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模拟非平稳随机过程已经成为工程中经常遇到的情况,使非平稳过程的大量模拟样本具有相同的统计特性并不容易.基于样本记录正交HHT变换的Hilbert谱提出了非平稳随机过程的模拟方法.首先,利用正交化方法对IMF分量进行处理,避免了传统EMD分解造成的能量泄漏.第二步,把样本的Hilbert谱均值作为随机过程的目标Hilbert谱,通过引入随机相位进行非平稳随机过程的仿真,并且给出了随机过程的统计特性函数.通过对低频地震动记录和高频地铁振动记录的模拟算例表明,模拟的非平稳过程样本与原记录在时频分布上非常接近,具有相同的统计特性. 相似文献
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针对作用于屋盖结构随机风压场样本的统计特性要求,基于零记忆非线性转化法的理论,给出了随机风压场的具体模拟过程。其中,解决了两个关键问题:(1)推导了服从对数正态分布和韦布尔分布的多点非高斯随机过程向量的标准化协方差,与相应高斯随机过程向量的标准化协方差的函数转化关系;(2)提出了分解谱密度函数修正法,解决利用谐波合成法模拟多点高斯随机过程向量时,功率谱密度函数矩阵在某些频率点出现负定的问题。经过具体算例表明,所提出的方法能生成合乎风洞实验数据统计特性要求的随机风压场样本。 相似文献
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HHT是一种新的适用于非线性、非平稳信号且具有自适应性的数据处理方法,而桥梁试验模型空间变异的模糊性和测量过程中荷载激励的随机性,使得Hilbert边际谱能量比同时具有随机不确定性和模糊不确定性,适用于被随机-模糊统计原理处理,提出了基于Hilbert边际谱与随机-模糊统计原理的结构损伤识别方法,并将四个Hilbert边际谱能量指标应用到室内两跨连续梁模型桥的损伤识别中。结果表明:主梁损伤前后四种能量指标都发生了变化,但是能量累积变异指标和能量变异最值指标能准确指示出损伤位置和程度,比能量比偏差和能量比方差对于结构损伤更加敏感,更适用于桥梁实时在线的预测预警系统。 相似文献
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在平稳随机过程的谱表示基础上,采用随机函数的思想,将谱表达式中的标准正交随机变量表示为基本随机变量的正交函数形式。通过两组随机正交三角函数的构造,实现了非高斯正交随机变量和高斯独立随机变量的随机函数表达。与经典的谱表示方法相比,采用随机函数表达,仅需1~2个基本随机变量即可描述原随机过程的概率特性,而且可以直接由功率谱密度函数生成具有给定概率的非高斯平稳过程和高斯平稳过程的样本函数。最后,结合平稳地震动加速度过程的功率谱密度函数,验证了随机函数-谱表示方法的有效性。 相似文献
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为了有效地模拟具有目标时变功率谱特征的非高斯随机过程,即非平稳非高斯随机过程。提出了基于目标时变功率谱和目标非高斯概率密度函数,通过建立非高斯与高斯随机过程之间相互转换的非线性平移关系,以及非线性平移前后高斯与非高斯随机过程的功率谱或相关函数的转换关系,将非平稳非高斯随机过程转化为非平稳高斯随机过程的模拟;而非平稳高斯随机过程可通过谱表示进行有效的模拟。为了验证该方法的有效性,进行了具有目标非平稳非高斯特征的脉动风速模拟;模拟结果表明:模拟生成的脉动风速样本的功率谱具有时变特征,且瞬时功率谱和相关函数均与目标相吻合;任意时刻脉动风速样本的概率密度函数与目标非高斯函数相互吻合;因此,模拟的随机样本不仅具有目标时变功率的非平稳特征而且还具有目标概率密度函数的非高斯特征,说明了该非平稳非高斯随机过程模拟方法的有效性。 相似文献
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对于风荷载数值模拟,大多数研究都是假定风荷载为平稳高斯随机过程。然而,在分离流作用的一些局部重要区域,例如建筑物屋盖边缘、屋面转角等,风荷载表现出强烈的非高斯特性。为了能够有效地模拟非高斯脉动风压,本文提出一种模拟非高斯脉动风压的框架。首先,根据风速与风压间的关系,严格推导出脉动风压功率谱密度函数。然后,基于导出的功率谱密度函数、Johnson转换系统和数字滤波理论,提出一种能够快速而有效的生成指定偏度、峰度和功率谱非高斯脉动风压的方法。最后,通过一个一维单变量非高斯脉动风压的模拟算例对该方法的可行性和正确性进行验证。数值结果表明:模拟生成的单样本非高斯脉动风压的统计参数例如偏度和峰度与目标偏度和峰度非常吻合,而且模拟功率谱与目标功率谱两者也吻合得很好。 相似文献
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在强度调制函数基础上,发展了一类全非平稳地震动过程的时-频调制函数。结合平稳地震动过程的功率谱密度函数,建立了全非平稳地震动过程的演变功率谱模型,并根据建筑抗震设计规范确定了模型参数的取值。应用非平稳过程模拟的谱表示-随机函数方法,生成具有完备概率的非平稳地震动加速度过程的代表性时程集合,进而计算代表性时程的平均反应谱。为保证计算平均反应谱与建筑抗震设计规范反应谱的一致性,建议了反应谱容许误差的双重控制准则,即平均相对误差和最大相对误差。研究表明,通过对演变功率谱的3次迭代修正,即可实现计算平均反应谱与规范反应谱拟合的目的,为应用结构随机动力学进行实际工程结构抗震设计提供了依据。 相似文献
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地震动作为一类典型的非平稳随机过程可由演变谱刻画其能量的时-频分布。然而,演变谱的时-频耦合特性却限制了经典谱表示法的模拟效率。为提高非平稳地震动模拟效率,简化非平稳地震作用下结构随机响应分析,提出了基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)的地震动演变谱解耦方案,使结构在非平稳地震作用下的响应计算简化为各项均匀调制激励下的结构随机响应叠加。分析结果表明,基于非负矩阵分解的地震动演变谱解耦具有良好的精度,快速傅里叶变换技术的引入提高了经典谱表示法的模拟效率,模拟样本自相关函数与目标值吻合良好,非平稳地震作用下结构随机响应频域分析得到简化。 相似文献
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基于Hilbert边际谱的滚动轴承故障诊断方法 总被引:15,自引:15,他引:15
Hilbert-Huang变换是一种新的自适应信号处理方法,它适合于处理非线性和非平稳过程。通过对信号进行Hilbert-Huang变换,可以得到信号的。Hilbert边际谱,它能精确地反映信号幅值随频率的变化规律。针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于Hilbert边际谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法在Hilbert边际谱的基础上定义了特征能量函数,并以此作为滚动轴承的故障特征向量,建立M-距离判别函数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的内圈、外圈故障信号的分析结果表明本方法可以有效地提取滚动轴承故障特征。 相似文献
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摘 要:将一种基于改进经验模态分解(EMD)的希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform)方法,应用于车辆-轨道-桥梁耦合动力学的振动信号分析中。基于车辆-轨道-桥梁耦合动力学理论,仿真计算轮对踏面修形前后高速动力车过桥时耦合系统的动力学特性变化。运用改进EMD方法提取振动信号的固有模态函数(IMF),再对固有模态函数进行希尔伯特-黄变换,得到时频幅值谱和边缘谱。计算结果表明:Hilbert边缘谱比傅立叶幅值谱具有更高分辨率,为车辆-轨道-桥梁耦合动力学信号分析提供了一种有效的分析手段。 相似文献
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结合现场采集到的爆破信号,从实践验证HHT(Hilbert-Huang Transform)理论在爆破振动信号处理中的可行性。首先采用经验模态分解(EMD)提取爆破振动信号的固有模态函数(IMF)分量,对主成分分量作Hilbert变换,提取其包络曲线,得到实际延时爆破中的延时时间。再对原始信号经EMD得到的IMF分量进行Hilbert变换,得到信号的Hilbert能量谱,并从瞬时能量的角度研究了爆破振动不同频率的能量作用机理。从而验证了HHT方法的自适应强和高效性在爆破振动信号分析中的优良特性。 相似文献
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指出了Hilbert-Huang变换方法中进行Hilbert谱分析时应引起重视的两方面限定。针对上述限定,提出了基于EMD和VARMA模型的信号处理方法。该方法首先用时变VARMA模型对IMF建模并根据模型参数计算其瞬时频率,然后通过对各IMF的局部极值进行样条函数插值得到相应瞬时幅值,最后利用上述瞬时频率和幅值得出Hilbert谱。通过对LOD数据和地震动加速度记录ElCentro(1940,N-S)的分析表明,该方法避开了原方法中的限定且所得Hilbert谱更具物理意义、分辨率和可读性更好。研究结果不仅为非线性、非平稳信号的处理提供了一种新途径,也为基于振动的结构损伤识别和健康监测等研究提供了新思路。 相似文献