时变模态参数快速识别算法。通过对移动分布质量-悬臂梁这一典型的时变结构系统以及两自由度弹簧-质量系统的时变模态参数识别验证了新算法的有效性并且比较分析了这3种基于不同子空间跟踪算法的时变模态参数识别算法的辨识能力。     

基于区间B样条小波基函数时变多变量AR模型的时变结构参数识别

本文研究的是时变动力学结构的参数识别问题。仅利用线性时变结构的多个加速度响应测量数据,本文将区间B样条小波函数作为时变基函数,构造了基于区间B样条小波基函数的时变多变量自回归模型,并推导了时变结构瞬时频率的识别方法。文中利用该法对一个三自由度线性时变结构进行了仿真研究,针对结构瞬时频率周期变化,突变和线性变化三种不同的情况分别进行了瞬时频率识别,并在加速度响应数据中加入了不同信噪比的高斯白噪声以检验识别方法的抗噪能力。最后,文中对一个具有质量时变特性的悬臂梁结构进行了实验研究,实验结果充分说明了区间B样条小波基函数时变多变量自回归模型对时变结构参数识别的可行性,有效性和良好的抗噪能力。     

结构模态参数辨识的时频分析方法

本文应用线性和二次时频变换方法 ,包括 :线性时频分析方法短时傅立叶变换和二次时频表示魏格纳—维尔分布 ,进行了时变结构模态参数的辨识。通过对刚度突变的单自由度系统时变参数辨识的仿真 ,论述了两种时频辨识方法的特点。仿真结果表明时频变换辨识方法是辨识时变模态参数的有效工具 ,魏格纳—维尔分布二次时频表示能得到比基于短时傅立叶变换的谱图更好时间和频率分辨率的辨识结果     

状态空间下基于小波变换的时变系统参数识别

基于状态空间和小波理论提出了时变系统的参数识别方法。该方法将线性时变系统的二阶振动微分方程转化为状态空间里的一阶微分方程组,再对系统的自由响应数据进行小波变换,利用小波尺度函数的正交性,又将一阶微分方程组的求解转化为线性代数方程组的求解问题。识别出等效的系统转移矩阵,再利用特征值分解,可以得到系统的模态参数,然后将等效的系统转移矩阵与实际物理模型中的质量、刚度和阻尼矩阵对照,识别出系统的刚度和阻尼矩阵。以4层楼房剪切模型为例,对突变、线性变化和周期变化3种情形下的时变参数进行了识别,仿真算例验证了该方法的正确性和有效性。     

基于矩阵分式多项式时变结构模态参数最小二乘辨识

基于时间相关矩阵分式多项式传递函数模型,给出线性时变结构时频域参数化模型。以时频域参数化模型为基础,将现有广泛用于时不变结构模态参数辨识的最小二乘复指数法拓展到时频域,提出基于矩阵分式多项式模型的时频域线性时变结构模态参数最小二乘辨识方法;针对时频域最小二乘对计算资源庞大需求问题,给出基于缩减正则方程的最小二乘问题求解方法。通过对两质量连续变化三自由度时变结构仿真算例,说明最小二乘中待估参数约束对模态参数辨识影响,阐述所提线性时变结构模态参数辨识方法特点,说明方法的有效性及潜在实用性。     

用于时变结构模态参数识别的投影估计递推子空间方法

基于投影估计子空间跟踪算法提出了一种新的可用于时变结构模态参数识别的递推子空间方法。首先利用方阵求逆公式和正交补空间的性质将待跟踪的矩阵变换为一种适合在线跟踪的一阶修改递推格式,然后将奇异值分解转化为无约束优化问题,通过投影估计将目标函数变换为关于新数据的二阶形式,再利用最小二乘法求出系统的特征子空间,最后根据模态分析理论求出时变结构的伪模态参数。使用本文方法辨识一个具有移动质量块机械臂系统的伪模态参数,并将结果与另外两种方法进行比较。理论和仿真结果表明提出的方法具有计算量小、对噪声不敏感等优点。     

用卡尔曼滤波技术识别振动系统参数

本文提出了利用卡尔曼滤波技术识别线性定常振动系统参数的方法。首先,将系统动力学方程转化为离散的可观标准型状态方程,为了应用卡尔曼滤波技术,再将一个单输入多输出系统的标准型参数识别问题转化为若干个单输入单输出系统的状态估计问题。接着,介绍了三组实用的滤波公式,以及选取滤波器所需的初始信息的方法。然后列出了由滤波得到的标准型参数求得振动系统复模态参数和固有模态参数所用的转换公式。最后对本文提出的公式进行了讨论,并给出了一个模型的模拟试验结果。     

模态参数识别Prony法的一种改进

本文在推广的Prony法的基础上,经过推导,提出了一种在实数域内求取模态参数中幅值与相位的新方法。分析与计算机模拟表明,本法的识别效果比推广的Prony法好。     

时变AR模型的一种定阶方法

自回归（AR）模型的定阶对其分析结果的准确性、效率和可靠性具有重要影响。对时变AR模型的定阶问题进行了深入研究,提出了一种基于采样频率以及分析频率之比的定阶方法。对一质量随时间变化的悬臂梁进行了有限元建模,运用计算所得到的振动响应建立了梁的时变AR模型,利用所提方法进行了该模型的定阶,采用递推最小二乘法对梁的模态频率进行了估计。对一质量时变的悬臂梁进行了试验,对采集的振动响应信号建立了时变AR模型并识别了其振动模态频率。模拟计算和试验结果都表明,提出的时变AR模型定阶方法是有效且可行的,且识别算法具有一定的抗噪性。     

应用时频分析方法辨识时变系统的模态参数

应用Gabor展开及Hilbert变换进行时变线性系统模态参数的辨识。利用非平稳信号的Gabor变换将结构响应信号表示在时频面上，并通过Gabor展开重构分离模态分量，建立每一阶模态的时变线性模型。对单模态时变线性模型应用Hilbert变换来辨识随时间变化的模态频率和阻尼。通过对刚度和阻尼慢变的两自由度系统模态参数的仿真辨识验证辨识方法的有效性。仿真结果表明：本文方法为时变线性系统的模态参数辨识提供了一条新的途径。     

基于时频滤波的时变模态分解方法

应用非平稳信号的时频滤波进行多自由度时变线性系统的模态分解。将基于Gabor展开的时频滤波 方法引入多自由度线性时变结构模态参数辨识中,提取单模态响应分量。对线性时变系统在白噪声激励下振动响 应的单模态响应进行提取,通过对附加质量随时间连续变化的悬臂梁的单模态响应分离来验证分解方法韵有效 性。实验研究结果和理论计算结果表明:方法为参数时变的线性系统的模态分解提供了一条新的途径。     

基于现代谱估计理论的工况模态分析

大型结构如涡轮发动机，桥梁和淑海建筑等通常都处于变化非常大的一种工作环境之下，承受某种随机的环境激励，这时就需要直接利用工况条件下的响应数据提取模态参数。根据环境激励技术（NExT)的相关理论，线性结构中白噪声响应之间的相关函数与系统的脉冲响应函数具有类似的数学表达形式。本文首先将上述结论推广到复模态中，然后采用现代谱理论，运用谐波恢复的扩充的Prony方法，从相关函数中提取环境激励下的结构的模态参数，该方法由于对实模态和复模态进行了统一的处理，因而对于实模态和复模态都适用，通过仿真数值算例表明，该辨识方法对于环境激励下的系统辨识是合理有效的。     

线性回归模型中的递推辨识及其应用

摘要：因机械系统振动响应离散差分方程可以改写为关于结构模态参数的线性回归形式,对于此线性回归形式中的结构模态参数的辨识问题可转化为系统辨识理论中线性回归模型的未知参数矢量的辨识估计问题。当系统对象在白噪声激励下,常规的最小二乘辨识法可以给出参数估计的无偏估计。当系统对象在有色噪声作用下,在常规最小二乘辨识法的基础上提出一种新的可分离迭代最小二乘辨识法。在缺乏关于噪声的统计先验信息,仅有噪声为未知但有界的情况下,提出一种带死区的最小二乘辨识法,该辨识法不仅能给出未知参数矢量的一致性无偏估计,而且还能保证参数估计值逐渐向真值靠拢,任何相邻两估计值之间的逼近程度远远小于噪声的上界。在有界噪声出现的情况下,该算法的鲁棒性可以通过在参数修正方程中引入死区的方法来增强。最后用理论上的仿真算例和弹簧-质量-阻尼系统的振动响应来验证两方法的有效性和可行性。     

基于HHT的结构模态参数自动化识别方法和试验验证

建筑结构的模态参数识别是健康监测系统中的核心算法。模态参数识别经过多年的发展已经非常成熟,种类繁多。但是基于Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform, HHT)的结构模态参数识别中多个步骤均需要研究人员对参数进行主观判断与筛选,不能直接用于长期的结构健康自动监测。该文提出了一种基于HHT的结构模态自动识别方法,利用深度神经网络(Deep neural network, DNN)结合K-L散度实现了EMD(Empirical mode decomposition)虚假分量的识别与剔除,利用奇异谱分析(Singular spectrum analysis, SSA)结合Butterworth滤波器对EMD产生的模态混叠现象进行分离,对只包含单一模态信息的固有模态函数(Intrinsic mode function, IMF)进行Hilbert变换后通过最小二乘法拟合实现模态参数识别。将上述方法应用于一3层混凝土结构振动台试验的监测数据分析,结果表明:该方法可以在不依赖研究人员的主观参数选择前提下,有效实现结构模态参数的自动化识别。     

随机子空间识别在悬索桥实验模态分析中的应用

为了从大型悬索桥的脉动实验结果得出精确的结构动力特性,以便进行结构的抗风、抗震研究和实时监测,本文利用随机子空间系统识别方法对虎门悬索桥进行了模态分析。这种时域识别方法基于状态空间模型,仅利用结构输出反应,避免了传统的人工识别和迭代过程,但必须利用稳定图形确定模型阶数。同有限元数值计算结果作比较后可看出,该法能识别出10个频率在0.5Hz以下的自振频率,并且可得到较好的结构阻尼,说明随机子空间系统识别方法是分析大型桥梁脉动实验特征参数的有力工具。     

基于响应传递比的桥梁结构工作模态参数识别

响应传递比在系统极点处与输入无关,并且等于振型比。基于这一独特性质,可以融合多个激励工况下的测试值构建传递比矩阵,并通过奇异值分解技术快速判断出系统的极点,进而根据传递比向量直接估算出振型向量。为了研究该方法在土木工程结构的工作模态参数识别中的应用,首先通过数值算例验证了响应传递比方法可以有效剔除谐波输入引起的虚假模态。此外,通过一环境激励下实桥的振动试验对该方法进行验证,并与有限元方法和随机子空间法结果进行了对比。结果表明,响应传递比方法能够有效地运用于环境激励下桥梁结构的模态参数识别。     

基于系统响应自相关函数的振动参数识别

分析了线性系统全响应的组成,利用Prony多项式,提出了用于振动模态参数识别的自相关复指数法。数值仿真结果证明该方法有效。数值仿真还对初始激励、采样精度、采样频率等影响方法效果的参数的选择进行了讨论。     

前后向时间序列模型联合估计的时变结构模态参数辨识

为提高时变结构模态参数辨识精度和抗噪声能力,提出一种前后向泛函向量时变自回归滑动平均（FS-VTARMA）时间序列模型联合估计的模态参数辨识方法。首先建立前后向FS-VTARMA模型联合估计的均方误差形式的费用函数,其次引入非平稳信号中前向模型和后向模型估计系数的近似共轭关系,再利用两步最小二乘法（2SLS）得到时变模型系数,最后把时变模型特征方程转换为广义特征值问题提取出模态参数。利用时变刚度系统非平稳振动信号验证该方法,结果表明：能有效地克服前向模型估计中模态参数一步延迟以及起始时刻无法准确获得,以及后向模型估计中模态参数一步超前以及终止时刻无法准确获得的缺点,具有更高的模态参数辨识精度和更强的抗噪声能力。     

一种现场模态参数识别的时域方法

本文从Prony 法导出适用现场模态参数识别的ITD 方法。利用直接测得自由衰减响应和背景噪声的自、互相关函数,在很宽的噪声条件下获得特征阵的一致估计。通过系数阵的伪秩正交分解以控制病态,并使特征阵降阶,减少求特征问题及甄别“噪声模态”的计算量。从微机分析模拟和实验数据的结果来看,本方法具有较好的应用前景。