基于Laplace小波相关滤波的结构模态参数精确识别方法

为了从结构脉冲响应信号中精确识别结构模态参数,提出一种基于Laplace小波相关滤波的结构模态参数精确识别方法。首先对结构的脉冲响应信号进行经验模式分解,将结构多阶模态响应信号分解为与各单阶模态响应信号一一对应的分量,再对这些分量分别进行Laplace小波相关滤波便可准确识别结构的各阶模态参数。仿真信号的计算结果表明该方法可以得到精确的阻尼固有频率,并能准确地锁定阻尼比。悬臂梁力锤激励试验结果表明该方法在实际结构的模态参数识别中也非常有效。     

一种钢管焊接结构焊缝损伤识别方法

提出了一种基于模型修正的钢管焊接结构焊缝损伤识别方法.利用从发射台骨架试验模型获取的模态参数,选择识别结果中精度较好的模态参数作为模型修正的基准参数.提出基于柔度的最小二乘目标函数,极小化结构实测模态柔度与分析模态柔度之间的误差,将损伤识别问题转化为二次优化问题,并采用信赖域方法求解该问题.以有限元模型焊接结点单元组弹性模量的降低模拟焊缝损伤,并假定两种损伤工况,通过对发射台骨架模型的数值仿真及试验研究,表明所提出的损伤识别方法识别效果较为理想,为解决这种复杂焊接结构焊缝损伤识别问题提供了新的思路.     

集装箱船振动的模型试验研究

本文研究了２７００ＴＥＵ集装箱船模型的设计原理，设计步骤和方法，模型试验，模态参数识别以及模型设计的相似性判据方程，根据结构动力相似性判据方程设计制做了大舱口的试验模型，并对模型试验结果进行了分析研究，用模态实验方法得到了有限自由度模型的模态参数，用这些模态参数分析实船的动态物特性，得到了很人价值的结果。     

基于模态应变能的海洋平台损伤定位试验研究

针对海洋平台等大型复杂土木工程结构，研究了基于振动响应测试的结构损伤诊断方法。采用特征系统实现算法，仅利用输出响应进行模态参数识别，基于模态应变能的变化来进行损伤定位。为了验证该方法的有效性，制造了钢质导管架式海洋平台模型，进行了振动台试验。模型预先在某些典型构件处设置了法兰连接件用来模拟损伤，针对斜撑构件测试了多种单损伤和两损伤工况。针对各种损伤工况进行了模态识别和损伤检测，试验结果表明，基于输出响应的模态应变能法进行斜撑损伤定位是可行的。     

PolyMAX法在自升式平台模型损伤检测中的应用

对某自升式海洋平台模型进行了脉冲锤击法试验模态研究.采用移动力锤法对自升式海洋平台模型无损伤和有损伤两种工况进行振动测试,对振动数据采用PolyMAX法进行模态分析,研究了两种工况下的结构动态特性.试验分析结果表明,PolyMAX方法在自升式海洋平台模型损伤检测中,不仅能够获得清晰的稳态图,还可以有效识别结构模态频率、模态振型;根据平台模型损伤前后的模态参数可知,平台模型损伤后X,Y方向的一阶频率均有明显降低,尤其是损伤处模态振型变化更为明显.该特征为自升式海洋平台损伤检测提供了一个依据.     

基于小波分析的简支梁桥损伤识别

提出了基于小波子带信号能量曲率变化的损伤识别方法。分别对完好和损伤状态下结构的振动响应进行二进离散小波变换,通过信号子带分解与重构将响应分解到不同频带,使叠加的模态响应分离。定义了信号相对能量曲率差损伤指标,利用该指标对结构的损伤进行识别定位。应用此方法对一简支梁桥进行损伤数值分析,结果表明:二进离散小波变换可以对结构振动响应中叠加的多阶模态信息进行有效分离;信号相对能量曲率差指标可以对损伤进行有效识别,且不受激励位置及荷载大小影响。最后通过模型实验验证了该方法的正确性及可行性。     

基于小波方法的板结构损伤识别研究

进行不同边界条件下板结构损伤位置和大小的评估以及传感器布置和噪音对损伤识别影响研究。主要内容包括:首先,通过薄板结构的有限元模态分析,获取有无损伤板结构点的固有特性参数的分布状况,利用离散小波变换将矩形薄板的模态节点位移数据进行分解计算,获得损伤位置数据的高频信息和奇异值。其次,进行不同边界条件下的板结构损伤识别分析,利用小波系数的最大值变化率进行板结构损伤程度的定量化评估。最后,分析了传感器布置以及噪音情况下小波变换方法对板结构损伤识别的有效性。研究结果表明,四边固支约束下的小波系数比四边简支约束的小波系数大0.5%,比两边固支约束的小波系数大0.88%;在网格g=40 mm且通过小波变换对信号进行去噪处理之后都能够有效识别板结构损伤。说明该方法针对二维板结构损伤位置及程度的识别问题具有一定的有效性,能够为车辆结构损伤识别问题提供技术思路和参考价值。     

一种基于模型修改的结构多点损伤识别方法

可用于结构损伤识别的方法很多。一般来讲正向方法直接利用结构模态参数的变化,逆向方法则利用模态参数变化反演结构物理参数变化,还有些方法利用了神经网络和模式识别技术。文中利用模型修改的思想,通过逆向方法计算结构单元刚度变化系数来对结构的多点损伤进行识别。以一个七自由度弹簧阻尼质量系统作为研究对象,用数值模拟方法及特征系统实现算法计算系统的模态参数,并用这些模态参数验证所提出方法的可行性,结果表明该方法对多点损伤的识别是简单而可行的。     

基于小波包能量的桥梁损伤识别指标

为达到桥梁结构损伤识别的目的,基于小波包分析方法提出了小波包能量变化率平方和(the sum square of wavelet packet energy change rate,简称WPERSS)损伤指标。分别将健康与损伤结构的加速度响应信号进行小波包分解得到小波包能量,通过计算小波包能量变化率平方和损伤指标进行损伤识别。对简支梁模型进行数值模拟,分析单一损伤与两处损伤时不同损伤程度的损伤识别情况,分析不同噪声水平对识别效果的影响。结果表明,该指标可有效识别损伤位置且对噪声具有鲁棒性。对装配式双塔斜拉桥模型进行试验,联合多个测点响应的损伤指标可以判别结构的不同损伤状态,验证了小波包能量变化率平方和指标的有效性。     

基于相关函数和小波分析的运行模态参数识别方法

为解决传统的基于脉冲响应的模态参数识别问题,根据响应信号间的相关函数与脉冲响应函数具有相似的数学表达式,以Morlet小波作为基函数,对响应信号的互相关函数进行连续小波变换,由小波系数与模态参数的关系识别出结构的模态参数.用GARTEUR飞机模型数值仿真和3层框架结构进行实验,结果证明了该方法的有效性.     

基于小波变换方法的材料小阻尼识别

基于连续小波变换实现了对振动系统的小阻尼识别。该方法基本原理为通过对系统自由衰减响应的小波系数取极大获取小波脊,借助小波脊理论确定系统的各阶模态频率与指数衰减系数iζωni,采取求中值的方法获取衰减稳定段的参数,进而识别出各阶模态阻尼比。与HT法相比,该方法具有较高的稳定性和识别精度,仿真结果表明,无噪声时识别误差为0.023%,30%噪声时识别的最大误差为3.49%,而且研究中发现阻尼识别的误差与信号采样频率相关。进行了LY12材料的阻尼测试试验,根据试验测试数据对阻尼识别的结果,证明了本文方法的有效性。     

Identification of modal parameters using the wavelet transform

The wavelet transform is used as a time-frequency representation for the determination of modal parameters such as natural frequencies, damping ratios and mode shapes of a vibrating system. It is shown that using a particular form of the son wavelet function, results are improved compared to those obtained with the traditionally Morlet wavelet function. The accuracy of this new technique is confirmed by applying it to a numerical example and to ambient vibration measurements of a tower excited by wind.     

Identification of modal parameters of a time invariant linear system by continuous wavelet transformation

The applications of wavelet transforms have received significant attentions in many fields. This work proposes a procedure for identifying modal parameters of a linear system using the continuous wavelet transform. The merits of the proposed procedure over the exiting schemes of applying the wavelet transform to system identification for a linear system are in use of the time invariance property and filtering ability of the transform to enhance the efficiency of identifying the modal parameters of a structure from its earthquake responses or free vibration responses. The effectiveness and accuracy of the proposed procedure are validated via numerical simulations. The effects of noise and wavelet function on identifying the modal parameters of the structure are also explored in processing the numerically simulated acceleration responses of a six-story shear building subjected to base excitation. The dynamic characteristics of close modes are accurately determined. Finally, the proposed procedure is adopted to obtain the modal parameters of a three-story non-symmetric steel frame from its measured acceleration responses in a shaking table test. A total of nine modes are identified, including modes with high frequencies and very small amplitude.     

基于连续小波变换的三自由度链模型模态参数辨识

采用连续小波变换的方法,在大型结构模态参数辨识方面提出了系统化的辨识流程,并对相近的频率所造成的辨识难点提出了解决的办法。通过三自由度模型模态参数的辨识,表明连续小波变换对于大型结构的模态参数辨识准确度高,具有现实意义。     

LS-SVM在基于小波变换的模态分析中端部效应的应用

系统地阐述了运用改进的Morlet小波进行模态参数识别的方法。运用小波熵对小波参数进行了优化选择从而可以进行密频模态的识别,针对小波分析时产生的端部效应问题,提出了运用最小二乘支持向量机（LS-SVM）对小波骨架进行预测延拓的方法,经预测分析后可获取较准确的模态参数。通过仿真及实验信号的验证分析,表明基于LS-SVM方法可以有效地消除端部效应,且其准确效果优于基于RBF的神经网络和时变自回归的预测方法。     

基于递归理论的泵站压力管道运行状态监测

为了准确地识别建筑结构的模态参数,提出了一种基于多重信号分类算法（multiple signal classification,简称MUSIC）、经验小波变换（empirical wavelet transform,简称EWT）和同步提取小波变换（synchroextracting transform ,简称SET）的结构模态参数识别方法。首先,通过MUSIC-EWT对实测振动信号进行分解;其次,使用SET对单模态信号进行去噪处理;然后,采用自然环境激励技术（natural excitation technique,简称NExT）得到单模态信号的自由衰减响应;最后,利用Hilbert变换（hilbert transform,简称HT）和曲线拟合获得结构的自振频率和阻尼比。通过三层框架结构的数值模拟验证了该方法的准确性和鲁棒性。利用该方法对台风“达维”作用下广州中信广场的实测加速度数据进行分析,并将估计的结构模态参数和其他识别方法的分析结果进行对比,进一步证明了该方法的准确性和鲁棒性。     

基于递归理论的泵站压力管道运行状态监测

针对不利因素导致的管道运行异常问题,提出一种基于递归理论的泵站管道运行状态监测方法。首先,通过振动传感器提取压力管道关键部位的实测信息,并将同一位置不同方向的数据信息进行融合,得到一组反映结构整体动力特性的综合数据;其次,利用伪近临法与互信息法分别选取相空间重构参数m和τ;最后,绘制并计算代表管道动力特性的递归图及递归量化指标。将该方法应用于景泰川工程二期七泵站管道运行监测,通过设置不同的运行工况进行验证,结果表明：机组开关瞬间与稳定运行工况下,管道结构振动信号的递归图呈现不同模式,递归量化指标-确定性、对角线平均长度L、递归率及递归熵也呈现明显差异,能有效区分管道振动状态。该方法为压力管道的无损动态监测提供了新思路。     

An algorithm for the continuous Morlet wavelet transform

This article consists of a brief discussion of the energy density over time or frequency that is obtained with the wavelet transform. Also an efficient algorithm is suggested to calculate the continuous transform with the Morlet wavelet.The energy values of the wavelet transform are compared with the power spectrum of the Fourier transform. Useful definitions for power spectra are given.The focus of the work is on simple measures to evaluate the transform with the Morlet wavelet in an efficient way. The use of the transform and the defined values is shown in some examples.     

基于自适应最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中故障信息比较微弱常常被强噪声所掩盖,增加了对滚动轴承故障诊断的难度。针对这一问题,笔者提出了基于自适应最优Morlet小波变换的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用粒子群优化算法对Morlet小波变换的核心参数进行自适应寻优,在获得最优Morlet小波的同时保证了良好的带通滤波性能;然后,将最优Morlet小波对滚动轴承早期故障信号进行滤波去噪,提高信号的信噪比;最后,对最优Morlet小波滤波信号进行包络谱分析,通过包络谱中的主导频率成分与滚动轴承各元件的故障特征频率对比从而判断轴承的故障位置。仿真数据和实测数据分析结果证明,笔者所提方法能够有效提取故障信号中的特征信息,具有一定的有效性。