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。     

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。     

环境激励下基于ESMD的结构模态参数识别方法

提出一种环境激励下基于极点对称模态分解(ESMD)的模态参数识别新方法。该方法首先利用带通滤波将实测环境振动响应分解成一系列单卓越频率的窄带子信号。然后,利用ESMD方法对子信号进行模态分解,得到若干单模态时程信号。最后,应用随机减量法对每个单模态时程信号进行处理,获得随机减量信号并由此识别模态参数(频率,阻尼比以及振型)。采用该方法识别一座5层剪切框架数值模型和一座3层剪切框架实验模型的模态参数,并将识别结果与理论值或者NExT-ERA方法识别的结果做对比,结果表明:该方法能较好地从环境振动响应中识别出结构的模态参数,具有良好的适用性和足够的精度。     

基于解析模式分解的密集工作模态参数识别

长大跨度的桥梁结构或者高层建筑的工作环境振动响应中经常包含密集的模态成分,并会出现模态叠混现象,而传统的信号分析方法往往难以识别结构的密集模态参数。提出一种基于解析模式分解理论与随机减量技术相结合的方法识别环境激励下的结构密集模态参数。对于工作环境激励下的结构振动响应,通过随机减量技术可以提取结构的自由振动响应,利用解析模式分解方法对具有密集模态的自由振动响应进行有效的分解,对每一阶自由振动响应利用最小二乘拟合方法识别出频率与阻尼比。通过两层框架的数值模拟以及对密集频率的密集程度指数和信号时程长度等参数分析,其结果表明通过随机减量技术提取的自由振动响应可以有效的减少模态叠混的影响,虽然提取的自由振动响应的时程长度比实际的信号时程要短,然而解析模式分解仍然能够十分有效的对短时程具有密集模态成分的信号进行有效的分解。最后,通过对一具有密集模态的36层框架的数值模拟,以及对一具有密集模态的3层框架的振动台实验,验证该方法可以有效的识别出环境激励下的结构密集模态参数。     

从结构平稳随机响应中识别模态参数的多输入多输出时域方法

本文讨论了从受平稳随机激励的结构的响应中识别振动参数的多输入多输出时域方法.提出了把随机减量法和多参考点复指数时域法加以结合,由随机减量法从结构平稳随机响应中得到多组自由响应,用多参考点复指数方法同时处理这些自由响应,以识别出模态参数.本文方法和Ibrahim,S.R.提出的把ITD和随机减量技术结合的方法相比,能识别后者可能遗漏的重频或密集频率,且有较高的精度.     

飞机紊流激励响应的模态参数识别

风洞颤振试验中通常采用紊流自然激励,提高了模态参数识别的难度。发展了两类紊流激励响应的模态参数识别方法:一是采用随机子空间方法结合经验模态分解方法识别信号的模态参数;二是采用随机减量技术、自然激励技术提取自由衰减响应,进而利用矩阵束方法进行参数识别。紊流激励响应仿真数据与风洞试验数据分析结果表明:采用这两类方法都可以进行单测点紊流激励响应信号的模态参数识别,识别结果具有较高的准确性,结合速度-阻尼比法与颤振裕度法,有助于颤振边界的提前预测。     

基于渐近小波分析的随机激励下结构系统识别研究

提出了基于相关函数预估计和渐近小波分析的结构系统识别方法,此方法可以从结构随机环境振动响应中识别出结构的模态参数和物理参数。证明了在广谱白噪声环境激励下,结构随机振动相关响应的Morlet小波系数图的脊线值包含了解耦的结构模态信息,可用于结构的模态参数识别。如果知道随机激励的功率谱强度,还可以识别结构的质量、刚度和阻尼矩阵等物理参数。三层框架结构数值算例的结果表明上述方法可以准确地从结构随机振动响应信号中识别出结构参数。苏通大桥北索塔环境振动测试试验研究的结果表明此方法对于工程结构环境激振下的结构模态识别具有很好的效果。     

基于HHT-RDT算法的高拱坝泄流结构工作模态识别方法

根据高拱坝泄流结构自身的工作特点,为准确辨识环境激励下的结构模态参数特征,提出了一种基于改进的HHT-RDT算法的高拱坝泄流结构工作模态识别方法。以某高拱坝原型振动响应测试资料为基础,利用改进的小波阈值-EMD算法对原始信号进行降噪预处理,滤除干扰噪声的同时保留有效特征信息;采用HHT-RDT算法识别高拱坝泄流结构的工作模态参数,运用带通滤波对振动响应信号的EMD过程进行控制得到结构的各阶模态分量,利用RDT法提取各阶模态分量的自由衰减信息,识别出高拱坝泄流结构系统的固有频率及阻尼比。工程实例表明,该方法避免了复杂系统定阶过程,有效提高结构振动响应工作模态识别精度,为辨识高拱坝泄流结构的工作模态参数提供捷径。     

小波—ICA联合技术在水工结构应变损伤识别中的应用

针对环境激励下的结构参数辨识问题,提出一种小波阈值和独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)联合辨识水流激励下水工结构模态参数的方法。利用小波阈值对原始信号进行降噪处理,减小环境激励对各响应分量间独立性的干扰,使其满足ICA的分离假定;然后运用ICA辨识结构模态参数,通过不同工况下应变模态参数的对比,实现对水工结构损伤的识别。运用该方法对水流激励下的悬臂梁模型试验进行分析研究,结果表明,联合运用小波阈值和ICA可有效辨识水工结构的模态参数,利用应变模态参数的差异可识别结构是否存在损伤。该方法为大型水工结构在水流激励下的结构模态参数辨识提供捷径,为结构的安全运行与在线监测提供参考,应用前景广阔。     

一种水电厂房振动模态参数识别方法

水电厂房的振动是机械力、电磁力、水力脉动共同作用的结果,其动荷载很难测得,结构模态参数识别的难度不言自明。为解决以上困难,提高厂房结构振动模态参数识别的精度,在厂房结构各种荷载未知的情况下,将突然停机工况下动荷载释放后的振动信号,利用随机减量法提取自由衰减信号成分,以基于ARMA模型参数识别法实现了对某大型水电站厂房低阶模态参数的识别。识别结果表明,随机减量法和ARMA联合分析方法是解决大型复杂厂房结构动态参数识别的有效方法,识别结果可用于结构物的健康监测和振动控制中,同时该方法在大型水电站厂房振动模态参数的在线识别领域中具有广阔的工程应用前景。