时变参数识别方法研究

本文重点研究了现有各种时变参数识别方法的内在联系及各自特点。在引起统一的模型结构以后，利用随机逼近原理，提出了各种在线识别算法的一般递推形式。然后基于变物理参数微分方程模型，推导出了不同辨识算法各自的递推形式。用六种方法对参数缓变，快变及突变三种系统作了计算机仿真识别，以比较各种的特点。研究结果对时变参数识别具有理论和应用价值。     

基于解析模态分解的时变与弱非线性结构密集模态参数识别

对于时变与非线性的结构系统,由于结构模态响应信号的瞬时频率并不等同于结构本身的瞬时频率,因此推导了单自由度与多自由度体系在自由振动和受迫振动下模态响应信号的瞬时频率与结构本身瞬时频率的关系,理论结果表明,对于时变的线性结构和弱非线性结构,模态响应的瞬时频率缓慢变化的部分与结构系统的瞬时频率近似相等。通过对一杜芬系统的数值模拟和对一调整索力变化而使其频率变化的斜拉索自由振动实验,验证了理论结果的正确性。对于具有密集模态的时变与非线性的多自由度体系,提出了把解析模式分解方法扩展到时变与非线性结构的模态分解。该方法通过小波变换选取二分时变截止频率,对结构的时变模态响应进行分离,从而实现多自由度结构时变参数识别。最后,对一具有密集模态的两层框架时变系统受白噪声激励和地震激励进行数值模拟,结果表明,提出的方法能有效的分解时变系统的密集模态响应并能较好的识别出结构系统的瞬时频率。     

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...     

基于DTCWT和Laplace小波相关滤波的爆炸复合结构模态参数识别方法

精确提取结构模态参数是爆炸复合结构结合状态识别的重要基础,提出一种基于双树复小波变换(DTCWT)和Laplace小波相关滤波相结合的爆炸复合结构模态参数识别方法。利用DTCWT的抗频带混叠特性,对多模态混叠振动响应信号进行模态分离,得到一组单模态分量;将DTCWT与Laplace小波相关滤波提取模态参数法相结合,实现爆炸复合结构的模态参数提取。将该方法应用于爆炸复合管的实验数据,精确提取了其固有频率和阻尼比,精度明显高于直接Laplace小波相关滤波法。将该方法应用于生产线上不同结合状态的爆炸复合管,有效提取了不同状态管道的模态参数。     

基于时频分析的运营桥梁模态参数识别方法

直接应用基于白噪声激励的模态参数识别方法识别桥梁模态参数精度较低.原因包括:运营桥梁在自由车辆激励和环境激励共同作用下的振动响应不能被近似为白噪声激励下的响应;车辆过桥过程中相当于对桥梁附加移动质量,车桥耦合体系为时变体系;大型桥梁结构响应具有不稳定成分;振动测试及分析系统精度有限.针对以上问题提出:利用短时的无车上桥时段的加速度响应数据段进行识别;利用时频分析中的小波分析技术提取响应中各阶模态对应的频带并去除不稳定数据,进而对稳定数据段直接在时域中利用波形分析法识别频率和振型;对长期连续的识别结果利用小波分析和统计分析等技术进行综合后处理.利用上述方法对滨州黄河公路大桥连续近4天的振动监测数据进行识别,识别结果可信、稳定,可应用于实际工程.     

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。     

利用计算机视觉识别人行桥时变模态参数

人行桥健康监测及状态评估需解决的关键性问题是如何根据实测响应信号准确估计桥梁阻尼比及自振频率等时变模态参数。为此提出了一套方案,采用基于HS光流法的分段光流法获取桥梁振动全场位移响应,通过重新定义目标函数,利用自适应遗传算法优化变分模态分解（VMD）,对各个位移时程进行分解,结合希尔伯特变换（HT）曲线拟合VMD分解得到的单模态信号求出瞬时频率和阻尼比。在人行桥模型上利用此方案测试不同行人在控制步频、自由行走下的结构响应,得到多组有效的结构位移响应并与激光位移计作对比验证,VMD-HT分解得到的行人-结构相互作用下的瞬时频率和阻尼比与941B传感器作对比验证。结果表明：采用分段光流法的视觉非接触式测量方法对结构响应具有较高的测量精度,与激光位移计的对比误差为0.85%。根据实测信号,利用VMDHT可有效估计结构的时变模态参数。在行人-结构相互作用下,结构自振频率随人数和位移的增加而减小,最大减幅为14.12%,阻尼比随人数和位移的增加而增大,最大增幅为398.33%,控制步频行走相比于自由行走对时变模态参数的影响更大。     

《AR与Prony法的时变系统模态参数识别》

本文研究基于AR和Prony法的线性时变振动系统的模态参数识别。在经典Prony法的基础上,提出了可以处理非平稳信号的时变Prony法。采用递推最小二乘算法估计模型参数,并讨论了基函数的选择,其中以时间多项式基、离散长球面基以及离散余弦基下所识别的效果较好。为验证本文方法的有效性,进行了数字仿真和附加质量随时间连续变化的悬臂梁的模态分析试验,试验结果和理论结果比较表明了本文提出的线性时变系统的模态参数识别方法有效、可行。     

基于Morlet小波变换的模态参数识别研究

从卷积和Parseval定理的角度推导了小波变换系数的实用算法。以系统的自由响应数据为识别对象,给出了频率、阻尼比的参数识别方法,并重点给出了基于最小二乘法的振型识别技术。提出了基于改进Morlet小波的模态参数识别方法,对识别密集模态具有良好的效果。三自由度仿真算例表明,基于Morlet小波变换的模态参数识别技术能够以较高的精度识别出系统的频率、阻尼比和振型等模态参数。     

用于时变结构模态参数识别的投影估计递推子空间方法

基于投影估计子空间跟踪算法提出了一种新的可用于时变结构模态参数识别的递推子空间方法.首先利用方阵求逆公式和正交补空间的性质将待跟踪的矩阵变换为一种适合在线跟踪的一阶修改递推格式,然后将奇异值分解转化为无约束优化问题,通过投影估计将目标函数变换为关于新数据的二阶形式,再利用最小二乘法求出系统的特征子空间,最后根据模态分析理论求出时变结构的伪模态参数.使用本文方法辨识一个具有移动质量块机械臂系统的伪模态参数,并将结果与另外两种方法进行比较.理论和仿真结果表明提出的方法具有计算量小、对噪声不敏感等优点.     

扫频激励下的飞机颤振模态参数小波辨识研究

为在大噪声环境下准确辨识飞机颤振模态参数,提出了一种适用于扫频激励的颤振模态参数小波辨识方法.该方法首先采用分数阶傅里叶变换对试飞数据时频滤波,随后由频响函数获得脉冲响应,并运用小波变换从脉冲响应中提取模态参数.该方法即利用了扫频信号在分数阶傅里叶域内的聚焦特性,又借助了Morlet小波的窄带滤波特性,显著降低了辨识过程中噪声的不利影响.讨论了算法性能,给出了适用范围,并采用仿真算例和实测试飞数据予以验证,结果表明该方法在大噪声环境下表现了较高的辨识精度.     

高层建筑气弹模型模态参数识别

以某-492m高的超高层建筑为工程背景,讨论了3种不同方法对风洞试验气动弹性模型的固有频率、固有振型和阻尼比等模态参数的识别效果.首先采用初始激励自由衰减振动试验和频域分析方法(简称"初激励频域法")对该气动弹性模型的模态参数进行了识别.然后以TJ-2风洞中人工紊流风场为环境随机激励源,对该气动弹性模型进行了环境风随机振动试验,并分别采用环境风随机振动频域分析方法和基于响应相关函数的环境风随机振动时域STD方法对其模态参数进行了识别.结果显示:对于固有频率和固有振型,上述3种方法的识别结果比较接近;对于模态阻尼比,初激励自由衰减频域法的识别结果与具有钢芯棒悬臂结构的气动弹性模型模态阻尼比的经验范围相符,但环境风随机振动法的识别结果由于模型振动响应幅值较小而明显偏大.     

Identification of composite uncertain material parameters from experimental modal data

Stochastic analysis of structures using probability methods requires the statistical knowledge of uncertain material parameters. This is often quite easier to identify these statistics indirectly from structure response by solving an inverse stochastic problem. In this paper, a robust and efficient inverse stochastic method based on the non-sampling generalized polynomial chaos method is presented for identifying uncertain elastic parameters from experimental modal data. A data set on natural frequencies is collected from experimental modal analysis for sample orthotropic plates. The Pearson model is used to identify the distribution functions of the measured natural frequencies. This realization is then employed to construct the random orthogonal basis for each vibration mode. The uncertain parameters are represented by polynomial chaos expansions with unknown coefficients and the same random orthogonal basis as the vibration modes. The coefficients are identified via a stochastic inverse problem. The results show good agreement with experimental data.     

哈尔滨四方台斜拉桥模态参数和索力识别

桥梁的模态参数是修正有限元模型、识别损伤及桥梁状态评估的重要参数。动力测试是获得模态参数的必要途径。建立了哈尔滨四方台大桥的有限元模型;利用8个力平衡加速度传感器采用分组测试的方式测试了桥面加速度,利用压电传感器测试了斜拉索的加速度;联合NExT法和ERA法进行了斜拉桥模态参数识别,并将识别结果与有限元模型的计算结果进行了对比分析;采用拉索基频的频差拟合识别法进行频率及索力识别,并进行了实测索力与设计索力的对比分析     

基于小波变换和反向传播网络的模态参数辨识

为了减小连续小波变换带来的边界效应对模态参数识别的影响,提出利用人工神经网络对自由衰减响应信号进行双向延拓。设计了多输入单输出的反向传播网络,网络根据当前有限多个离散采样点数据预测下一时刻信号的幅值,训练网络的样本来自于对原始信号的简单分组。使用数值仿真和实验检验了提出方法的实用性。实验装置是用于微创外科手术机器人的力传感器。结果表明提出的方法能够准确地从短信号中辨识出阻尼比和无阻尼自振频率。     

Evaluation of structural joints in composites with modal parameters

The paper examines if modal parameters can be used in non-destructive test (NDT) methods for the control of the structural integrity of joints in large glass fiber reinforced polyester structures. Therefore, an attempt is made to look for a correlation between modal parameters and the accumulated damage of the joints of a stiffened plate structure that is subjected to several underwater explosions with successively higher shock loadings, until debonding of rib and panel is obtained. Attention is paid to the method used for the determination of the modal parameters. The evolution of the modal parameters in relation to the accumulated damage is discussed, after which it is concluded that modal frequency measurements are more appropriate as parameters in NDT of large structures than modal damping measurements.     

基于模糊聚类的模态参数自动识别

多参考点最小二乘复频域法（p-LSCF）是最近几年来提出的宽频带模态参数识别算法,该算法在抗干扰能力、识别密集模态、以及处理大阻尼复杂结构方面具有非常好的特性。区分真实极点与计算极点是该算法中非常重要的一步,这项工作通常是借助于稳定图由人工完成。对于复杂结构,这个过程尤其繁琐并且耗时。模糊聚类肥西已经在多个领域得到了成功的应用,通过将模糊聚类作为自动分析稳定图的工具引入到模态分析中,实现了模态参数的自动识别。     

消能减震建筑结构模态参数识别的贝叶斯方法

为研究消能减震建筑结构中阻尼器的附加阻尼和刚度贡献,建议一种基于贝叶斯统计推断的模态参数识别方法,可用于定量估计阻尼器对结构模态参数的影响,包括阻尼比、频率和振型,以及参数的估计不确定性.为精确建立模态参数与质量和刚度矩阵的函数关系,采用直接模型修正技术进行模型参数化建模,利用模态参数以解析方式重构结构质量、刚度和阻尼...     

Optimization of structural dynamic behaviour based on effective modal parameters

Optimization of complex structures often leads to high calculation costs. Indeed, the structure has to be frequently reanalysed in order to update the optimization criteria. We propose an optimization method based on effective modal parameters. These parameters are close to the modal matrices used for the modal analysis of a structure. Thus, once the structure has been analysed, it becomes very easy to calculate optimization criteria. First, we will explain the modal analysis that we will use in this paper. A modal model will be used to analyse the hollow parts of the structure. The modal analysis of the whole structure will be performed using substructuring and ‘double modal synthesis’ proposed by Jezequel. Secondly, we will explain how to obtain effective modal parameters and their use for optimization. Finally, we will show the efficiency of these parameters through the optimization of a complex structure, using two types of optimization methods. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.