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。     

应用改进复Morlet小波识别电力变压器绕组模态参数

为准确识别电力变压器绕组模态参数,据某10 kV实体变压器绕组轴向激振实验结果,采用复Morlet小波对自由振动信号进行时频变换;使用改进的Crazy Climber算法提取时频图中小波脊线,获得变压器绕组前四阶固有频率及阻尼比,并将计算结果与PolyMax频域识别方法结果对比验证。结果表明,该方法能准确识别出变压器绕组前四阶固有频率,能更清晰显示信号能量随时间频率分布。基于复Morlet小波变换的模态参数识别方法抗干扰性能力较强,适合识别变压器绕组类复杂结构模态参数。     

基于希尔伯特变换结构模态参数识别

应用HHT方法对GARTEUR飞机模型模态参数进行识别,通过采用多通带滤波器对信号进行滤波,较好的解决模态混叠问题,采用NExT法对信号预处理,由EMD分解获得较准确的各阶固有模态函数分量（IMF）,在EMD分解中使用镜像延拓方法对极值点进行处理来抑制端点效应,然后将分解得到的IMF分量进行希尔伯特变换并结合ITD法识别出各阶固有频率和阻尼比。最后对悬臂梁进行数值仿真模拟,并将模态参数识别结果和理论值进行对比,并运用此方法进一步识别GARTEUR飞机模型固有模态参数。     

连续小波变换在密集工作模态参数识别中的应用

为了研究小波变换对密集工作模态参数识别效果,构建一个含有密频成分的三自由度系统,应用窄带白噪声模拟环境激励,采用改进的Morlet小波作为连续小波变换的基函数。研究发现,降低小波函数带宽可以提高频率分辨率,解耦密集模态,但同时也加剧边缘效应问题,影响参数识别精度。为此,文章采用支持向量机（SVM）小样本预测技术对信号进行延拓,先增加信号的可用长度,变换之后再截取有用部分,使得边缘效应问题得到抑制。仿真结果表明,此方法可以得到较高的识别精度。最后,通过对磨机前两阶宻频模态进行识别,验证该方法的可行性与有效性。     

小波变换在密集模态结构参数识别中的应用

系统研究了小波变换在具有低频密集模态的土木工程结构参数识别中的应用。采用Morlet小波，首先阐述了该方法识别模态频率和模态阻尼比的基本原理；分析了其时间和频率分辨率，针对土木工程结构中低频模态密集的情况，提出了选择小波参数的具体方法。通过三自由度结构的数值分析验证了该方法的正确性和优越性。     

基于解析小波变换识别结构的模态阻尼参数

摘要: 在结构振动分析中,结构的模态参数尤其模态阻尼参数的准确识别是一项十分重要的任务。基于Gabor小波函数的解析小波变换(AWT)通过小波函数与复值信号的匹配机制揭示信号的幅频和相频信息以实现结构模态阻尼参数的识别。本文基于小波变换(WT)理论,讨论了Gabor小波函数的特性及解析小波变换的时频分辨率和端点效应问题;为实现结构模态阻尼参数的准确识别,我们提出了Gabor小波函数参数选取和有效信号长度确定的依据。最后,一个频率呈密集分布的三自由度(3DOF)结构的数值模拟数据验证了本文提出的模态阻尼识别方法的有效性。     

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。     

GARTEUR飞机模型模态参数识别

对GARTEUR飞机模型进行模拟环境激励下的模态实验,同步采集多通道时域响应数据,基于MATLAB软件平台,采用小波变换的方法对响应数据进行处理和分析;在密集模态分离和小波脊线提取方面,提出了能量阈值法和局部能量极大值法相结合的新方法,最终利用线性拟合及最小二乘法求解飞机模型的模态参数,并与使用其他方法识别的模态参数结果进行比较,验证其可行性．     

基于工作模态法的动力总成刚体模态参数识别

介绍工作模态法(PolyMax方法)进行动力总成工作模态分析的优点,并模拟整车工作情况下对动力总成的模态参数进行识别,得到动力总成的各阶刚体模态,通过实验识别模态和理论计算模态的对比,说明采用工作模态法能够较准确地识别出动力总成的实际刚体模态.     

应用优化限制带宽经验模态分解法识别电力变压器绕组模态参数

电力变压器绕组的模态参数识别与绕组结构振动特性及其优化设计、绕组振动故障诊断密切相关,因此,准确识别电力变压器绕组的模态参数意义重大。根据某10 kV实体变压器绕组的轴向模态实验结果,提出一种基于粒子群的优化带宽限制经验模态分解算法对变压器绕组的模态参数进行识别。该方法首先在实测振动信号的经验模态分解中引入屏蔽信号,然后使用粒子群优化算法确定最佳的屏蔽信号频率,从而有效地抑制了现有经验模态分解算法中的模态混叠现象,提高了绕组模态参数的准确率。与目前通用的频域识别方法 PolyMax法的识别结果的对比结果表明:该方法能够准确地识别出变压器绕组的前四阶固有频率和阻尼比,且具有较强的抗干扰能力,适合于识别变压器绕组这类结构复杂的模态参数。     

小波模态参数辨识的边缘效应问题研究

首先在应用Morlet小波变换进行模态参数识别的原理基础上,分析小波变换过程中产生边缘效应的原因及对模态参数识别准确性的影响。提出将支持向量机回归方法用于结构模态参数识别的数据预测延拓中。通过对单自由度和三自由度结构的数值仿真,并与对称延拓方法比较,验证该方法在抑制边缘效应方面的有效性及其在模态参数识别方面的准确性。     

采用小波变换的周界报警信号辨识

马赫-泽德干涉仪结构的光纤传感器应用于周界报警器系统,能够对发生在传感器区域内的振动信号进行报警,并具有极高的灵敏度。为了减少周界报警系统的误报警率,针对周界报警系统输出信号的处理问题,采用小波变换的方法对周界报警系统输出的电压信号进行辨识,不但能滤除信号中的噪声,而且能很好的保留信号的突变部分,可以很好的区分蓄意入侵与风雨产生的振动,从而减少系统误报警率并能实现对蓄意入侵定位,这对于周界报警器系统真正实现工程应用具有突破性进展。大量实验结果表明,采用小波变换方法辨识周界报警系统输出信号,能很好的体现测量信号中的奇异值并显著减少周界报警系统的误报警率。     

基于HHT的拉杆转子结构模态参数识别

为准确获取航空发动机拉杆转子结构模态特性,应用Hilbert-Huang变换(HHT)方法对结构的模态参数进行识别。首先对结构脉冲响应信号进行带通滤波和经验模式分解(EMD),进而得到结构各阶模态响应信号,然后对信号进行Hilbert变换获取其瞬时特性,最后对瞬时幅值自然对数和相位进行线性拟合,根据拟合结果计算出模态参数,通过与实验值的对比论证了该方法的准确性。     

基于响应面法的臂架模态参数快速识别方法

近几年,随着市场对机械性能的要求愈发严苛,工程机械臂架工作空间的演变呈现出更庞大更复杂的趋势,这一趋势直接导致研发过程中试验困难且耗时长。以臂架模态参数识别工作为例,不同姿态臂架的模态参数变化难以估计,工程实际中常使用有限元法来解决此类问题,但工作效率通常较低。引入响应面法,建立某消防车臂架第一阶模态固有频率的响应面模型,获取其第1阶模态固有频率,针对多姿态下消防车臂架模态参数识别工作提出一种快速有效的解决方案。结果表明,与有限元法相比,引入响应面法对100个姿态下消防车臂架模态进行预测,在保证与有限元计算结果相对误差不超过2 %的前提下,其计算速度提升近10倍。     

加网参数和类型不确定的小波变换逆半调研究

针对不同加网类型和参数的彩色印刷图像,提出了一种基于加网参数和类型不确定的小波变换逆半调算法。首先在RGB颜色空间中分离了颜色通道,选择了B样条小波作为小波变换基函数;然后对图像实施了二层小波分解,利用小波阈值去噪策略,去除了半色调网点噪声;最后对图像进行了小波重构,得到了逆半调图像。实验结果表明,该逆半调算法适用于调频加网和调幅加网图像,同时逆半调图像具有很好的视觉效果。     

基于转角模态小波分析的弹性地基梁损伤识别研究

基于转角模态小波变换研究了带刚度下降段的弹性地基梁损伤识别问题,提出了采用文克尔地基力学模型,用等效刚度代替梁内损伤段的刚度,通过有限元计算求解损伤梁的转角模态参数,来识别梁内刚度下降段位置的方法.以两端简支弹性地基梁为例,分别考虑了梁单独损伤、弹簧单独损伤、梁和弹簧同时损伤且损伤位置不同的三种情况,通过建立带损伤段梁的有限元模型,用Lanczos法对结构的转角模态进行了计算分析;再应用mexh小波对其进行连续小波变换,通过小波系数模极大值点判断梁内刚度下降段的位置.数值算例验证了方法的有效性,研究对工程结构损伤诊断的应用具有参考价值.