基于信号时频分析理论识别时变模态参数的实验

为研究温度对结构模态参数的影响设计了一套温度可控的实验设备。在这套实验设备提供的可控温度环境中采集悬臂梁结构的加速度响应信号,利用基于信号时频分析的模态参数辨识算法处理实验数据,得到其时变模态参数,包括固有频率和振型,以此研究温度对其模态参数的影响。分析结果显示了基于信号时频分析的模态参数辨识算法在处理非平稳信号以得到结构的时变模态参数上的应用前景,更重要的是实验数据的分析结果较好地反映了温度对结构模态参数的影响,为热环境下结构振动特性分析提供了可靠而且有价值的分析方法和实验依据。     

一种新的固有频率跟踪及虚假频率剔除方法

针对时变参数辨识中常见的固有频率辨识和虚假频率剔除问题,引入了一种基于新信息准则的子空间跟踪辨识算法,结合实验提出了一种消除虚假固有频率的后处理方法。首先,利用基于新信息准则的子空间跟踪算法辨识出伪时变模态参数;其次,通过聚类方法估计各阶伪固有频率;最后,利用滑动的数据窗比对数据剔除虚假频率。该方法仅需要给出预估的活动模态数即可。不同频率变化形式的仿真算例结果证明了本研究方法较其他辨识算法在信号信噪比较低时具有较高的辨识精度。高温环境下的时变模态实验也验证了该方法的可行性,说明该方法在实际工程中具有较高的应用价值。     

机床垫铁刚度特性辨识方法研究

机床垫铁的刚度阻尼特性对整机动态性能有着重大影响。在分析机床垫铁结构的基础上,利用基于经验数据的计算方法和基于实验测试的辨识方法,分别得到了垫铁的刚度阻尼特性参数。研究了不考虑垫铁刚度、基于经验数据计算和基于模态测试辨识的垫铁刚度阻尼特性对床身谐响应特性的影响。频响函数仿真与实验对比结果表明,机床在设计及性能仿真时必须考虑垫铁刚度,且基于实验测试辨识方式获得的参数具有更高的精度。     

基于Gauss滤波和Hilbert变换的模态参数辨识算法

通过Gauss滤波和Hilbert变换相结合的方法,对柔性结构的模态参数进行了辨识。仿真计算结果表明,该方法可以十分有效地辨识出结构的相近模态参数,并具有较好的抗噪声性能。应用该方法,完成了空间柔性桁架结构的模态参数辨识,得到了比传统处理方法更接近理论计算结果的结构模态参数,能够有效地避免柔性结构参数辨识中的漏频现象,并具有高的辨识精度。     

移动质量简支梁耦合时变系统建模与实验设计

建立了移动质量简支梁耦合时变系统的动力学模型,通过数值仿真分析了移动质量速度及加速度对耦合时变系统模态参数的影响,得到移动质量诱导产生的附加阻尼。设计并搭建移动质量简支梁实验系统,通过参考实验得到实验系统的初始阻尼,并分别采用频域和时域模态参数辨识方法对质量块不同移动速度下的实验系统进行辨识。结果表明,所建立动力学模型能够对移动质量问题进行准确描述,实验系统可为时变结构动力学分析的理论研究提供实验支持,特别是对时变结构模态参数辨识方法进行实验验证。     

改进匹配追踪法在导波检测信号处理中的应用

提出了基于差分进化算法的改进匹配追踪方法,对超声导波无损检测信号进行处理。选取与超声导波回波信号时频特性相近的高斯调制余弦信号作为匹配原子,利用差分进化算法提高全局参数寻优的计算效率,通过叠加每个匹配原子分量的Wigner-Ville分布得到无交叉干扰项的时频分布。实验检测信号处理结果表明,该方法极大提高了参数搜索效率,通过时频分布特征对比可以有效地从回波信号中实现缺陷辨识。     

结构应变模态辨识的特征系统实现方法

应变模态可以分析动载下结构的应力状态。文中将基于位移响应数据的特征系统实现算法应用于应力应变分析中，建立基于应变测量数据的结构动力学参数辨识方法。首先建立应变的状态空间描述方程。由于应变模态和位移模态是同一物理状态的两种不同表现方式，二者的数学表达式具有相似性，前者是后者的相似变换。在此基础上，给出应变格式的ERA识别方法。利用应变格式进行eigensystem realization algorithm(ERA)分析；不仅可以辨识出结构的频率、阻尼比等动力学参数，而且还可以辨识得到相应的结构应变模态，从而建立应力应变预测响应模型。数值仿真和实验验证表明，该方法对结构应变模态有快速准确的辨识能力。     

基于实验台架的某机枪实验模态分析研究

搭建了基于DASP的试验模态分析系统,在DASP系统模态分析模块下对基于试验台架的某型号高射速机枪进行了简化建模。采用多点激励单点响应法,对该型号机枪进行锤击实验,对所采集数据进行分析处理,建立传递函数。在时域内采用特征系统实现算法(ERA),在频域内用不同的方法对其进行定阶、拟合。综合各种方法进行对比,对所定阶数进行优化,去除虚假模态,获得了该试验台架机枪系统的各阶模态参数,为基于实验台架的该型号高射速机枪自动机故障诊断工作提供了可行性的理论证明,也可以作为进一步改进机枪的结构特性以及基于模态分析的损伤识别等提供理论依据。     

ICA在模态参数识别和故障诊断中的应用

模态参数识别是故障诊断中的常用手段之一。通过独立分量分析(ICA)技术将结构的自由振动响应信号分解为若干个解耦的单自由度信号,进而结合Hilbert变换识别模态参数。通过数值仿真分析了不同ICA算法在不同工况下识别结构模态参数的可行性,并将识别精度较高的二阶盲辨识(SOBI)方法应用于悬臂梁裂纹故障实验。实验结果表明,裂纹故障产生时结构的各阶固有频率都存在不同程度的降低,且高阶固有频率降低的尤为明显,为机械设备故障诊断提供了有力的参考依据。     

采用二次经验模态筛选的谐波辨识方法

谐波辨识研究在智能电网发展中占有重要的地位,采用传统Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对该类非稳态信号进行处理时,会产生模态混叠、端点效应等影响信号分析精度的问题。针对此情况,提出一种模态筛选算法,采用屏蔽信号(masking signal)与原扰动信号叠加实现对模态混叠的抑制,通过端点非镜面对称延拓消减Hilbert变换(Hilbert transform,HT)后的端点"飞翼",并提出二次经验模态筛选算法来提高固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs)中所含频率的唯一性,从而改善对非稳态信号的分析精度。稳态和非稳态信号谐波辨识实验验证了该算法在谐波辨识中具有很高的抗干扰性和准确性。     

基于CEEMD方法的柴油机振动信号分离

本文首先对柴油机振动信号进行CEEMD分解,得到含冲击成分的组合内禀模态函数(IMFs),对每个内禀模态函数进行连续Morlet小波变换得到其时频分析结果,利用时频信息辨识柴油机运行过程中的振动成分信号。     

基于时变多变量Prony法的时变振动系统模态参数辨识

在经典的Prony法理论的基础上,提出了可以同时处理多维非平稳信号的时变多变量Prony法,并将其应用于时变多自由度振动系统的模态参数辨识。对传统的递推最小二乘算法加以改进,解决了时变多变量参数模型中时变参数矩阵估计的难题。对时变平面两杆操作臂系统进行仿真和分析,得出了较满意的结果。证明该算法在时变结构模态参数辨识方面,具有有效、准确的计算能力和较强的过程跟踪能力。     

基于有效数据的经验模态分解快速算法研究

在介绍了经验模态分解（简称EMD）方法的理论和算法基础上，为了提高EMD算法的速度，提出了基于有效数据的EMD快速算法，即通过EMD分解中止的计算区域限定于有效数据段来实现算法的提速。通过对非线性信号的实验研究表明，基于有效数据的EMD快速算法不但能显著提高算法的速度，而且还可以提高算法的精度。该研究成果能广泛地用于信号时频分析领域。     

电动负载模拟器摩擦模型参数辨识方法

随机子空间算法作为模态参数识别算法中的主要方法之一,虽然被广泛运用于实际桥梁结构的模态参数识别中,但其依然存在一定的缺陷。基于此,针对其存在的三大问题：系统定阶难、只适用于时不变结构以及真实模态筛选存在主观性,笔者提出了相应的解决方法。首先,利用“奇异熵增量一阶导数法”实现系统阶次的智能化判定;其次,引入“滑窗技术”对输入信号进行划窗处理,实现时变结构的参数识别;然后,基于真实模态存在的一般规律,并通过建立相似矩阵实现真实模态的辨识;最后,将信号采集、信号预处理和改进随机子空间算法进行有效结合,运用于某大型斜拉桥振动台试验以验证所提算法的可靠性。结果表明：所提算法能运用于桥梁的健康监测中,且识别结果具有可信性。     

改进随机子空间算法在桥梁结构中的运用

随机子空间算法作为模态参数识别算法中的主要方法之一,虽然被广泛运用于实际桥梁结构的模态参数识别中,但其依然存在一定的缺陷。基于此,针对其存在的三大问题:系统定阶难、只适用于时不变结构以及真实模态筛选存在主观性,笔者提出了相应的解决方法。首先,利用"奇异熵增量一阶导数法"实现系统阶次的智能化判定;其次,引入"滑窗技术"对输入信号进行划窗处理,实现时变结构的参数识别;然后,基于真实模态存在的一般规律,并通过建立相似矩阵实现真实模态的辨识;最后,将信号采集、信号预处理和改进随机子空间算法进行有效结合,运用于某大型斜拉桥振动台试验以验证所提算法的可靠性。结果表明:所提算法能运用于桥梁的健康监测中,且识别结果具有可信性。     

DHMA实验模态分析系统

东华测试推出的“DHMA实验模态分析系统”,包括可控激励系统、传感器、数据采集系统和实验模态分析软件,提供了进行实验模态分析所必需的软、硬件条件。DHMA模态实验系统通过对采样数据进行分析,可以精确得到被测结构的模态参数（固有频率、振型、阻尼比）,显示被测结构的振型三维动画,也可显示模型的时域或频域的运行动挠度ODS（Operating Deflection Shape）。     

基于非参数Snakes的时频重排方法在钢绞线导波模态识别中的应用

为了使信号在时频域内提高聚集性和减少相干项,重排方法在处理非平稳信号中得到广泛应用.然而在传统重排处理后仍存在一些相干项和低信噪比的问题.采用一种基于非参数Snakes的时频重排方法,用于对钢绞线中超声导波信号中的模态识别.结果表明,相对于短时傅里叶变换和传统重排方法,基于非参数Snakes的时频重排方法得到的谱图具有更高的聚集性,且有效提高了信噪比.并且与外围钢丝的群速度频散曲线对比显示,利用该方法得到时频谱图能更准确地反映出主要超声导波模态的信息和各模态群速度变化趋势.因此,利用基于非参数snakes的时频重排方法,可以为提高不同波导结构中超声导波模态的识别能力奠定重要基础.     

基于粒子群参数优化的 O-VMD 数据处理方法研究

针对电磁超声测厚换能器保护提离距过大导致回波信号微弱且信噪比低,难以在时域内直接准确提取渡越时间得到精 确厚度值的问题,提出频域内粒子群(PSO)优化变分模态分解(VMD)参数的 O-VMD 渡越时间提取方法。 分别对分解层数和 惩罚因子选取固定参数,及基于峭度与功率谱熵联合适应度函数的 PSO 算法获取 VMD 遍历优化参数,进行双次 VMD 处理,滤 除高频及低频噪声;选取能量最大模态进行信号重构,并应用希尔伯特变换获取回波信号时差。 在不同提离条件下,对不同厚 度铝板检测数据采用 O-VMD、经验模态分解(EMD)等方法进行信号对比处理,结果表明,提离距在 0 ~ 2. 1 mm,O-VMD 方法最 大误差为 0. 67% ,且误差与提离距成正比,为精确获取高提离距测厚数据提供依据。     

锥齿轮传动形性测试仪整机结构的动态特性分析

针对锥齿轮传动形性测试仪进行齿轮传动误差、振动噪声测量时,其模态对测量结果产生影响的问题,对试验仪的动态性能进行了分析和测试。首先使用Solid Edge进行了结构建模,使用ANSYS Workbench进行了模态分析,并进行了谐响应分析;然后使用压电传感器和加速度传感器采集了动态响应数据,并利用DASP软件进行了实验模态分析,进行了不同工作状态下的振动数据采集;通过有限元仿真和实验模态得到了仪器的前6阶模态,证明了实验模态分析与软件仿真得到的模态分析结果基本一致;仿真得到了整体结构XYZ 3个方向的位移谐响应曲线;分析了不同工作状态下振动信号,发现了振动信号与仪器模态有明显联系;利用模态分析结果确定了仪器在工作条件下需要避开的共振频率区域,并通过振动实验确定了主动轴与机床连接部分为仪器动态特性的薄弱位置。振动实验分析结果表明:在仪器工作条件下,仪器第1阶固有频率应避开与齿轮转频、啮频相同的区域。     

DHMA实验模态分析系统

东华测试推出的“DHMA实验模态分析系统”,包括可控激励系统、感器、数据采集系统和实验模态分析软件,提供了进行实验模态分所必需的软、硬件条件。DHMA模态实验系统通过对采样数据进行分,可以精确得到被测结构的模态参数（固有频率、振型、阻尼比）,显被测结构的振型三维动画,也可显示模型的时域或频域的运行动传析析示挠度ODS（Operating Deflection Shape）。