基于改进多重同步挤压广义S变换的结构瞬时频率识别研究

为改进结构瞬时频率的识别效果,提出一种新形式的改进广义S变换(improved generalized S-transform, IGST),并通过能量集中度(concentration measure, CM)推导了IGST窗函数的参数选择方法,最后结合同步挤压算法提出了改进多重同步挤压广义S变换(improved multi-synchrosqueezing generalized S-transform, IMSSGST);该算法的核心思想是将IGST的时频分布按一定的范围向时频脊线处进行多次同步挤压变换。数值模拟方面,采用两层剪切框架时变结构验证了该方法的准确性;试验方面,对七层钢筋混凝土(reinforced concrete, RC)剪力墙结构进行了瞬时频率识别,验证了该方法在实际工程中的实用性。数值模拟和试验结果表明该方法能有效改善时频分析的能量聚集性,提高瞬时频率的识别精度。     

基于同步挤压小波变换的结构瞬时频率识别

对结构响应信号采用连续可逆的时频变换工具—同步挤压小波变换,能提高时频曲线频率精度,有效地识别出结构的瞬时频率。用Duffing弱非线性系统及两层剪切型建筑模型验证该方法的正确性。设计时变拉索试验,分别对索施加线性与正弦变化拉力,测出结构的加速度响应,用同步挤压复Morlet小波变换算法进行索的瞬时频率识别。数值模拟及试验表明, 同步挤压小波变换能有效识别时变结构及非线性结构的瞬时频率,该方法具有较好的稳定性。     

结合SLMSST和DO提取时变结构瞬时频率

为提升局部最大同步挤压变换估算瞬时频率的精度,本文结合2阶局部最大同步挤压变换(Second-order Local Maximum Synchrosqueezing Transform,SLMSST)和动态规划(Dynamic Optimization,DO)方法提出一种识别时变结构瞬时频率的新方法。该方法首先通过引入2阶瞬时振幅与相位得到精度更高的2阶瞬时频率估算位置。其次,搜索频率方向上时频系数的局部最大值所对应的2阶瞬时频率位置并根据这些位置对时频系数进行重排,从而得到2阶局部最大同步挤压变换后的瞬时频带。再次,运用动态规划法在限定频带范围内提取瞬时频率曲线。通过一组数值算例和一个时变拉索试验验证了所提新方法的有效性,研究结果表明：相比既有的局部最大同步挤压变换算法,2阶局部最大同步挤压变换和动态规划的联合算法不仅具有较好的精度,而且具有更好的时频聚集性。     

行人荷载作用下钢木组合人行桥结构时变频率识别及变化规律研究

钢-木组合结构因其良好的承载能力与环境协调性目前多用于人行桥等结构系统。为追踪行人与钢木组合人行桥耦合作用所导致的频率变化特性,建立人体与钢木组合人行桥耦合的数值模型并求解其振动响应。由于人致振动产生的响应信号有可能是非渐近和密集的,采用一种拓展解析模态分解、递归希尔伯特变换和变焦同步挤压小波变换相结合的联合方法识别其时变模态特性。研究结果表明：该模型能够很好地模拟人或人群与钢木组合人行桥之间的相互作用;在单人或是人群作用下该联合方法均能准确识别出耦合系统的频率变化并具有一定的鲁棒性。在此基础上,对不同跨径钢木组合人行桥进行数值模拟并分析不同人体参数对人-桥耦合系统固有频率的影响,最终得到人-钢木组合桥耦合系统频率随行人荷载的变化规律并拟合出经验公式。该公式能够为人行桥的设计、维护等提供参考。     

基于变分模态分解和同步提取变换识别时变结构瞬时频率EI北大核心CSCD

针对同步提取变换(SET)不能分离频率成分间隔相近的多分量信号的问题,提出了一种结合变分模态分解(VMD)和同步提取变换识别时变结构瞬时频率的方法。首先,通过傅里叶变换确定预设模态数量,利用VMD对多分量信号进行分解得到多个模态分量;然后,采用SET对每个模态分量进行时频分析获取瞬时频率;最后,将各模态分量的时频谱图叠加得到完整的多分量信号时频谱图。针对多分量时变信号和两自由度时变结构自由振动响应信号的瞬时频率识别结果,验证了基于VMD和SET结合方法识别时变结构瞬时频率的有效性和正确性。结果表明,该方法具有较好的噪声鲁棒性和能量聚集性,克服了SET处理频率成分间隔相近的多分量信号的不足,能有效识别具有近距离频率成分的时变结构瞬时频率。索力线性和正弦变化时拉索瞬时频率识别的试验验证了该方法的适用性。     

基于复小波变换的结构瞬时频率识别

对结构响应信号进行连续复Morlet小波变换,根据小波系数的模极大值提取小波脊线,识别结构的瞬时频率;为降低噪音的影响,采用奇异值分解(SVD)方法进行降噪处理,建立了一种基于连续复小波变换识别时变系统瞬时频率的方法.用一个具有时变刚度的弹簧质量系统的数值算例验证方法的有效性,随后设计了一个时变拉索结构试验,分别对索施加线性和正弦变化的拉力,同时测试结构的冲击响应,运用提出的方法成功地识别了索的瞬时频率.数值与试验结果表明,提出的方法能有效地识别时变结构的瞬时频率,且识别方法具有一定的抗噪性.     

基于同步挤压和时间窗的时变结构损伤识别

在连续小波变换的基础上,运用同步挤压和时间窗思想,提出了新的时变结构损伤识别指标。通过简支梁刚度突变、刚度线性变化和简支梁多点时变损伤三个数值算例对提出的损伤指标进行了验证,结果表明:该指标能够有效地识别结构的时变损伤,且时间窗的选取基本上不影响时变损伤指标的取值。     

基于时变AR模型的瞬时频率测量

为测量非平稳信号的瞬时频率并提高测量准确度,讨论了瞬时频率测量的研究现状及求解瞬时频率的现有方法,主要对Hilbert变换求瞬时频率、W-V分布求瞬时频率、时变AR模型求瞬时频率进行了分析,比较了它们的测频准确度.通过仿真验证:时变AR模型求瞬时频率具有更高的准确度,W-V变换求瞬时频率具有最高的时频聚集度,Hilbert变换求瞬时频率有最明确的物理意义.     

基于加速度响应连续小波变换的线性时变结构瞬时频率识别

推导了函数积分运算的连续小波变换计算方法。借助此法,假设线性时变结构的质量系数为时不变常数,或者其随时间变化的规律已被经验掌握,仅利用线性时变结构自由振动的加速度响应信号,就可以计算出速度响应和位移响应信号的连续小波变换值。将一小段时刻点的线性代数方程组构造成最小二乘问题,求解最小二乘解识别出结构的时变阻尼和时变刚度,从而确定时变结构的瞬时频率。通过对5层剪切梁楼房模型和3自由度密集模态时变结构瞬时频率的识别,验证了识别方法的正确性、有效性和抗噪声能力.     

基于复解析小波变换的瞬时频率分析方法

提出了利用基于复解析小波变换的瞬时频率分析的新方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起，具有自适应分析能力。对信号作复小波解析变换得到信号的瞬时频率，通过瞬时频率的功率谱分析就可提取信号特征。通过对齿轮故障振动信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮局部故障，且与传统的频域方法相比具有更好的分析效果。     

基于测试频响函数的结构连接参数识别方法

构造了半刚性结构连接单元，并应用于结构连接参数识别的模型中。利用子结构法建立的组合结构有限元模型和不完备的组合结构的测试频响函数，导出了连接子结构参数识别方法。提出了基于子矩阵因子法求解变量系数矩阵的通用方法。并将参数识别归结为求解非线性最小二乘问题，应用信赖域法克服了最小二乘求解初值选取范围过小的问题。最后利用仿真算例对上述方法进行了验证，结果表明该方法可行且具有一定的实用性。     

Damage Identification in Plate-type Structures Using 2-D Spatial Wavelet Transform and Flexibility-Based Methods

As dislocation emission is regarded as the critical point of brittle-to-ductile transition of fracture mechanism and the defects interact with domain walls motions due to their self-stress fields, the investigations on dislocation forces, especially the interaction force and the reaction between domain switching and dislocations, are the most important fundamentals of dislocation slip in the brittle-to-ductile transition and the pinning effect on domain wall motion mechanisms. In this paper, an innovative method base on the strain nucleus simulated by an assembly of four dislocations and the Green’s function integration is used to solve generalized stress field arising from domain switching. Then, the accurate expressions of the interaction forces, pinning forces and the image forces on dislocation are obtained and analyzed. At last, the lattice resistance is also discussed. The numerical results show that the dislocation emission is possible when temperature and load are proper, and the domain switching interaction force is the main driving force of dislocation slip in ferroelectric material under negative electric field load. The curve and equation of the lattice resistance correlated with temperature can also be fitted by the results of the proposed analytical method and corresponding experiments.     

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。     

基于离散小波变换的多自由度结构非平稳随机响应计算

将地面运动模拟成非平稳随机过程,基于离散小波变换得到地面运动离散小波系数的统计值,并以此作为输入,推导了多自由度结构和随机响应公式,通过对响应偏谱的计算,得到随时间变化的响应频率特性和名阶谱参数,利用Monte-Carlo法和本文方法进行了计算实例对比,验证了本文方法的正确性。     

基于小波分析识别内燃机噪声源

根据连续小波变换具有较二进离散小波变换和小波包变换更精细的尺度分辨率的特点,研究适用于发动机表面辐射噪声源识别的C-mor小波变换的修正与证明.以一台柴油机为例,用得到的声强识别了辐射噪声源,结果验证小波系数修正的正确性和实用性.     

基于支持向量机方法的压电智能结构系统辨识

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论和结构风险最小化原则的新型机器学习方法,克服了传统机器学习方法在训练中的局部极小问题,过学习和欠学习等问题,具有很好的泛化能力.本文介绍了应用于回归分析的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的基本理论,然后以随机激励下压电智能结构的响应数据作为训练样本集,采用LS-SVM方法辨识系统,仿真结果验证了这种方法的有效性.     

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。     

用相位差分和Wigner分布估计信号瞬时频率

时变信号瞬时频率的测量有许多重要的应用。例如,在地震勘探、雷达、声纳、通信、生物医学中,瞬时频率是一些物理现象的很好描述。Wigner分布是时,频信号分析的有效工具。本文阐述了信号瞬时频率的概念及其定义。论述了用相位差分和用Wigner分布估计瞬时频率的方法。论证了Wigner分布峰值检测可以为高信噪比下线性调频信号提供最佳估计。     

应用时频表示进行结构时变模态频率辨识

本文应用线性和二次时频表示的方法，包括：线性时频分析方法短时傅里叶变换和二次时频表示魏格纳－维尔分布，进行了时变结构模态频率的辨识。通过对刚度连续变化的二自由度系统时变模态频率辨识的仿真，论述了两种时频辨识方法的特点。仿真结果表明时频变换辨识方法是辨识时变模态频率的有效工具，魏格纳－维尔分布二次时频表示能够是到比基于短时傅里叶变换的谱图更好的辨识结果。     

Transformer Core Parameter Identification Using Frequency Response Analysis

We present a novel model-based approach for parameter identification of a laminated core, such as magnetic permeability and electrical conductivity, of power transformers on the basis of frequency response analysis (FRA) measurements. The method establishes a transformer core model using the duality principle between magnetic and electrical circuits for parameter identification with genetic algorithms. We use reference input impedance frequency responses, calculated by a well-known lumped parameter model of a three-phase transformer and finite-element computations, to analyze identification accuracy of the method. The results verify the ability of the approach to accurately identify the core lamination parameters with respect to the reference values. The approach can be used for parameter identification of a demagnetized core with known geometrical parameters when the core lamination samples are unavailable for experimental tests. The approach can also be employed for transformer core modeling and FRA result interpretation at low frequencies.