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。     

消能减震建筑结构模态参数识别的贝叶斯方法

为研究消能减震建筑结构中阻尼器的附加阻尼和刚度贡献,建议一种基于贝叶斯统计推断的模态参数识别方法,可用于定量估计阻尼器对结构模态参数的影响,包括阻尼比、频率和振型,以及参数的估计不确定性.为精确建立模态参数与质量和刚度矩阵的函数关系,采用直接模型修正技术进行模型参数化建模,利用模态参数以解析方式重构结构质量、刚度和阻尼...     

结构物理参数识别的贝叶斯估计马尔可夫蒙特卡罗方法

从结构动力特征方程出发,以结构主模态参数为观测量,推得结构物理参数线性回归模型。对该模型应用贝叶斯估计理论得到物理参数后验联合分布,再结合马尔可夫蒙特卡罗抽样方法给出各个物理参数的边缘概率分布和最优估计值,而提出了基于结构主模态参数的结构物理参数识别贝叶斯估计马尔可夫蒙特卡罗方法。对五层剪切型结构的数值研究表明,此方法能够利用少数主模态参数给出结构质量和刚度参数的概率分布和最优识别值,而且在主模态参数较准确时识别误差很小。     

贝叶斯方法在大跨度斜拉桥模态参数识别中的应用研究

为研究大跨度斜拉桥模态参数的不确定性,将遗传算法引入传统快速贝叶斯傅里叶变换法中,并采用高信噪比渐进估计值约束遗传算法的参数搜索空间,发展了一种大跨度桥梁的贝叶斯模态参数识别方法。利用悬臂梁数值模拟验证该方法的识别效率与精度;依托苏通大桥实测加速度数据应用上述方法开展大跨度斜拉桥的模态参数识别。在此基础上,探讨频带宽度系数对模态参数识别精度和不确定性的影响,并分析模态参数后验概率密度函数（PDF）的分布特征。结果表明,所提方法可有效识别大跨度斜拉桥的各阶模态参数;频率和振型的不确定性较低,而阻尼比的不确定性较高;将频带宽度系数限制在5～10有利于保证识别误差与不确定性的平衡;模态参数后验PDF符合高斯分布。     

基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术的模态参数识别

基于工程结构振动信号的分析与处理识别结构的模态参数,是结构健康监测和损伤诊断的重要手段之一。基于傅里叶分析的信号处理方法对非线性、非稳态信号的处理能力差,传统的模态参数识别方法也存在阻尼比识别精度不高的问题。基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术,提出了一种新的模态参数识别方法,首先通过经验模态分解和Hilbert变换提取信号的瞬时特性,进而利用自然激励技术和模态分析的基本理论识别结构的模态频率和模态阻尼比。利用这一方法,对12层钢筋混凝土框架模型振动台试验一测点的加速度记录进行了处理,识别了模态参数,识别结果与其它识别方法及有限元分析结果的对比表明该方法识别模态频率是可靠的,而模态阻尼比的识别虽然较传统的基于傅里叶变换的半功率带宽法有所改进,但识别的精准性仍然难以确认。     

基于模型修正的钢管焊接结构焊缝损伤识别

摘要：本文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频率作为模型修正的基准频率。通过对待修正参数的灵敏度分析,运用ANSYS和MATLAB软件对有限元模型进行了修正。以实测模态和计算模态之间的误差建立一个带约束边界非线性最小二乘目标函数,将损伤识别问题转化为优化问题,并采用信赖域方法求解该优化问题。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,并假定了两种损伤工况,通过对发射台骨架模型的数值仿真及试验研究,结果表明本文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。     

基于复Morlet小波变换的大跨空间结构模态参数识别研究

摘 要 探讨了基于复Morlet小波变换的结构频率及阻尼比的识别方法,推导了基于小波变换系数的振型识别原理。为提高识别密集模态的精度,提出了基于最小标准差的小波中心频率及带宽的自适应选择方法。针对大跨空间结构具有低频密集模态以及难以实现用力锤或激振器来激励等特点,提出了自然激励法与小波变换相结合的模态参数识别方法。数值仿真及奥运场馆国家游泳中心现场实测数据分析表明,基于复Morlet小波变换的方法能有效识别低频密集模态参数。     

基于极大似然估计的多参考点模态参数识别方法

在考虑随机噪声的情况下,实现了一种基于极大似然估计的多参考点频域模态参数识别方法。该方法采用频响函数的右矩阵分式模型,通过噪声的协方差矩阵对误差向量加权,使用离散时间域中基函数改善数值求解性态。模态参数的估计过程分为两步：首先由基于最小二乘估计的polyLSCF算法获取迭代初值,然后通过Gauss-Newton方法对极大似然函数进行迭代优化,得到精度更高的模态参数识别结果。采用GARTEUR仿真算例对所给出的方法进行了验证,结果表明：在高噪声情况下,利用噪声信息的极大似然估计方法能够显著提高模态参数的识别精度,特别是阻尼的识别精度。     

频域分解模态识别方法的阻尼识别精度研究EI北大核心CSCD

在模态参数识别中,模态阻尼比往往比固有频率、振型参数更难被准确识别。为了提高频域分解模态识别方法的阻尼识别精度,分析了算法中产生误差的主要因素,提出了采用自回归模型谱估计代替原有周期图谱估计的改进方法。开展了仿真算例研究,以白噪声激励下结构的振动响应为输入条件,使用频域空间域分解法进行模态参数识别。算例结果验证了采用基于自回归模型的谱估计代替原有的周期图法谱估计,既保留了对密频模态的分辨能力,又提高了阻尼参数的识别精度,且在采样数据长度较短的情况下具有优越性。     

基于实测数据的某高层建筑结构动力参数和气动阻尼识别

根据在北冕台风及汶川远震作用下某270 m高大楼顶层实测得到的加速度响应数据,对该高楼的结构动力参数和气动阻尼进行了识别。采用两种方法识别得到了该大楼的模态振动频率和阻尼比参数。一是经验模态分解(EMD)结合随机减量法(RDT)及希尔伯特黄变换法(简称EMD+RDT),另外采用了基于贝叶斯理论和快速傅里叶变换的识别方法。利用EMD+RDT法,还得到了阻尼比随加速度幅值的变化规律。两种方法识别得到了非常一致的模态振动频率结果。然而,在台风作用和地震作用下所识别的大楼阻尼比特性却表现出明显不同的特性和规律,这种不同主要是由于在台风作用下的建筑物阻尼包含了气动阻尼成分。如果把地震作用下识别得到的该高楼阻尼比作为结构阻尼比,台风条件下识别得出的阻尼比为总阻尼比,则二者相减可以作为该楼气动阻尼比的估计。     

HHT方法在结构模态参数识别中的应用

结合青马桥的实测动力响应记录．研究HHT方法在结构模态参数识别中的应用。为讨论HHT方法处理非平稳数据的性能。将HHT方法分别用于平稳及非平稳的实测记录以识别结构的频率和阻尼，并与有限元分析及谱分析结果进行比较。对比表明HHT方法有很好的识别效果。在处理非平稳性数据方面具有明显优势．适用于土木工程结构的模态参数识别。     

《微动隔振平台参数摄动对模态参数的影响》

针对六自由度微动隔振平台参数模型的辨识问题,分析了六自由度隔振平台的模态参数辨识方法,并基于参数摄动重分析方法,仿真分析了微动隔振平台理论模型中参数的摄动引起的模态参数的改变,以及在模态实验中对模态参数辨识精度的影响。仿真分析表明：同向支撑刚度不等使得部分原本不耦合的模态之间产生了弱耦合作用,使得系统模态频率和振型均有不同程度的变化;垂向重心位置摄动对平台模态频率的影响较大;支撑刚度及垂向重心位置偏差对模态频率的辨识影响较小,而对模态振型的辨识精度有较明显影响。     

《AR与Prony法的时变系统模态参数识别》

本文研究基于AR和Prony法的线性时变振动系统的模态参数识别。在经典Prony法的基础上,提出了可以处理非平稳信号的时变Prony法。采用递推最小二乘算法估计模型参数,并讨论了基函数的选择,其中以时间多项式基、离散长球面基以及离散余弦基下所识别的效果较好。为验证本文方法的有效性,进行了数字仿真和附加质量随时间连续变化的悬臂梁的模态分析试验,试验结果和理论结果比较表明了本文提出的线性时变系统的模态参数识别方法有效、可行。     

基于快速独立分量分析的模态振型识别方法研究

摘要：快速、准确地识别出结构的模态参数,特别是结构的振型是结构损伤精确识别与健康监测的重要前提。大多的模态参数识别时域方法都是从曲线拟合的角度或解算特征值的过程来实现。振型向量通过求解各阶模态的留数获得,这些方法依赖于模态频率与模态阻尼的识别。本文提出一种模态振型的直接提取方法,该方法基于快速独立分量分析技术,以模态响应之间的独立性构造目标函数,通过优化目标函数寻求振型向量的最优解,直接从结构自由响应或脉冲响应的数据矩阵中提取结构的振型向量。三自由度数值算例表明该方法有效,具有很高的识别精度且对测量噪声具有很好的鲁棒性。     

从响应信号辨识斜拉桥模型的模态参数

针对斜拉桥模型在平稳随机激励下的模态参数辨识问题，研究了提高子空间方法参数辨识精度和可信度的有效途径。在矩阵奇异值分解的基础上，文中使用信号特征分量的能量指标来估计模型阶次，同时给出一种特征频率随拟合数据变化的稳定图。在虚假特征显示能力以及降低数值运算量等方面，这种形式的稳定图与能量指标的结合具有正更大的优越性。在斜拉桥模型的模态参数辨识中，物理模态和寄生模态得到了很好的分离，而且斜拉桥模型在分析频带内的物理模态被全部识别出来。辨识结果的比较说明了给出的辨识方法是有效的。     

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。     

状态空间物理参数识别法

本文从粘性阻尼系统的状态方程出发,应用复模态理论,提出了一种在时域和频域中识别振动系统的物理参数的方法.文中采用了双最小二乘逼近识别系统的模态参数.在识别物理参数时,可采用不同测点的数据进行计算,以求达到更好的精度.     

大型桥梁模态参数识别的一种方法

提出一种综合运用经验模态分解(EMD)与随机减量技术(RDT)来识别大型桥梁模态参数的方法。首先利用EMD将桥梁在环境激励下的非平稳响应分解成一系列准平稳的本征模函数(IMF)分量,然后用RDT从中提取自由衰减响应,最后将该自由响应表达为一般解析形式,综合运用参数识别理论、最优估计理论识别出桥梁结构的多阶模态参数。利用南京长江大桥实测动力响应识别该桥的模态参数,并将识别结果与有限元分析结果及有关实测值进行比较,表明该方法具有很好的识别精度,适用于大型桥梁的模态参数识别。     

前后向时间序列模型联合估计的时变结构模态参数辨识

为提高时变结构模态参数辨识精度和抗噪声能力,提出一种前后向泛函向量时变自回归滑动平均（FS-VTARMA）时间序列模型联合估计的模态参数辨识方法。首先建立前后向FS-VTARMA模型联合估计的均方误差形式的费用函数,其次引入非平稳信号中前向模型和后向模型估计系数的近似共轭关系,再利用两步最小二乘法（2SLS）得到时变模型系数,最后把时变模型特征方程转换为广义特征值问题提取出模态参数。利用时变刚度系统非平稳振动信号验证该方法,结果表明：能有效地克服前向模型估计中模态参数一步延迟以及起始时刻无法准确获得,以及后向模型估计中模态参数一步超前以及终止时刻无法准确获得的缺点,具有更高的模态参数辨识精度和更强的抗噪声能力。     

舰用燃气轮机框架模型的模态参数识别

本文采用一次有理正交多项式－多模态曲线合法对一舰用燃气轮机框架模型进行了实验模态分析，以Ｆｏｒｓｙｔｈｅ复合交多项式作为频响函数的理论值，用实测的频响函数建立系数矩阵，来寻找使目标函数最小的最优值，本文在ＨＰ９８２６微机上建立了建立了测试，数据采集及参数识别等系统识别软件，给出了具有工程实用意义的前五阶振动模态参数，识别结果和有限元计算相比较，令人满意。