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。     

基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换与时频分析

分数阶Fourier变换作为传统Fourier变换的推广,与传统Fourier变换分析平稳信号类似,在实现对非平稳信号的时频分析过程中往往出现同样的频谱泄漏问题。为了提高分数阶Fourier变换与时频分析的精度,依据Kaiser窗可自由选择主瓣和旁瓣宽度的特性,提出一种基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换算法,论述了Kaiser窗在分数阶Fourier变换中的作用原理,从理论上推导出一般信号基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换解析时频表达式以及特性,最终得到非平稳信号的时频分布与时变结构参数识别算法。通过任意线性调频信号的仿真算例以及非平稳激励三层框架结构振动台试验,对结构进行瞬时频率识别和算法的验证。结果表明,瞬时频率识别值与理论值和试验结果吻合良好,Kaiser窗可以提高分数阶Fourier变换算法时频分析的精度,体现出该方法有一定的鲁棒性。     

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。     

基于改进L-P小波的时变模态参数识别方法

研究了基于改进Littlewood-Paley(L-P)小波变换的结构时变模态参数识别方法.用改进的L-P小波对结构动力响应信号进行小波变换,由能量较大的频带所对应的尺度识别结构基本频率及其随时间的变化情况;由某时刻各自由度响应在各阶频率对应尺度上的小波系数的比值识别结构的各阶振型.针对剪切型框架结构,利用识别的频率变化判断结构是否发生损伤以及损伤发生的时间,通过识别损伤前后的一阶振型斜率变化判断损伤发生的位置.该方法不需要激励信息,且有较好的抗噪声能力.     

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.     

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。     

爆破振动信号双线性变换的二次型时频分析

为提高爆破振动信号特征分析的精度,利用双线性变换的二次型方法研究了爆破振动信号的时频特征.首先,扼要介绍了Fourier分析、短时Fourier、小波分析的特点.其次,介绍了双线性变换的二次型时频分析方法及其能量分布函数.再次,研究了振动信号时频分布的重排技术.最后,基于MATALB6.5平台得出了铜山口矿一实测爆破振动波形的WVD,SPWVD,RSPWVD时频分布图.结果表明,双线性变换的二次型时频表示,克服了短时Fourier变换频率分辨率低和小波变换是基于位置和尺度变换的缺点,是一种更加直观、合理、时频分辨率更高的信号时频表示方法;平滑伪仿射Wigner-Ville分布在把握信号的时频全局方面有明显优势;重排平滑伪Wigner-Ville分布能提高信号的时频聚集性,可用于获取爆破振动信号的主频信息.     

基于同步挤压小波变换的时变结构损伤识别方法研究

提出一种基于同步挤压小波变换的时变结构损伤识别方法。采用小波总能量指标识别时变结构的损伤位置,然后对损伤位置处的响应信号进行同步挤压小波变换,识别其瞬时频率并重构本征函数分量信号。在此基础上,求解响应信号的模态振型参与系数比值并联合瞬时频率共同构建了一个新的时变损伤指标(TVDI)。采用一个刚度突变和线性变化的简支梁数值算例对提出的小波总能量和TVDI损伤指标进行了验证,结果表明,提出的指标能够准确地识别结构的损伤位置和时变损伤。     

小波变换在图像处理中的应用探析

简要介绍小波变换理论的发展背景,根据傅立叶变换(FFT)方法和短时傅立叶变换(SFFT)方法基本原理和处理信号的特点,结合小波变换原理的时频分析特性和对时变信号的处理能力,文章将小波变换方法引入到了图像信息处理过程中。由于此方法能从图像中获取更多的特征信息,且具有较高的分析精度,并具有较好的重构效果,所以使用该方法对图像进行分析和处理时,效果显著。     

时频分析方法在冲击故障早期诊断中的应用研究

冲击故障的振动响应信号是时变的 ,用传统的诊断方法一般难以进行早期发现和诊断。本文基于小波包对时变信号的多分辨分解和重构能力以及 CONE时频分布对时信号的优良描述特性 ,发展了基于小波包的时频分析方法。经试验和现场监测数据的分析和验证 ,说明该方法能够从很强的基础振动信号中提取清晰直观的冲击故障特征 ,可以实现冲击故障的早期诊断     

基于结构强震记录的结构时变模态参数识别

为研究结构在地震过程中动力特性变化和损伤过程,为结构地震损伤评估提供可靠依据,采用递归式在线系统辨识算法RARX模型,利用结构强震记录识别了结构时变模态参数。以一座6层钢筋混凝土框架结构为例,识别了其时变自振频率、阻尼比和等效刚度。结果发现：在小地震动作用下,结构自振频率随时间几乎不发生改变;在大地震动作用的整个时间过程中,结构自振频率随时间逐渐降低,降低到一定程度到达最低点后,频率开始回升,直至地震结束,但最后不能回升到初始值,说明经历大震发生损伤的结构在震后性能会有所恢复;结构等效刚度变化趋势和自振频率相同,但在大震中下降比频率下降大的多;结构阻尼比在经历大震发生损伤后增大。结果可供结构地震损伤预测及结构震后安全鉴定参考。     

露天开采爆破振动信号小波包分析

用传统的傅立叶变换理论无法对爆破振动信号进行准确的时频分析,利用小波包分析所得到的良好的时频局部化性质,可以很好地对爆破地震波进行信号分解和能量分析。在阐释小波包变换基本原理的基础上,给出了爆破振动信号能量分析方法的理论解析,并结合应用实例,对爆破振动信号进行小波包能量分解,把振动信号划分为几个重要频带进行分析,据此得出不同频带上的能量分布和变化,从而确定露天采场某一特殊地形的爆破地震波衰减规律。     

露天开采爆破振动信号小波包分析

用传统的傅立叶变换理论无法对爆破振动信号进行准确的时频分析,利用小波包分析所得到的良好的时频局部化性质,可以很好地对爆破地震波进行信号分解和能量分析。在阐释小波包变换基本原理的基础上,给出了爆破振动信号能量分析方法的理论解析,并结合应用实例,对爆破振动信号进行小波包能量分解,把振动信号划分为几个重要频带进行分析,据此得出不同频带上的能量分布和变化,从而确定露天采场某一特殊地形的爆破地震波衰减规律。     

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。     

基于小波包分析的拉索损伤声发射信号特征提取

结合显式有限元和小波包分析技术开展了拉索损伤声发射信号特征提取的仿真分析。采用ANSYS/LS-DYNA模拟得到拉索损伤声发射信号的仿真信号,基于小波包能量谱对拉索声发射的有限元仿真信号进行了特征提取,从小波包分解层次、特征频带数量的选择及特征参数的噪声鲁棒性三个方面开展了讨论分析。结果表明:(1)通过选择适当的小波包分解层次,小波包能量谱可以精细地反映信号的特征;(2)选取少数特征频带就能使得小波包能量谱反映声发射信号的特征信息;(3)基于小波包能量谱的特征参数具有良好的损伤敏感性及噪声鲁棒性,能在强噪声影响下实现对拉索不同损伤类型的判别。     

基于广义Morse小波和EWT的移动荷载下结构时变频率识别

提出了基于广义Morse小波和经验小波变换的移动荷载作用下结构时变频率识别方法。首先介绍了经验小波变换技术和广义Morse小波特性,采用经验小波变换对结构响应信号进行分解,对分解得到的不同经验模式成分采用广义Morse小波分析,提取信号小波脊线识别结构瞬时频率。用一个数值算例验证了方法的有效性和精度。随后设计了一个移动小车通过钢板梁的模型试验,采用该方法识别其时变频率并与有限元计算结果进行对比分析,进一步验证方法的效果。     

基于EEMD与FastICA的损伤异常识别与定位

为了准确地提取结构损伤异常信息,消除小波奇异值分解时存在需要特定的小波基和分解层数以及经验模态分解（EMD）方法存在诸如虚假模态混叠等问题,本文提出了一种基于改进的总体平均经验模态分解（EEMD）与快速独立分量分析（FastICA）相结合的提取结构损伤特征并进行识别与定位的新方法。首先,通过EEMD对结构动力响应信号进行预处理并用 FastICA提取出包含损伤信息的特征分量对结构响应异常进行识别和初步定位;然后,计算归一化的源分布向量(NSDV)的最大值,并根据该最大值精确定位结构损伤。最后,通过框架数值算例和试验进行了所提方法的验证,结果表明该算法能够较好地进行结构损伤异常的识别与定位。     

梁损伤小波包分析和神经网络识别

针对柔性悬臂梁裂缝损伤问题进行损伤位置和损伤程度的识别研究。首先用有限元法建立系统动力学模型。然后对系统的动力响应信号进行小波包分解,建立基于小波包能量谱的损伤指标。把损伤指标作为改进BP神经网络的输入特征参数,用分步识别方法进行损伤位置和损伤程度的识别。最后进行了数值仿真研究。仿真结果表明,利用小波包分析和改进的BP神经网络可以精确地识别出柔性梁的损伤位置和损伤程度。     

基于经验模式分解的框架结构螺栓松动检测实验研究

螺栓松动损伤具有非线性特征,在低、高频激励共同作用下,结构动力响应会出现高频激励与结构固有频率之间的调制现象。利用该调制现象,本文发展了一种基于经验模式分解(EMD)的螺栓松动检测方法,分别对高频正弦和随机激励下结构响应信号进行EMD分解并作功率谱分析,采用EMD分解后含有调制成分的高频固有模式函数(IMF)构造能量损伤指标来识别结构螺栓松动。采用多尺度法进行单自由度非线性模型分析解释高频调制现象,并通过螺栓连接框架结构的振动实验验证了该方法的有效性。结果表明,螺栓松动时,响应信号频域中出现高频激励与固有频率间的调制成分,所构造的能量损伤指标能够有效识别螺栓松动损伤,并且对于初始松动损伤识别更为敏感。     

动载测试与小波分析在桥梁结构损伤诊断中的联合应用

将结构动载测试与小波分析相结合提出了适用于大跨桥梁结构的两阶段损伤诊断方法。采集桥梁结构在损伤前后各测点的动载测试数据并进行小波包分解得到小波包能量谱，在此基础上计算结构损伤预警指标和损伤定位指标，用以确定损伤的发生及其所在的区域。某三跨连续梁桥的数值模拟研究结果表明了本文所采用的损伤诊断方法的可行性与有效性。