识别结构模态参数的神经网络方法研究

提出了在输入未知时基于频率呼应函数用神经网络识别结构模态参数的方法,并研究了不同的噪声水平和网络输入层点数目对网络输出误差的影响。讨论了网络对不同阶数模态参数的识别精度。数值结果表明此方法是可行的。     

利用ARMAX模型识别结构模态参数

由振动系统的运动方程建立了描述系统输入、输出和噪声特性的外源自回归滑动平均 (ARMAX)模型。采用近似极大似然法估计ARMAX模型系数 ,克服了传统极大似然估计方法的高度计算复杂性 ,需要对参数的初值进行猜测的缺点。仿真结果表明本文方法鲁棒性较好。     

一种用实验模态数据识别结构系统支承刚度的新方法

本文给出了一种直接利用在系统可测自由度上获得的不完全模态参数识别结构系统支承刚度的方法。本文详细地给出了方法的理论推导过程和识别求解的计算方法,整个识别过程采用迭代求解的方式有效地克服了测量误差和模态截断的影响。算例表明本文方法简便,能合理地利用实验数据,结果可靠,具有实际应用的价值。     

贮仓结构参数的频域识别

本文提出了一种贮仓结构参数的频域识别方法。本文在建立贮仓结构多质点体系计算模式的基础上,运用最小二乘识别理论,基于分析结果与试验结果的差别,迭代修正贮仓多质点体系中的参数,建立了贮仓结构参数的频域识别方法;并且,进行了贮仓结构的模态试验,实施了贮仓结构参数频域识别的全过程。计算结果表明,所建立的方法可产生良好的参数估计。     

基于推广卡尔曼滤波算法的结构模型的参数识别

近年来,在结构工程领域中出现了许多参数识别技术,并将这些技术用于结构损伤程度的评价。但是目前多数结构识别方法都是模态参数识别。本文是基于推广卡尔曼滤波的算法,从结构模型的输入激励信号和输出的响应信号中,直接识别结构模型的物理参数。同时针对结构系统的特点,提出解耦的结构参数识别算法,大大降低了参数估计的计算量。在文中给出两个结构模型的几次振动台在地震波输入下识别的结果,并根据所识别的参数对结构模型破坏程度进行评阶,结果表明该方法对结构参数估计是一种有效的方法。     

复模态参数的加权识别法

本文研究多模态的复参数识别问题,提出了新的识别方法,在 IBM-PC 与 B·K 动态分析仪上编制了复模态参数识别软件。文中给出了它的迭代方程组,其中频响函数的实部和虚部为分离形式。为了改善参数识别结果,引入了加权函数。并建议以频响函数的各频率点的信噪比高低为原则来构造加权函数。文中例子证明了本文提出的加权识别法的有效性。     

基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术的模态参数识别

基于工程结构振动信号的分析与处理识别结构的模态参数,是结构健康监测和损伤诊断的重要手段之一。基于傅里叶分析的信号处理方法对非线性、非稳态信号的处理能力差,传统的模态参数识别方法也存在阻尼比识别精度不高的问题。基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术,提出了一种新的模态参数识别方法,首先通过经验模态分解和Hilbert变换提取信号的瞬时特性,进而利用自然激励技术和模态分析的基本理论识别结构的模态频率和模态阻尼比。利用这一方法,对12层钢筋混凝土框架模型振动台试验一测点的加速度记录进行了处理,识别了模态参数,识别结果与其它识别方法及有限元分析结果的对比表明该方法识别模态频率是可靠的,而模态阻尼比的识别虽然较传统的基于傅里叶变换的半功率带宽法有所改进,但识别的精准性仍然难以确认。     

基于VMD-SSI的结构模态参数识别

针对结构的弱模态易淹没在噪声中导致模态识别遗漏的问题,该文提出了一种基于变分模态逐步抽取高能量模态的结构弱模态识别方法。该方法采用自回归模型功率谱准确选取高能量模态的初始中心频率;利用变分模态抽取法进行高能量模态分量的分解,接着将去除高能量模态成分的信号代替原始结构响应,重复进行下一阶高能量模态的初始中心频率选取和模态成分分解;对各模态分量进行主成分分析法实现振型识别。进一步,通过地震激励下的十自由度数值算例验证该方法在非平稳激励下弱模态识别的有效性;利用IASC-ASCE健康监测工作组开发的4层框架基准模型试验进行数据分析,验证该方法在实际应用中的有效性。结果表明,所提方法能够用于地震激励下含噪情况的结构弱模态识别。

     

基于改进EMD-ICA的结构模态参数识别研究

该文针对频带滤波改进经典经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)的模态分解能力不足时产生过多虚假模态的问题以及真正本征模函数(IntrinsicModeFunction,IMF)的判定问题,提出了将改进EMD与独立分量相结合的信号分析方法。该方法不需要人为预先设定阈值,能够自动分离出真正的IMF分量,消除改进EMD过程中产生的虚假模态,保障EMD分解信号的有效性。然后利用随机减量技术获得各IMFs的自由模态,最后利希尔伯特变换和最小二乘拟合技术相结合的方法来识别出结构的频率和阻尼比,并通过两个数值算例和一个七层钢框架的模态试验予以验证。研究结果表明：该方法可有效解决改进EMD的缺陷,并成功识别出结构的模态参数。     

利用模态试验参数识别结构损伤的神经网络法

利用结构位移模态试验和应变模态试验参数和神经网络方法对结构损伤定位和定量辨识问题进行了研究。为获得对结构损伤更加敏感的结构损伤识别指标,在分析现有识别指标的基础上,提出了用于神经网络方法的六种基于结构模态试验参数的损伤识别指标,并对它们进行了实例识别和比较研究。它们均能对结构的损伤进行预报,其中应变类型的损伤识别指标对结构损伤的敏感度比位移类型的损伤识别指标高。     

多点激励模态参数识别方法研究进展

在回顾多点激励模态参数识别方法理论和应用的最新进展基础上,重点针对基于响应数据的多点激励参数识别法在模态参数识别中的应用进行了分析和总结。按对激励信号模型假设不同:基于白噪声的平稳随机激励假设和非平稳随机激励假设下多点激励模态参数识别技术分别进行深入的讨论。最后,对多点激励参数识别方法的发展前景进行了探讨和展望。     

主动隔振平台模态区间参数模型的独立模态控制方法

针对六自由度隔振平台模态区间参数模型的控制器设计问题,提出了一种模态参数存在摄动时的独立模态控制设计方法,其中将振型矩阵存在不确定性时的模态位移变换转换为模态坐标下增广的等效模态位移测量噪声,在模态控制器设计时通过对噪声的适当加权进行处理;将振型矩阵存在不确定性时的实际控制力变换等效为模态控制器设计时的控制输入矩阵的摄动.通过所提出的方法,将振型矩阵存在不确定性的模态控制器设计问题转换为输入矩阵存在摄动的新辅助系统的控制器设计,为模态参数区同模型的性能鲁棒控制器设计奠定了理论基础.对六自由度隔振平台进行了直接干扰和地基干扰下的主被动隔振实验,实验结果证实了所提方法的有效性.     

基于结构强震记录的结构时变模态参数识别

为研究结构在地震过程中动力特性变化和损伤过程,为结构地震损伤评估提供可靠依据,采用递归式在线系统辨识算法RARX模型,利用结构强震记录识别了结构时变模态参数。以一座6层钢筋混凝土框架结构为例,识别了其时变自振频率、阻尼比和等效刚度。结果发现：在小地震动作用下,结构自振频率随时间几乎不发生改变;在大地震动作用的整个时间过程中,结构自振频率随时间逐渐降低,降低到一定程度到达最低点后,频率开始回升,直至地震结束,但最后不能回升到初始值,说明经历大震发生损伤的结构在震后性能会有所恢复;结构等效刚度变化趋势和自振频率相同,但在大震中下降比频率下降大的多;结构阻尼比在经历大震发生损伤后增大。结果可供结构地震损伤预测及结构震后安全鉴定参考。     

基于VMD-SSI的结构模态参数识别

将变分模态分解(VMD)和随机子空间法(SSI)结合,提出了基于VMD-SSI的结构模态参数识别新方法。针对VMD中的模态分层数K值确定困难的问题,提出模态重复比率准则,保证了模态信息的有效分解。依据模态重复比准则确定测量信号的最优分层数K;利用VMD方法进行信号并行分解,用奇异值分解(SVD)去噪,以提高模态参数的识别精度。用该研究提出的VMD-SSI方法识别模态固有频率和阻尼,用VMD方法辨识模态振型,将VMD-SSI法应用于外伸梁模型的模态参数识别,并利用统计理论分别检验识别的模态频率、模态阻尼和模态振型的精度。结果表明, VMD-SSI法识别模态参数的精度高于传统SSI法。     

基于小波变换的结构模态参数识别

及时、准确地识别出结构的模态参数是结构健康监测与损伤识别的重要前提。小波分析是众多识别方法中较优越的一种，因其在时一频两域都具有表征信号局部特征的能力，近年来这一方法在线性及非线性系统的参数识别中开始应用。探讨了基于小波脊（Ridge）与小波骨架（Skeleton）的模态参数识别方法，针对小波变换中遇到的边端效应问题，提出了基于自回归滑动平均模型（ARMA）的“预测延拓”方法，并以美国土木工程师学会（ASCE）提供的Benchmark模型为例进行了数值模拟。结果表明，本文提出的方法可以有效地抑制小波边端效应，通过小渡变换可以准确地识别出结构的模态参数。     

基于快速独立分量分析的模态振型识别方法研究

摘要：快速、准确地识别出结构的模态参数,特别是结构的振型是结构损伤精确识别与健康监测的重要前提。大多的模态参数识别时域方法都是从曲线拟合的角度或解算特征值的过程来实现。振型向量通过求解各阶模态的留数获得,这些方法依赖于模态频率与模态阻尼的识别。本文提出一种模态振型的直接提取方法,该方法基于快速独立分量分析技术,以模态响应之间的独立性构造目标函数,通过优化目标函数寻求振型向量的最优解,直接从结构自由响应或脉冲响应的数据矩阵中提取结构的振型向量。三自由度数值算例表明该方法有效,具有很高的识别精度且对测量噪声具有很好的鲁棒性。     

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。     

高面板堆石坝地震反应和破坏振动台模型试验研究

坝体在地震作用下的加速度反应、残余变形和破坏是土石坝动力分析的重要内容。本文,针对狭窄河谷中猴子岩高面板堆石坝的特殊结构形式,设计、制作了高达1米的大坝坝段模型和整体模型,进行大型地震模拟振动台模型试验。研究了大坝加速度反应的空间分布规律及相关因素对坝体加速度反应特性的影响,分析了大坝地震残余变形和破坏的发展过程和破坏机理。研究表明：面板对堆石坝体的加速度反应有明显的限制作用,不对称河谷中高面板堆石坝两岸侧坝体的加速度反应水平差异明显;高面板堆石坝的地震残余变形量值相对较小,坝体抗震性能良好,但猴子岩水电站开关站所在下游压重体平台是整个大坝结构抗震的薄弱环节,应当在设计中重点予以考虑。     

基于粒子群算法的改进模态参数识别方法

针对一类多模态振动衰减信号的模态参数识别,结合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)、解析模态分解(analytical mode decomposition,AMD)、自回归功率谱和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,提出了一种改进...     

基于响应协方差小波变换和SVD的结构工作模态参数识别

对系统响应的协方差作小波的时频分解,利用信号互协方差与自协方差的小波变换系数的比值来识别结构的工作模态振型,由矩阵奇异值分解(SVD)从小波变换时频分析结果确定小波脊,通过实际结构多测点数据,利用小波系数比值来反映振型,识别结构各阶工作模态参数(固有频率、阻尼比和振型)。用数值模拟算例和实桥环境振动试验数据对方法进行了验证,并与频域峰值法和时域随机子空间识别方法结果进行了比较,结果表明,该方法可以准确地识别出结构的工作模态参数,特别是阻尼和振型的识别。