高拱坝泄流激励下基于频域法的工作模态参数识别

水工结构的模态参数是评估在役水工结构运行状态的指标之一,水工结构运行状态健康诊断的核心技术之一就是如何通过各种技术手段获取结构的模态参数指标.研究高拱坝在泄流激励荷载作用下,仅利用结构输出响应识别结构工作模态参数.首先,对高拱坝泄洪诱发振动的激振荷载特性进行了研究;其次,分别建立了以典型水流脉动荷载和白噪声荷载作为输入激励的悬臂梁动力响应数值模型,仅利用输出响应识别了悬臂梁的模态参数,并对识别结果进行了对比分析,论证了以水流脉动荷载作为未知输入仅利用流激振动响应进行结构工作模态参数识别的可行性.最后以二滩拱坝泄洪振动原型观测数据为基础,对二滩拱坝的泄洪工作模态参数进行了识别并评估了该拱坝的泄洪动力性态.     

基于泄流响应的高拱坝模态参数辨识与动态监测

模态参数的准确辨识是对在线结构进行损伤诊断和状态监测的难点和核心之一。以二滩高拱坝原型测试为背景,结合随机子空间算法与改进的稳定图对泄流激励下的拱坝模态参数进行辨识,并实现对高坝振动状态的长期在线监测,为结构的安全评估提供依据。针对时域法所面临的模型定阶困难和噪声干扰以及由它们所引起的虚假模态辨识与剔除问题,利用改进的稳定图方法对模态参数进行更为精确辨识,并与ERA算法的识别结果进行对比。研究表明,该方法具有良好的品质与较高的计算精度,具有良好的工程应用前景。     

基于独立分量分析的结构模态参数识别

简要介绍了独立分量分析的基本原理及算法,探讨了结构的正规坐标与独立分量的关系。分析认为,结构自由振动响应的振型分解可以看做是一个ICA问题。因此,可以把独立分量分析发展成为一种利用结构自由振动响应时域信号进行模态参数识别的方法。结合数值仿真算例及振动试验,验证了独立分量分析用于结构模态参数识别的有效性。结果表明,独立分量分析可以准确的从结构自振响应中,分离出各正规坐标,同时估计出各阶模态振型向量,适用于环境激励下的工作模态参数识别。     

基于CEEMD和小波包阈值的组合降噪及泄流结构的模态识别方法

水流荷载激励下,泄流结构模态识别的实测振动信号常受噪声干扰。以往EEMD算法有添加白噪声造成非标准IMF导致的模态分裂问题及IMF有噪声残余不能完整重构信号的完备性问题。而完备总体经验模态分解(CEEMD)法,通过在信号分解的每一层面添加特定高斯白噪声,利用分解后第一阶分量加总平均得到唯一余量计算固有模态函数,克服了EEMD的缺点;同时提出CEEMD与小波包阈值结合的组合降噪方法,运用到向家坝水弹性模型实测振动信号降噪中,验证了该组合方法降噪的有效性;为了提高带噪振动响应模态识别的精度,基于数据相关技术,利用Markov参数构造相关矩阵R,用该相关矩阵重构Hankel矩阵后SVD分解得到系统最小实现,即数据相关特征系统实现法(ERA/DC)。将滤波降噪结合模态识别的整套方法,应用到锦屏一级拱坝的泄流实测振动响应中,得到了较好的应用效果。     

随机激励下基于ICA的结构模态参数识别

简要介绍独立分量分析(ICA)的基本原理,提出将ICA方法与随机减量法(RDT)结合起来用于随机激励下结构的模态参数识别。结合数值仿真算例和振动试验分析,验证所提出方法用于随机激励下结构模态参数识别的有效性。结果表明,ICA可以准确地从结构随机振动响应信号中分离出各源信号,并同时估计出各阶模态振型向量,源信号与结构模态坐标存在一一对应关系,再结合随机减量法和单模态识别法可识别各阶模态的频率和阻尼比。该方法仅利用振动系统的输出响应进行分析,适用于随机激励下结构的工作模态参数识别。     

一种未知激励下土木工程结构模态参数识别新方法

未知激励下的土木工程结构响应信号通常是随机的且噪声水平较高,因此对其进行参数识别具有挑战性。从未知激励下的振动响应信号出发,结合随机减量技术、解析模态分解、希尔伯特变换和卡尔曼滤波理论提出一种新的未知激励下土木工程结构模态参数识别新方法。该方法首先采用随机减量技术将实测的振动响应信号转换成自由振动响应信号;其次,运用解析模态分解理论将转换后的自由振动响应信号分解成各阶独立的模态分量信号;最后,采用希尔伯特变换估计出各阶分量信号的固有频率和模态阻尼比。然后运用卡尔曼滤波算法对估算出的频率和阻尼比进行滤波和平滑以得到更精确的识别值。通过一个含有密集模态分量的合成信号和一个未知激励作用下4层钢框架结构试验验证了该方法的有效性,研究结果表明:该方法在未知激励情况下仍然能够准确有效识别结构固有频率和阻尼比。     

π 型叠合梁颤振试验及数值研究

提出了一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的模态参数辨识算法,用于颤振试验信号的数据处理。采用自然激励技术提取脉冲响应信号;利用信号的先验信息结合本文提出的适应度函数,求解最优分解参数;用参数优化后的VMD算法将信号分解为指定个数的信号分量,每个分量仅含单一频率的振动模态;用矩阵束法识别模态参数。数值仿真和风洞试验研究表明:改进的VMD算法可以有效分离颤振试验信号中的密集模态,提高模态参数辨识的精度;结合颤振裕度法,有助于颤振边界的预测。     

基于CEEMDAN与SVD的泄流结构振动信号降噪方法EI北大核心CSCD

针对泄流结构振动信号非平稳性和特征信息被强噪声淹没的实际问题,提出一种基于具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和奇异值分解(SVD)联合的信号降噪方法。对一维泄流振动信号时程进行CEEMDAN分解,将信号分解为一系列固有模态函数分量(IMF),运用频谱分析方法筛选包含主要振动信息的IMF分量,滤除低频水流噪声,实现信号的初次滤波;利用排列熵理论确定含噪声较多的IMF分量,采用奇异值分解技术提取奇异值信息,运用奇异熵增量定阶理论滤除IMF分量中的高频噪声,实现信号的二次滤波;将包含结构振动信息的IMF分量重构,得到泄流结构的工作特征信息。结合拉西瓦模型振动实测数据,运用该方法进行计算分析,滤除高频和低频噪声,提取结构振动特征信息;结果表明该方法在泄流结构特征信息提取方面具有优越性,可为泄流结构在线监测和安全运行提供依据。     

基于CEEMDAN与SVD的泄流结构振动信号降噪方法

针对泄流结构振动信号非平稳性和特征信息被强噪声淹没的实际问题,提出一种基于具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和奇异值分解(SVD)联合的信号降噪方法。对一维泄流振动信号时程进行CEEMDAN分解,将信号分解为一系列固有模态函数分量(IMF),运用频谱分析方法筛选包含主要振动信息的IMF分量,滤除低频水流噪声,实现信号的初次滤波;利用排列熵理论确定含噪声较多的IMF分量,采用奇异值分解技术提取奇异值信息,运用奇异熵增量定阶理论滤除IMF分量中的高频噪声,实现信号的二次滤波;将包含结构振动信息的IMF分量重构,得到泄流结构的工作特征信息。结合拉西瓦模型振动实测数据,运用该方法进行计算分析,滤除高频和低频噪声,提取结构振动特征信息;结果表明该方法在泄流结构特征信息提取方面具有优越性,可为泄流结构在线监测和安全运行提供依据。     

EMD与小波阈值联合滤波方法的改进及其在泄流结构振动分析中的应用

泄流结构在水流荷载作用下的实测振动响应中常混有各种噪声,影响结构振动响应分析的精度。通过研究EMD与小波阈值联合的滤波降噪方法,提出了含噪信号EMD分解后各分量中噪声标准差的确定方法,解决了小波阈值计算中噪声标准差计算难的问题。同时,分析了泄流结构水流激励荷载的特点,将NExT+HHT的模态参数识别方法应用到泄流结构中。最后,将文中提出的方法应用到二滩拱坝、映秀湾水电站拦河闸结构实测振动响应的滤波分析中,取得了较好的应用效果。     

考虑质量变化的空间拱结构小损伤识别方法研究

该研究针对空间拱结构损伤识别精度问题,提出了一种空间拱结构小损伤的动态识别方法。该方法在识别过程中考虑损伤区的质量变化的因素来提高了结构损伤识别的精度。在建立的空间拱结构损伤模型中,应用频率和振型的质量因子变化来表示损伤区质量的变化。应用Wittrick-Williams算法对损伤参数进行计算,根据计算结果来判定结构的损伤位置和程度。为了实现应用最少的测量模态和结构振动特性数据对结构损伤精确识别,建立了一个应用遗传算法的优化计算程序对损伤参数优化计算。在该优化程序中,应用初始的随机染色体群代表沿空间拱不同的损伤分布状况。通过对单一损伤、多个损伤区域和不同边界条件下空间拱进行损伤识别案例对所述方法进行验证,并分析解决了对称结构损伤定位唯一性的问题。结果表明,所提出的识别方法对空间拱结构的损伤具有较好的识别效果,所建立的损伤识别程序具有较高的识别精度。     

环境激励下桥梁结构模态参数识别的改进随机子空间算法

为了剔除稳定图中的虚假模态和避免模态遗漏现象,提高模态参数识别的精确度,提出了一种基于滑动窗口和相似度的桥梁结构模态参数智能化识别算法。基于余弦相似原理提出了频率相似度和振型相似度,并依此构建置信度,以实现对系统真实阶次的自动化确定;引入改进集成经验模式分解算法,以消除响应信号内部的噪声信号,达到消除部分虚假模态的目的;接着引入滑动窗口以实现对响应信号的划分,并通过构建频率相似度、振型相似度以及阻尼比相似度实现多个窗口对应参数结果中同类模态的聚类处理,达到剔除虚假模态和避免模态遗漏的目的。最后将所提算法运用于实际斜拉桥结构的模态参数识别,并将识别结果与现场试验值以及有限元结果进行对比,结果表明,所提算法不仅能有效识别出频率结果还能识别出准确的模态振型图,能够实现桥梁结构模态参数的在线智能化识别。     

基于变分模态分解的模态参数识别研究

基于变分模态分解(VMD),提出一种新的结构模态参数识别方法:①通过自由振动试验或通过随机减量法从结构随机振动响应中获取结构自由衰减振动响应(FDR),并采用VMD方法从FDR中分解出结构模态响应;②通过经验包络法(EE)计算模态响应瞬时频率,并通过一种该研究新提出的方法计算模态响应瞬时阻尼比;③结构的模态振型向量可通过处理所有可用传感器得到的模态响应得到。瞬时模态频率和模态阻尼比可以捕获模态参数的任何瞬态变化。通过一系列数值和试验算例验证了该方法的有效性,突出了该方法的优势,并对该方法抗噪声性能进行了研究。研究表明,该方法适用于线性和非线性系统,且可用于识别具有密集模态和瞬态特性的系统。     

基于非线性阻尼识别的螺栓连接检测技术

螺栓连接质量是影响机械结构装配质量的关键,研究快捷、有效的检测技术具有重要意义。根据能量守恒定律,推导出螺栓连接接触面非线性阻尼识别公式。基于系统动力学特性与经验模态分解(EMD)相结合的方法,确定出用于阻尼识别的系统敏感固有频率。以L型梁为研究对象进行实验,并利用希尔伯特变换方法和建立的非线性阻尼识别公式,得到系统的黏性阻尼比以及非线性阻尼比。研究表明,螺栓扭矩的变化对系统固有频率影响较小,而对系统阻尼的影响显著,尤其是对黏性阻尼比的影响较明显;当螺栓发生松动时系统的黏性阻尼比会发生明显的非线性变化,即由0.1225跃升至0.2587,相对增加了111.18%,从而验证了基于非线性阻尼变化检测螺栓连接质量的有效性。     

基于实测扫频响应反推管路卡箍支承刚度及阻尼

为了建立管路系统动力学模型并分析其振动特性,需获取动载荷下卡箍支承刚度及阻尼等力学特性参数。该研究提出一种基于实测扫频响应的响应面法来反推上述参数的方法;提出了基于响应面反推管路卡箍支承刚度和阻尼的辨识算法;利用自编有限元创建了管体-卡箍系统的动力学模型,推导了管路系统振动响应;在利用响应面法的匹配计算中,进行了卡箍刚度及阻尼关于频率和对应响应的多项式拟合,并采用基本遗传算法进行了优化。在实例研究中,用提出的方法辨识出了所研究管路卡箍的具有频率依赖性的支承刚度和阻尼;将辨识值回代到分析模型中,通过比较预测的与实测的频域响应,共振频率及响应偏差均小于3%,证明了辨识结果的合理性。     

基于VMD的建筑结构模态参数识别

在建筑结构的健康监测、控制和状态评估中经常遇到的一个关键性问题是如何根据实测响应信号准确估计结构阻尼比及自振频率等模态参数。基于变分模态分解(VMD)提出一种新的结构模态参数识别方法。该方法首先对实测振动信号进行VMD分解,获得单模态信号,然后采用自然环境激励技术(NEXT)得到单模态信号的自由衰减响应,最后利用直接插值法(DI)和曲线拟合获得结构的自振频率和阻尼比。通过三层框架结构的数值模拟验证了该方法的准确性及可靠性。利用该技术对台风“达维”作用下广州中信广场的实测加速度数据进行分析,并将估计的结构模态参数和其他识别方法的分析结果进行对比,进一步验证了该方法的准确性和有效性。     

基于加速度二次协方差矩阵参数变化比法的环境振动下结构损伤识别

在白噪声环境激励下,结构加速度响应的自相关/互相关函数构成一个新的二次协方差（CoC）矩阵,组成这一协方差矩阵的元素经证明是结构模态参数（频率、振型、阻尼）的函数;与提取模态参数的一般损伤识别方法相比,二次协方差矩阵包含结构振动的更多和更高阶模态信息。本文利用结构损伤前和损伤后的二次协方差（CoC）矩阵参数的变化比,对只基于振动输出的、环境振动下的结构进行损伤识别。对一个七层框架结构模型进行了数值模拟,首先对不同噪声程度、不同损伤位置和程度的损伤结构进行损伤定位,再结合模型修正法,对结构损伤程度进行识别,展示了该方法的有效性。     

单斜面索拱支承曲梁人行桥人致振动控制研究

进行了一种单斜面索拱支承曲梁人行桥的人致振动控制研究。在人行桥的初始状态及静动力特性基础上,模拟了随机人群荷载作用下人行桥的振动响应,参数化地研究了调谐质量阻尼器(Tuned Mass Damper,TMD)的减振作用,考虑了TMD不同质量比、刚度、阻尼参数以及布置方式的影响。在TMD装置安装前后对人行桥进行实地动力测试,测试了结构减振前后的模态特性以及在单人、多人和人群荷载工况下的振动响应,讨论了TMD装置对该类型人行桥的减振效果。结果表明:减振后结构关键模态阻尼增大为减振前的4.14倍;单人步行和跑动工况下,通过设置TMD,结构加速度峰值下降31.1%～55.9%,加速度均方根下降36.4%～52.0%;多种人群步行工况下,结构竖向加速度峰值最大为0.41 m/s~2。研究结果表明单斜面索拱支承曲梁人行桥刚度较柔,TMD对控制该类型人行桥结构人致振动具有很好的效果。     

基于次级通道前馈等效阻尼补偿的改进滤波x-LMS算法

研究了通过次级通道阻尼补偿提高滤波x-最小均方(Least Mean Square; LMS)算法性能的实现方法,提出了一种自适应前馈等效阻尼补偿方案;将前馈补偿器与自适应前馈控制器设计相结合,设计了基于前馈等效阻尼补偿的改进滤波x-LMS算法,改进算法保持了滤波x-LMS算法结构简单、鲁棒性强等优点。以柔性悬臂梁前两阶模态振动为控制目标,分别采用两种算法进行了主动减振仿真实验,结果表明本文提出的改进滤波x-LMS算法具有更快的收敛速度。     

扩展特征系统实现算法的模态参数识别特性研究

结构动力响应作为模态参数识别的输入数据,对识别结果存在一定的影响。扩展特征系统实现算法(EERA)是一种多输入输出的结构模态参数识别的时域方法,相比于特征系统实现算法(ERA)应用范围可以扩展到任何随机响应,具有识别精度高、稳定性好等特点。该文主要对EERA算法,在分别采用加速度、速度和位移动力响应作为输入时,对两个自由度弹簧阻尼质量系统和实验室环境下6层框架结构识别的结果进行了比较分析,得出EERA对任何动力响应均适用,并且建议采用加速度动力响应信号识别高阶模态。