用于线性时变系统辨识的固定长度平移窗投影估计递推子空间方法

给出了一个新的用于线性时变参数结构系统模态参数识别的基于固定长度平移窗投影估计的递推子空间方法。首先推得基于平移窗投影估计的子空间跟踪算法,以代替奇异值分解,再推得系统数据矩阵的一阶修正形式,从而得到新的基于平移窗投影估计的递推子空间方法。该方法可有效地降低算法的计算量。最后通过刚度随时间变化的3自由度系统和一具有移动质量的机械臂系统的时变模态频率辨识仿真表明该方法可有效地辨识线性时变系统的伪模态参数。     

基于信号时频分析理论识别时变模态参数的实验

为研究温度对结构模态参数的影响设计了一套温度可控的实验设备。在这套实验设备提供的可控温度环境中采集悬臂梁结构的加速度响应信号,利用基于信号时频分析的模态参数辨识算法处理实验数据,得到其时变模态参数,包括固有频率和振型,以此研究温度对其模态参数的影响。分析结果显示了基于信号时频分析的模态参数辨识算法在处理非平稳信号以得到结构的时变模态参数上的应用前景,更重要的是实验数据的分析结果较好地反映了温度对结构模态参数的影响,为热环境下结构振动特性分析提供了可靠而且有价值的分析方法和实验依据。     

起落架摆振的子空间模态参数辨识

为给起落架稳定性合格审定提供依据,国内首次在某民用飞机上进行了摆振试验。试验时,在跑道上安装了激励板,飞机按要求的速度滑过激励板以激励起结构的动态响应。子空间模态参数辨识方法被引入到数据处理中,为剔除虚假模态,稳定图被引入以判别真实模态频率和系统的阶次。最后给出该飞机起落架的模态参数辨识结果。结果表明:激励板能有效地激励起结构的动态响应,结合了稳定图的子空间模态参数辨识方法给出了较好的辨识结果,起落架未发生摆振。     

基于时变多变量Prony法的时变振动系统模态参数辨识

在经典的Prony法理论的基础上,提出了可以同时处理多维非平稳信号的时变多变量Prony法,并将其应用于时变多自由度振动系统的模态参数辨识。对传统的递推最小二乘算法加以改进,解决了时变多变量参数模型中时变参数矩阵估计的难题。对时变平面两杆操作臂系统进行仿真和分析,得出了较满意的结果。证明该算法在时变结构模态参数辨识方面,具有有效、准确的计算能力和较强的过程跟踪能力。     

高阶累积量的子空间模态参数辨识方法研究

基于传统的高阶累积量降阶方法的子空间模态参数辨识方法具有一定的缺陷.提出采用2种降阶方法用于改善高阶累积量的子空间模态参数辨识方法,并对该方法进行了实验验证,证明了方法的可靠性.该方法的计算量较小,能够用于一般结构的模态参数辨识.     

基于信号时频分析理论识别时变模态参数实验

为研究温度对结构模态参数的影响设计了一套温度可控的实验设备。在这套实验设备提供的可控温度环境中采集悬臂梁结构的加速度响应信号,利用基于信号时频分析的模态参数辨识算法处理实验数据,得到其时变模态参数,包括固有频率和振型,以此研究温度对其模态参数的影响。分析结果显示了基于信号时频分析的模态参数辨识算法在处理非平稳信号以得到结构的时变模态参数上的应用前景,更重要的是实验数据的分析结果较好地反映了温度对结构模态参数的影响,为热环境下结构振动特性分析提供了可靠而且有价值的分析方法和实验依据。     

基于滑动窗变步长等变自适应源分离的线性慢时变结构工作模态参数识别

为了仅从非平稳振动响应信号中在线识别线性慢时变弱阻尼结构的时变和瞬态的模态参数,提出一种基于滑动窗变步长等变自适应源分离(MWVEASI)的工作模态参数识别方法.该方法采用固定窗长技术,使得非平稳振动响应信号在每个窗内可近似看作是平稳的随机序列,线性慢时变结构可看作多个时不变结构.在每个窗内,再利用变步长的EASI算法识别出该时段内的模态振型和固有频率作为最中间时刻的瞬时模态参数.最后移动窗口,得到线性时变结构的整个时段的工作模态参数.在质量慢时变的三自由度弹簧振子结构的仿真数据集上的识别结果表明,两种不同的MWVEASI方法都能够很好地识别线性慢时变结构的模态振型、固有频率,与滑窗固定步长EASI、变步长EASI算法相比,MWVEASI能够更好地跟踪时变特性,识别精度高、收敛速度快.     

基于HHT的高坝泄流结构工作模态参数辨识

基于高坝的工作特点,提出一种适用于泄流结构的工作模态参数时域辨识方法。对于低信噪比泄流结构振动信号,首先,利用小波阈值-经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)联合滤波方法滤除低频水流脉动噪声和高频白噪声,得到结构振动有效信息;然后,通过希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,简称HHT)原理辨识结构系统的固有频率及阻尼比;最后,结合奇异熵增量理论对系统模态进行定阶和模态验证。仿真研究表明,该方法能够有效避免模态分解中的频率混杂,具有较强的鲁棒性以及较高的辨识精度。将该方法应用于三峡重力坝5号溢流坝段,可准确辨识出结构系统的工作模态参数,为研究高坝泄流结构安全运行与在线无损动态检测提供基础。     

一种加权频域子空间模态参数辨识方法的改进

为解决频域子空间模态参数辨识方法受噪声影响的问题,提出一种加权频域子空间方法。运用该方法对多次实验得到的频域数据的方差进行估计,把输入、输出频域点估计的方差倒数作为加权系数,构成加权系数矩阵。考虑了输入及输出噪声,根据噪声的频域方差分配权重。为验证改进方法的有效性,在一个二自由度系统上进行了仿真验证。以某变截面轴的模态分析为例,进行了实验验证。仿真及实验结果表明,提出的改进加权算法能够在较强噪声时准确分辨模态参数。     

线性时变结构模态参数时域辨识方法的研究进展

随着工程领域的不断拓展,越来越多具有显著时变特性的工程结构进入应用,时变结构动力学问题日渐凸显。从反问题的角度出发,介绍了时变结构动力学问题的研究背景与时变结构模态参数辨识的意义。在对时变结构模态参数辨识方法进行分类的基础上,给出了从参数化时域辨识模型中提取"时间冻结"模态参数的过程。系统全面地总结了时变结构模态参数时域辨识方法的研究进展,归纳了现阶段可用于辨识方法验证的实验系统,指出了该领域目前存在的一些问题以及今后需要进一步研究的主要方向。     

电动负载模拟器摩擦模型参数辨识方法

随机子空间算法作为模态参数识别算法中的主要方法之一，虽然被广泛运用于实际桥梁结构的模态参数识别中，但其依然存在一定的缺陷。基于此，针对其存在的三大问题：系统定阶难、只适用于时不变结构以及真实模态筛选存在主观性，笔者提出了相应的解决方法。首先，利用“奇异熵增量一阶导数法”实现系统阶次的智能化判定；其次，引入“滑窗技术”对输入信号进行划窗处理，实现时变结构的参数识别；然后，基于真实模态存在的一般规律，并通过建立相似矩阵实现真实模态的辨识；最后，将信号采集、信号预处理和改进随机子空间算法进行有效结合，运用于某大型斜拉桥振动台试验以验证所提算法的可靠性。结果表明：所提算法能运用于桥梁的健康监测中，且识别结果具有可信性。     

电动负载模拟器摩擦模型参数辨识方法

为实现电动负载模拟器的高精度控制，针对负载模拟器运行中受到的摩擦力影响问题，提出基于改进布谷鸟算法（improved cuckoo search algorithm，简称ICSA）的摩擦模型参数辨识方法。首先，搭建了电动负载模拟器试验样机，建立了动力学数学模型,并引入一种连续摩擦模型代替传统不连续摩擦模型；其次，将布谷鸟算法（cuckoo search algorithm，简称CSA）进行改进，在辨识中自动调整判定概率和步长的数值，提高了收敛速度和收敛精度；然后，通过逐点试验的方法得到了负载模拟器角速度范围为［-1,1］rad/s的摩擦力数据，并利用ICSA算法对摩擦力模型进行辨识；最后，进行了验证试验。试验结果表明： ICSA算法能准确快速地辨识出连续摩擦模型的6个参数，且收敛速度快、准确性高；当迭代达到最大迭代次数时，ICSA算法的目标函数值较CSA算法减小了45.2%。     

考虑大幅值输入的随机子空间识别

随机子空间识别是一种可靠的时域模态参数识别算法,通常是利用结构在零初始状态作用下的动力响应来识别结构模态参数,而并没有考虑大幅值输入对识别结果的影响。针对此问题,研究了大幅值输入对随机子空间识别的影响并探讨了方法的适用性。首先,介绍了考虑大幅值输入的随机子空间识别理论基础;然后,通过一个两自由度系统进一步考虑了不同阶次模态、模态振型的相对精度随采样数和大幅值输入的变化情况;最后,以菜园坝长桥大桥拱肋脉动试验为算例,研究了考虑大幅值输入识别方法的适用性。结果表明:考虑大幅值输入能够提高识别的模态参数精度;相比频率,模态振型精度随采样数的变化具有一定的随机性;考虑大幅值的随机子空间识别对模态试验的完备性要求较高。     

An improved stochastic subspace identification for operational modal analysis

An improved stochastic subspace identification algorithm is introduced to solve the low computational efficiency problem of the Data-driven stochastic subspace identification. Compared with the conventional algorithm, it needs much less cost of memory and computing time because it does not have a process of the QR decomposition of Hankel matrix. Model similarity index is proposed to measure the reliability of the modes obtained by the improved stochastic subspace identification. Furthermore, the stabilization diagram in combination with the modal similarity index is adopted to effectively indicate spurious modes resulting from noise and model redundancy. A criterion named the modal norm is introduced to indicate the dominating mode. A numerical example on the parameter estimation of a linear time-invariant system of 7 degrees of freedom and one experimental example on the parameter estimation of Chaotianmen bridge model in Chongqing are presented to demonstrate the efficacy of the method.     

Data processing in subspace identification and modal parameter identification of an arch bridge

A data-processing method concerning subspace identification is presented to improve the identification of modal parameters from measured response data only. The identification procedure of this method consists of two phases, first estimating frequencies and damping ratios and then extracting mode shapes. Elements of Hankel matrices are specially rearranged to enhance the identifiability of weak characteristics and the robustness to noise contamination. Furthermore, an alternative stabilisation diagram in combination with component energy index is adopted to effectively separate spurious and physical modes. On the basis of identified frequencies, mode shapes are extracted from the signals obtained by filtering measured data with a series of band-pass filters. The proposed method was tested with a concrete-filled steel tubular arch bridge, which was subjected to ambient excitation. Gabor representation was also employed to process measured signals before conducting parameter identification. Identified results show that the proposed method can give a reliable separation of spurious and physical modes as well as accurate estimates of weak modes only from response signals.     

基于伪频响函数矩阵法的运行模态分析方法

基于传递率测量的伪频响函数法运行模态分析技术无需白噪声激励假设,具有强"谐波模态抑制"能力,但其模态识别结果依赖待分析伪频响函数的选取、稳定性欠佳。为解决该问题,建立了基于伪频响函数矩阵法的运行模态分析方法。该方法首先构造多参考测点、多参考工况的伪频响函数矩阵,然后基于伪频响函数矩阵采用最小二乘复频域法求解模态频率和阻尼比、基于传递率函数矩阵求解模态振型,最后通过建立相应的稳态图并结合以多参考测点平均的传递率函数矩阵第2阶奇异值的倒数为基础的模态指示函数来确定模态阶数与最终的模态结果。5自由度质量-弹簧-阻尼系统仿真结果及自由梁的运行模态试验结果均表明,提出方法既继承了基于伪频响函数法的运行模态分析方法的强"谐波模态抑制"能力,亦能有效解决伪频响函数法识别结果稳定性欠佳的问题、一定程度上提高模态识别精度,且更利于自动化。     

某型瓦楞辊的现场振动测试与模态参数识别

针对瓦楞辊工作过程中产生的振动与噪声等现象,高速运行下在机架上对瓦楞辊传动系统进行了现场振动测试,使用随机子空间法从测试数据中识别了结构的前十阶模态频率及相应的振型和阻尼比,并与有限元分析结果进行比较。结果表明,通过机架的振动情况可较为准确地提取出上、下瓦楞辊的各阶频率;有限元模型能够准确地反映瓦楞辊的动态特性,可以为瓦楞辊结构的故障诊断及变形预测提供参考。     

基于Hankel矩阵联合近似对角化的结构模态识别

针对基于二阶盲辨识(second order blind identification,简称SOBI)的模态参数识别方法存在的不足,提出了一种基于Hankel矩阵联合近似对角化(Hankel matrix joint approximate diagonalization,简称HJAD)技术的结构运行模态分析(operational modal analysis,简称OMA)的新方法。该方法通过对随机子空间类模态识别方法常用的Hankel矩阵进行联合近似对角化,以分离各阶模态响应,进行模态识别。与基于SOBI的模态识别方法相比,在具体实施过程中,仅需要在分析数据中添加与实测振动响应对应的时间延迟的数据,实现难度较小。数值算例和物理模型试验的分析结果表明,所提出的基于HJAD技术的结构运行模态分析方法,不仅具有鲁棒性强和计算效率高的优点,还可以克服传统的基于SOBI的模态识别方法的模态识别能力受测点数目限制的问题。     

Identification of modal parameters of unmeasured modes using multiple FRF modal analysis method

Current modal analysis methods seek to identify the modal parameters of some or all of the modes in the measured frequency range of interest. In many applications however, it will be very useful if modal parameters of some of the out-of-range modes can be identified during modal analysis. Such a goal is obviously theoretically possible since the raw measured frequency response functions (FRFs), upon which modal analysis is performed, do contain adequate information about the out-of-range modes in the form of residue contributions. In this paper, a new method for the estimation of modal parameters using multiple FRFs analysis is presented. In the process of modal identification, the proposed method not only presents accurate modal parameters of the modes which are present in the measurement frequency range, but also quite accurately identifies some of the modes which are not measured. The method calculates the required modal parameters by solving eigenvalue problem of an equivalent eigensystem derived from those measured FRF data. All measured FRFs are used simultaneously to construct the equivalent eigensystem matrices from which natural frequencies, damping loss factors and modeshape vectors of interest are solved. Since the identification problem is reduced to an eigenvalue problem of an equivalent system, natural frequencies and damping loss factors identified are consistent. Applications of the method to both numerically simulated and practically measured FRF data are given to demonstrate the practicality of the proposed method and the results have shown the method is capable of accurately identifying modal parameters of out-of-range modes.     

REAL-TIME MODAL PARAMETER ESTIMATION USING SUBSPACE METHODS: APPLICATIONS

This article describes the underlying theory and hardware implementation of a newly developed algorithm for online modal parameter identification. An online modal parameter estimation algorithm using subspace methods is applied to both model and experimental data for a 4-m laboratory truss structure. Experimental evaluation of this algorithm demonstrates that the technique accomplishes the objective of tracking multiple modes of a complex dynamical system using multiple sensors. The time-varying behaviour is captured in real time via a graphical display of the frequencies and the damping ratios of the system. It is shown that the recursive algorithm provides results similar to the batch algorithm for a time-invariant system. In addition, it is shown that the batch algorithm used to derive the recursive algorithm performs similarly to a newly derived batch algorithm that is closely related to the Eigensystem Realization Algorithm. Details concerning the digital signal processor implementation and off-line monitoring are also presented.