基于加速度响应连续小波变换的线性时变结构瞬时频率识别

推导了函数积分运算的连续小波变换计算方法。借助此法,假设线性时变结构的质量系数为时不变常数,或者其随时间变化的规律已被经验掌握,仅利用线性时变结构自由振动的加速度响应信号,就可以计算出速度响应和位移响应信号的连续小波变换值。将一小段时刻点的线性代数方程组构造成最小二乘问题,求解最小二乘解识别出结构的时变阻尼和时变刚度,从而确定时变结构的瞬时频率。通过对5层剪切梁楼房模型和3自由度密集模态时变结构瞬时频率的识别,验证了识别方法的正确性、有效性和抗噪声能力.     

用于时变系统参数识别的状态空间小波方法

该文利用系统的激励和受迫响应数据,基于状态空间和小波变换理论,提出了一种识别时变系统参数的新方法.该方法首先将线性时变系统的二阶振动微分方程转换为一阶状态方程,然后对系统的激励和响应信号进行小波尺度函数空间投影,利用小波尺度函数的正交性,把一阶状态空间方程解耦为线性代数方程组.其次求解方程组,识别出不同时刻的等效系统转...     

基于小波多分辨率分析的时变结构参数识别研究

提出一种小波多分辨率分析的最优尺度选择方法,并将其应用于结构时变物理参数的识别。首先,从函数空间剖分的角度引入WMRA对时变参数进行多分辨率近似展开,将振动微分方程转化成多元线性回归方程,根据时变参数的频率范围及采样频率、线性方程组的个数等确定分解层数取值范围;其次,利用赤池信息准则（AIC）寻求最优分解尺度,为增强数据的稳定性,采用正交最小二乘算法（OLS）代替传统最小二乘算法（LS）对模型中小波系数进行估计并重构时变参数;最后,分别以突变和连续变化的两种时变参数的5层剪切框架模型进行数值模拟。分析结果表明:在预先确立的分解尺度范围内,采用无噪声干扰的响应信号进行识别时,识别精度随着分解尺度的增加而增加;采用噪声干扰的测量信号进行识别时,识别精度与分解尺度的增加无必然联系;通过选择适当的分解尺度,能够准确识别时变参数、提高方法的计算效率并保证很好的抗噪性能。     

基于复小波变换的结构瞬时频率识别

对结构响应信号进行连续复Morlet小波变换,根据小波系数的模极大值提取小波脊线,识别结构的瞬时频率;为降低噪音的影响,采用奇异值分解(SVD)方法进行降噪处理,建立了一种基于连续复小波变换识别时变系统瞬时频率的方法.用一个具有时变刚度的弹簧质量系统的数值算例验证方法的有效性,随后设计了一个时变拉索结构试验,分别对索施加线性和正弦变化的拉力,同时测试结构的冲击响应,运用提出的方法成功地识别了索的瞬时频率.数值与试验结果表明,提出的方法能有效地识别时变结构的瞬时频率,且识别方法具有一定的抗噪性.     

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。     

基于时变模态振型小波变换的结构损伤识别方法

结构损伤是一种非线性发展过程,会导致结构模态参数的变化,因此可以通过时变模态振型特征识别损伤状况。对结构的响应信号进行小波变换,提取当小波系数模出现局部极大值时的尺度参数,利用这些尺度参数识别结构的瞬时频率。选取特定尺度参数,对结构各个节点的信号进行小波变换,将信号解耦到只含某一阶模态,通过小波系数的比值进行归一化处理,从而得到结构的瞬时振型。对结构瞬时振型差做小尺度的小波变换,通过小波系数的实部出现极大值的时间及其出现的位置识别出结构的损伤时间与损伤位置,通过极大值的大小判断损伤程度。应用一个悬臂梁和斜拉桥数值算例,证明该方法不仅能准确识别结构发生损伤的时间,而且能高精度、高效率地识别结构损伤位置和损伤程度。     

基于改进L-P小波的时变模态参数识别方法

研究了基于改进Littlewood-Paley(L-P)小波变换的结构时变模态参数识别方法.用改进的L-P小波对结构动力响应信号进行小波变换,由能量较大的频带所对应的尺度识别结构基本频率及其随时间的变化情况;由某时刻各自由度响应在各阶频率对应尺度上的小波系数的比值识别结构的各阶振型.针对剪切型框架结构,利用识别的频率变化判断结构是否发生损伤以及损伤发生的时间,通过识别损伤前后的一阶振型斜率变化判断损伤发生的位置.该方法不需要激励信息,且有较好的抗噪声能力.     

基于同步挤压小波变换的结构瞬时频率识别

对结构响应信号采用连续可逆的时频变换工具—同步挤压小波变换,能提高时频曲线频率精度,有效地识别出结构的瞬时频率。用Duffing弱非线性系统及两层剪切型建筑模型验证该方法的正确性。设计时变拉索试验,分别对索施加线性与正弦变化拉力,测出结构的加速度响应,用同步挤压复Morlet小波变换算法进行索的瞬时频率识别。数值模拟及试验表明, 同步挤压小波变换能有效识别时变结构及非线性结构的瞬时频率,该方法具有较好的稳定性。     

基于自由响应数据的时变系统物理参数识别

提出了一种基于自由响应信号识别时变系统物理参数的子空间方法.该方法以任意组合的位移、速度、加速度响应信号为测量信息,通过对仅利用一组响应信号组成的Hankel矩阵做奇异值分解,识别出等效状态的系统矩阵,然后运用推导出来的通用时变系统的转换矩阵,将等效状态系统矩阵转换成为实际物理状态下的系统矩阵,从而识别出实际系统的刚度、阻尼矩阵.以二自由度弹簧-质量-阻尼模型为算例,研究了突变、线性变化和周期变化三种变化形式下物理参数的识别,并讨论了不同信噪比下噪声对识别结果的影响,仿真算例验证了该方法的正确性和有效性.     

基于同步挤压小波变换的时变结构损伤识别方法研究

提出一种基于同步挤压小波变换的时变结构损伤识别方法。采用小波总能量指标识别时变结构的损伤位置,然后对损伤位置处的响应信号进行同步挤压小波变换,识别其瞬时频率并重构本征函数分量信号。在此基础上,求解响应信号的模态振型参与系数比值并联合瞬时频率共同构建了一个新的时变损伤指标(TVDI)。采用一个刚度突变和线性变化的简支梁数值算例对提出的小波总能量和TVDI损伤指标进行了验证,结果表明,提出的指标能够准确地识别结构的损伤位置和时变损伤。