基于改进确定-随机子空间算法的桥梁结构模态参数识别

模态识别精度评价贯穿模态识别研究的全过程,但基于单一或少数算例的模态识别精度评价方法存在偶然性,因此提出一种基于结构响应数据库评价模态识别精度的方法。数据库的关键数据是结构的模态参数理论值和结构响应;对于集中质量模型,提出一种基于模态参数构建结构物理模型(质量、刚度和阻尼矩阵),进而计算结构响应的数据库构建方法,并用算例验证了可行性。针对随机子空间法定阶难、虚假模态剔除难的问题,提出一种基于奇异熵增量定阶和稳态图两阶段虚假模态剔除的优化随机子空间法,并利用数据库方法对优化的随机子空间法进行了识别精度评价,结果表明：基于数据库的模态识别精度评价方法可行;优化的随机子空间法频率和振型的识别精度高、阻尼比的识别精度较低。     

基于延时随机子空间方法的非白噪声环境激励结构模态参数识别

为了消除非白噪声环境激励在结构模态参数识别结果中产生的虚假模态,引入扩展状态模型,从状态空间方程的角度论证了虚假模态产生的原因;然后,针对一类具有典型性和代表性的（自相关函数在纵坐标轴附近一定范围内有非零值的）非白噪声环境激励信号,在传统随机子空间算法的基础上引入延时指标,建立延时随机子空间方法。数值算例表明延时随机子空间方法能够有效地剔除非白噪声环境激励在模态参数识别结果中产生的虚假模态,放宽了传统模态参数识别方法对环境输入的白噪声假设。     

基于响应传递比的桥梁结构工作模态参数识别

响应传递比在系统极点处与输入无关,并且等于振型比。基于这一独特性质,可以融合多个激励工况下的测试值构建传递比矩阵,并通过奇异值分解技术快速判断出系统的极点,进而根据传递比向量直接估算出振型向量。为了研究该方法在土木工程结构的工作模态参数识别中的应用,首先通过数值算例验证了响应传递比方法可以有效剔除谐波输入引起的虚假模态。此外,通过一环境激励下实桥的振动试验对该方法进行验证,并与有限元方法和随机子空间法结果进行了对比。结果表明,响应传递比方法能够有效地运用于环境激励下桥梁结构的模态参数识别。     

数据驱动与协方差驱动随机子空间法差异化分析

针对能有效从环境激励结构振动响应中获取模态参数的随机子空间法,传统观点认为无论在理论上或应用中数据驱动随机子空间法与协方差驱动随机子空间法在模态参数识别过程中表现一致,实际应用中表现不一致问题,理论上探讨两种方法出现差异的原因,并进行相应的数值模拟。研究结果表明：基于QR分解的数据驱动随机子空间法无论计算精度或对较弱势模态的识别能力均明显优于协方差驱动随机子空间法。     

随机子空间产生虚假模态及模态遗漏的原因分析

参数识别是结构健康监测领域研究中的重点。随机子空间法是近年来发展起来的一种线性系统辩识方法,可以有效地从环境激励的结构响应中获取模态参数。由于它具有只需给定系统的阶次一个参数,不存在不收敛的情况等优势,越来越受到国内外业内人士的广泛关注。但是该方法也不是十全十美的,容易产生虚假模态和模态遗漏现象,这些都严重影响了识别效果。因此将识别结果中的虚假模态剔除,是随机子空间方法进一步在理论和应用上拓展的关键。要做到这些,首先要分析虚假模态产生的原因。该文就对虚假模态的产生原因进行了分析。分析表明虚假模态产生的原因主要有两方面:一方面是由于随机子空间方法的基本计算过程而导致的;另一方面是由于实际应用中输入信号不满足白噪声的假定和/或输出信号受到环境的干扰而导致的。分析中采用了一数值模拟例子。     

数据驱动随机子空间法矩阵维数选择与噪声问题研究

数据驱动随机子空间法作为一种线性系统辩识方法,可以有效地从环境激励的结构振动响应中获取模态参数。其中,Hankel矩阵维数的选择直接影响到数据驱动随机子空间法消噪能力。本文理论上分析了噪声与数据驱动随机子空间法Hankel矩阵维数之间的关系,并基于归一化奇异值（SVD）、稳定图以及有限元模态识别结果（FE）,提出了一种评估数据驱动随机子空间法矩阵维数选择优劣的方法,并通过数值算例和导管架平台振动台试验系统地验证了该方法的有效性,结果表明：非方阵的Hankel矩阵使数据驱动随机子空间法具备更强的消噪能力和更高的模态识别精度。     

稳定图方法在随机子空间识别模态参数中的应用

参数识别是结构健康监测领域研究中的重点。随机子空间法是近年来发展起来的一种线性系统辩识方法,可以有效地从环境激励的结构响应中获取模态参数。在随机子空间识别方法中,确定系统的阶数是该方法的关键工作。稳定图方法是一种比较新颖的确定系统阶次的方法,但该方法容易识别出虚假模态。针对这种情况对稳定图方法进行了改进,避免了虚假模态的出现,进而提高了随机子空间方法的识别精度。稳定图方法改进的重点是用模态置信因子来消除虚假模态。同时由于通常采用的阻尼理论与实际情况尚存在差距,影响了识别效果。在稳定图中将阻尼比的标准放松或取消,得到更加理想的识别效果。最后对此方法在一三跨连续梁的数值模型上进行了验证,结果表明,该方法具有良好的识别效果。     

环境激励下桥梁结构模态参数识别的改进随机子空间算法

为了剔除稳定图中的虚假模态和避免模态遗漏现象,提高模态参数识别的精确度,提出了一种基于滑动窗口和相似度的桥梁结构模态参数智能化识别算法。基于余弦相似原理提出了频率相似度和振型相似度,并依此构建置信度,以实现对系统真实阶次的自动化确定;引入改进集成经验模式分解算法,以消除响应信号内部的噪声信号,达到消除部分虚假模态的目的;接着引入滑动窗口以实现对响应信号的划分,并通过构建频率相似度、振型相似度以及阻尼比相似度实现多个窗口对应参数结果中同类模态的聚类处理,达到剔除虚假模态和避免模态遗漏的目的。最后将所提算法运用于实际斜拉桥结构的模态参数识别,并将识别结果与现场试验值以及有限元结果进行对比,结果表明,所提算法不仅能有效识别出频率结果还能识别出准确的模态振型图,能够实现桥梁结构模态参数的在线智能化识别。     

基于随机减量法的分布式结构模态参数识别

分区进行平行分析处理的技术已成为大型结构密集布置无线智能传感器网络检测结构系统的重要任务。提出基于随机减量法的分布式数据采集和模态识别方法。以两边简支板模型试验为例,采用ISM400无线智能传感器,通过自然激励法获得测试结构的响应信号,计算随机减量函数,然后运用特征系统实现算法提取系统的状态空间参数,并结合稳定图的方法剔除虚假模态,识别出结构的模态性能参数。以模态置信度为判据对比分析分布式算法与集中式算法的识别效果,结果表明两种算法吻合良好。     

灵敏度的模态区间分析方法及其在不确定性参数识别中的应用EI北大核心CSCD

由于存在区间过估计及无法获知结构响应表达式的问题,区间灵敏度分析方法难以广泛地应用于实际复杂结构中。为此,提出一种基于响应面的灵敏度模态区间分析方法,该方法在区间响应面模型上分别对每个区间参数进行模态区间扩张得到响应区间,进而计算相对模态区间灵敏度,通过比较相对模态区间灵敏度即可判断结构响应对参数的敏感程度。通过数值算例探讨响应面形式对计算结果的影响,阐述灵敏度区间分析与灵敏度模态区间分析的优缺点。最后以钢板试验及钢筋混凝土拱桥不确定性参数识别算例来验证所提方法在复杂结构分析中的可行性。灵敏度分析结果表明该方法有效地解决区间过估计问题,提高了灵敏度分析的精度。对参数在多个范围内的灵敏度分析,所提方法具有较高的计算效率。参数识别结果表明将逆响应面与模态区间分析结合可避免区间优化过程,在保证精度的前提下,提高了参数识别效率。     

基于VMD-SSI的结构模态参数识别

将变分模态分解(VMD)和随机子空间法(SSI)结合,提出了基于VMD-SSI的结构模态参数识别新方法。针对VMD中的模态分层数K值确定困难的问题,提出模态重复比率准则,保证了模态信息的有效分解。依据模态重复比准则确定测量信号的最优分层数K;利用VMD方法进行信号并行分解,用奇异值分解(SVD)去噪,以提高模态参数的识别精度。用该研究提出的VMD-SSI方法识别模态固有频率和阻尼,用VMD方法辨识模态振型,将VMD-SSI法应用于外伸梁模型的模态参数识别,并利用统计理论分别检验识别的模态频率、模态阻尼和模态振型的精度。结果表明, VMD-SSI法识别模态参数的精度高于传统SSI法。     

基于随机子空间法的海洋平台模态特征实时提取方法研究

海洋平台结构模态特征实时提取是其结构健康监测的一项重要手段.针对传统随机子空间算法在有限测点下无法反映结构整体特征的问题,提出了一种改进的协方差驱动随机子空间模态实时提取方法.该方法基于一种新的Hankel元素重构方式,构建了结构实际空间信息与算法的相关性,并有效降低了计算矩阵的维度,从而显著提高了平台模态识别的准确度...     

随机子空间识别在悬索桥实验模态分析中的应用

为了从大型悬索桥的脉动实验结果得出精确的结构动力特性,以便进行结构的抗风、抗震研究和实时监测,本文利用随机子空间系统识别方法对虎门悬索桥进行了模态分析。这种时域识别方法基于状态空间模型,仅利用结构输出反应,避免了传统的人工识别和迭代过程,但必须利用稳定图形确定模型阶数。同有限元数值计算结果作比较后可看出,该法能识别出10个频率在0.5Hz以下的自振频率,并且可得到较好的结构阻尼,说明随机子空间系统识别方法是分析大型桥梁脉动实验特征参数的有力工具。     

基于解析模式分解的密集工作模态参数识别

长大跨度的桥梁结构或者高层建筑的工作环境振动响应中经常包含密集的模态成分,并会出现模态叠混现象,而传统的信号分析方法往往难以识别结构的密集模态参数。提出一种基于解析模式分解理论与随机减量技术相结合的方法识别环境激励下的结构密集模态参数。对于工作环境激励下的结构振动响应,通过随机减量技术可以提取结构的自由振动响应,利用解析模式分解方法对具有密集模态的自由振动响应进行有效的分解,对每一阶自由振动响应利用最小二乘拟合方法识别出频率与阻尼比。通过两层框架的数值模拟以及对密集频率的密集程度指数和信号时程长度等参数分析,其结果表明通过随机减量技术提取的自由振动响应可以有效的减少模态叠混的影响,虽然提取的自由振动响应的时程长度比实际的信号时程要短,然而解析模式分解仍然能够十分有效的对短时程具有密集模态成分的信号进行有效的分解。最后,通过对一具有密集模态的36层框架的数值模拟,以及对一具有密集模态的3层框架的振动台实验,验证该方法可以有效的识别出环境激励下的结构密集模态参数。     

基于VMD的建筑结构模态参数识别

在建筑结构的健康监测、控制和状态评估中经常遇到的一个关键性问题是如何根据实测响应信号准确估计结构阻尼比及自振频率等模态参数。基于变分模态分解(VMD)提出一种新的结构模态参数识别方法。该方法首先对实测振动信号进行VMD分解,获得单模态信号,然后采用自然环境激励技术(NEXT)得到单模态信号的自由衰减响应,最后利用直接插值法(DI)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及可靠性。利用该技术对台风“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,进一步验证了该方法的准确性和有效性。     

体自由度颤振飞行试验的边界预测方法研究EI北大核心CSCD

体自由度颤振频率低,参与颤振的模态频率在亚临界状态往往已经极为接近,加之基于大气紊流激励的颤振飞行试验数据信噪比通常较低,增加了体自由度颤振飞行试验模态辨识以及颤振预测的难度。对此提出了一种基于Matrix Pencil模态辨识方法的体自由度颤振预测方法。通过随机减量技术对输出响应信号进行系集平均,得到随机衰减标记;运用Matrix Pencil方法拟合随机衰减标记获取模态参数,并通过频率和阻尼稳定判据筛选真实模态,再通过阻尼比与颤振稳定性判据变量外插获取颤振点。通过对仿真数据与试验数据的应用,可得到以下结论:Matrix Pencil模态辨识方法能有效辨识密集的颤振模态,并获得清晰的模态辨识稳态图。基于阻尼比及稳定性判据变量外插获得的颤振预测结果较为合理,其中DTFM(Discrete-Time Flutter Margin)判据变量的下降趋势更明显,外插结果与试验值更接近。该方法适用于体自由度颤振飞行试验的亚临界预测。     

环境激励下结构模态参数识别的改进ITD法

结合随机子空间法（SSI）提出了环境激励下结构模态参数识别的改进ITD法。随机子空间法的识别精度高,其中数据的协方差计算可以保留原始数据中的所有信息,同时去除了噪声,得到的Toeplitz矩阵中的数据可以作为ITD法的输入数据,这样ITD法不再需要采用随机减量法或者自然激励技术（NExT法）进行前处理,从而避免了这两种前处理方法的不准确性带来的误差。通过环境振动下四层钢框架模型试验的位移响应,对提出的改进ITD法进行了验证。与ITD法相比,改进的ITD法明显提高了对频率和阻尼比等结构模态参数的识别精度,表明改进ITD法可应用于结构的模态参数识别;与SSI法相比,改进ITD法精度没有降低,同时缩短了计算时间,这将为该方法应用到结构的实时监测提供了可能。     

多自由度一般积分型粘弹性阻尼减震结构的 随机响应与等效阻尼

该文对任意多自由度带支撑一般积分型粘滞和粘弹性阻尼器减震结构的随机响应与等效阻尼比的解析分析法进行了系统研究。首先建立了结构一般运动方程;然后将运动方程化为振型广义坐标的微分和积分混合地震响应方程组;继而基于多自由度随机平均法理论,获得了结构随机平均Itô方程组的解析式,推导出耗能结构各振型振子的振幅与相位瞬态联合概率密度函数、位移与速度瞬态联合概率密度函数、位移与速度瞬态响应方差的一般解析解;最后,基于与多自由度随机平均法分析完全相同的等效准则,建立了耗能结构各振型等效阻尼比的一般解析式,并根据CQC和SRSS组合方法,建立了耗能结构随机地震响应方差的解析式,给出了带支撑广义Maxwell阻尼器和广义微分模型阻尼器减震结构随机响应和各振型等效阻尼比的一般解析式,通过与一些典型问题的模态应变能法的计算精度对比分析,表明了所提方法的有效性,使耗能结构可直接应用反应谱法进行设计,从而建立了带支撑任意线性粘滞和粘弹性阻尼器一般耗能结构随机响应与特性等效阻尼分析的完备解析解法。