环境激励下结构模态辨识的识别概率直方图方法研究EI北大核心CSCD

在环境激励下辨识结构模态时,系统阶次作为关键计算参数不易准确判定,通常采用基于假设系统阶次的稳定图方法来辅助进行,但其中稳定轴的判定较为主观,容易遗漏真实模态及引入虚假模态。基于数据挖掘技术,提出识别概率直方图(Identification-probability Histogram,IpHist)的新方法,对不同假设系统阶次下通过随机子空间识别得到的多组备选模态,根据频率容差和模态置信度容差准则进行一致性聚类,继而计算群组聚类结果的识别概率,并绘制相应的识别概率直方图,最后选取识别概率大的结果作为结构模态结果。通过IASC-ASCE结构健康监测工作组提供的4层框架Benchmark模型算例,阐述了所提IpHist方法在环境激励下辨识结构模态的有效性,显示了方法较强的抗噪能力。     

一种基于识别概率直方图的随机减量改进技术

在采用随机减量技术进行工作模态分析过程中,触发条件和参考通道通常需要人为指定。受实际环境和测量误差等的影响,单一触发条件和特定参考通道导致模态辨识结果具有一定的偶然性。结合基于数据挖掘的识别概率直方图方法,对传统随机减量技术进行了改进。在遍历参考通道和多次触发取值的情况下获得多个结构模态辨识结果,并根据频率容差和模态置信度容差准则进行一致性聚类,继而绘制相应的识别概率直方图,最终选取识别概率大的聚类结果作为结构模态结果。通过结构算例和模型实验,显示了基于识别概率直方图的随机减量改进技术的有效性和抗噪性。     

基于谱系聚类分析的桥梁结构模态参数自动化识别方法研究

桥梁结构模态参数识别作为桥梁健康监测系统的重要组成部分之一,对桥梁的长期健康监测具有重要意义。而现有的模态参数识别算法还不能实现结构系统阶次和模态参数的自动化识别,基于此,简单介绍了随机子空间算法的基本原理;通过引入"滑窗技术"以实现对时变结构模态参数的在线识别;针对稳定图定阶难这一问题,提出了基于奇异熵理论的系统定阶算法,以实现系统阶次的自动化确定;又将统计学中的"谱系聚类算法"与随机子空间算法进行结合,实现桥梁结构模态参数的自动化识别。利用该算法识别苏通大桥在竖桥向和横桥向的模态参数结果,并将其与理论计算值进行对比分析,结果表明:算法不仅能实现桥梁结构系统阶次的自动化确定,还能实现模态参数的自动化识别,方便对桥梁结构参数的实时监控,了解桥梁结构的健康运营状态。     

基于CFD气动力辨识模型的气动弹性数值计算

基于系统辨识技术的非定常气动力降阶模型(Reduced-Order Models,ROMs),保留流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)计算精度的同时能提高计算效率,但对输入信号加载方式或/和信号频谱要求较高。因此采用基于随机白噪声的模态激励信号进行模型辨识。以一次激励一个模态加载方式在时域内建立多输入、输出的非定常气动力降阶模型。该模型由多个辨识所得单输入多输出自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型线性叠加而成。用不同频率、形状激励信号对辨识模型与直接CFD计算结果比较结果表明,辨识模型与CFD计算精度一致。将该降阶模型转换为状态空间形式后与结构模型耦合用于Agard445.6机翼颤振边界预测。辨识模型计算结果与非定常N-S方程计算结果及风洞试验结果比较证实,该方法能用于高效气动弹性分析。     

基于DBSCAN算法的改进确定-随机子空间模态参数识别算法EI北大核心CSCD

桥梁结构的模态参数识别作为桥梁健康检测系统中的主要环节之一,参数识别的精确程度直接影响着桥梁健康评估的准确程度。因此,针对现阶段被广泛运用的确定-随机子空间算法(combined determine-stochastic subspace identification,CDSI)存在的不足,需人工参与稳定图中模态的辨识,提出了将基于密度的聚类算法(density-based spatial clustering of application with noise,DBSCAN)嵌入到该识别算法中,以提高模态参数识别的效率。首先简单介绍了CDSI识别算法和DBSCAN聚类的相关原理及定义,其次详细介绍了如何将DBSCAN聚类算法有效地嵌入到CDSI算法中,以实现对稳定图中模态的智能化辨识;最后以某大型斜拉桥为识别对象,并将识别结果与MIDAS有限元软件所得结果作对比,结果表明,所提改进CDSI识别算法能够精确地识别出桥梁结构的固有频率值,且所得模态振型图与理论振型图具有很好的相似性。     

小波—ICA联合技术在水工结构应变损伤识别中的应用

针对环境激励下的结构参数辨识问题,提出一种小波阈值和独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)联合辨识水流激励下水工结构模态参数的方法。利用小波阈值对原始信号进行降噪处理,减小环境激励对各响应分量间独立性的干扰,使其满足ICA的分离假定;然后运用ICA辨识结构模态参数,通过不同工况下应变模态参数的对比,实现对水工结构损伤的识别。运用该方法对水流激励下的悬臂梁模型试验进行分析研究,结果表明,联合运用小波阈值和ICA可有效辨识水工结构的模态参数,利用应变模态参数的差异可识别结构是否存在损伤。该方法为大型水工结构在水流激励下的结构模态参数辨识提供捷径,为结构的安全运行与在线监测提供参考,应用前景广阔。     

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。     

非稳态环境激励下线性结构的模态参数辨识

假定任意随机激励信号由白噪声与非白噪声信号组成，由此导出线性结构响应之间的相关函数由两部分组成，一部分与脉冲响应具有相同的数学形式，另一部分为其它形式，利用模态分解法的基本原理，把相关函数分解为各个模态函数的叠加与余项之和，这样，第一部分信号已经分解为不同的模态函数，第二部分中的周期信号也变成了模态函数，这就把非稳态环境激励下多自由度线性结构系统的模态参数辨识问题转化为类似于已知各个单自由度系统的脉冲响应进行模态参数辨识问题，理论和模拟实验表明，本文成功地利用模态分解法进行非稳态环境激励下多自由度线性结构系统的模态参数辨识，其主要优点是，无论是白噪声激励，稳态随机激励还是非稳态随机激励，仅根据结构的响应不仅能辨识线性结构的模态参数，而且能有效地识别出环境激励中的周期成分。     

一种非稳态环境激励下线性结构的模态参数辨识方法

假定任意随机激励信号由白噪声与非白噪声信号组成,由此导出线性结构响应之间的相关函数由两部分组成,一部分与脉冲响应具有相同的数学形式,另一部分为其它形式.利用模态分解法的基本原理,把相关函数分解为各个模态函数的叠加与余项之和.这样,第一部分信号已经分解为不同的模态函数,第二部分中的周期信号也变成了模态函数.这就把非稳态环境激励下多自由度线性结构系统的模态参数辨识问题转化为类似于已知各个单自由度系统的脉冲响应进行参数辨识问题.理论和模拟实验及斜拉桥模型参数辨识实例表明,已成功地利用模态分解法进行非稳态环境激励下多自由度线性结构系统的模态参数辨识.其主要优点:一是无论是白噪声激励、稳态随机激励还是非稳态随机激励,仅根据结构的响应辨识线性结构的模态参数;二是能有效地识别出环境激励中的周期成分.     

环境激励下脉冲响应函数与相关函数的关系

单位脉冲响应函数中包含了系统所有的动力特性参数,提取系统的单位脉冲函数或频率响应函数是获取系统动态特性参数、进行系统辨识以及对系统进行健康监测与精确控制的前提。在受环境激励的系统中,由于激励无法直接测量,导致单位脉冲响应函数无法直接获取。在自然激励技术(natural excitation technique)的基础上,基于复模态系统的多输入多输出位移响应,讨论了环境激励下系统单位脉冲响应函数与响应的相关函数之间的关系。基于实模态系统并将质量矩阵进一步假设为对角矩阵,辨识出系统所受环境激励的强度分布。根据辨识的模态参数以及环境激励的强度,由响应的相关函数重构了系统的单位脉冲响应函数。最后通过仿真进一步验证了文中的结论。     

基于环境激励的车辆系统工作模态试验分析

应用环境激励下模态试验参数识别的方法,在滚动振动试验台上对某高速轨检车进行工作模态试验,得到该车悬挂系统和车架结构的模态参数.试验结果表明,在试验条件下,用环境激励的方法能够得到铁道车辆悬挂系统和车体结构的各阶模态参数.通过对该车试验的结果分析,认为该轨检车的悬挂系统模态参数符合TB/T 3115-2005标准.但是车架第一阶弹性结构模态发生在频率等于8.668Hz处,建议提高该车车架结构的一阶弯曲刚度.     

特征时段选择对飞行模态辨识结果的影响

基于飞行遥测数据,研究使用环境激励模态辨识方法辨识系统的模态参数时,挑选特征时段数据的方法。首先,详细介绍ARMA-NExT环境激励模态辨识方法的理论。接着,通过算例研究选择不同特征时段数据对模态辨识结果的影响,给出特征时段选择的方法和指南。通过研究,得出以下结论:低阶模态响应的信噪比较好的时段,模态频率和模态阻尼的辨识结果较为稳定。在使用遥测数据进行模态辨识时,应选择低阶模态响应信噪比较高的数据段。     

圆柱壳体动力响应中的模态参与问题研究

以两端简支圆柱壳体为例,研究了考虑正、余弦模态成分影响的圆柱壳体动力响应中的模态参与问题,提出了根据模态参与因子的分布特征判定模态截断阶次的方法,采用正、余弦模态叠加得到了圆柱壳体在冲击激励及旋转行波激励作用下的动力响应,基于响应的收敛性验证了判定方法的可靠性。理论计算与有限元仿真结果表明,与圆柱壳体模态特性分析不同,在求解圆柱壳体动力响应时必须同时考虑正、余弦模态成分的影响;冲击激励作用下,圆柱壳体各阶正、余弦模态在响应中的参与程度与激振点和观测点的位置相关;旋转行波激励作用下,圆柱壳体各阶正、余弦模态在响应中的参与程度与激励的阶次和频率密切相关。     

未知激励下框架结构系统辨识的特征系统实现算法

在激励未知的情况下,基于试验加速度数据,对某三层框架进行了结构系统参数的辨识。引入了特征系统实现算法,在实验室条件下,基于模拟环境激励的框架结构的自由振动加速度响应,生成了Hankel矩阵,计算了相应的互相关函数;运用奇异值分解求得了系统的特征值,通过计算指标MAC、EMAC、MPC、CMI,剔除了系统的虚假模态,得到了结构的相应频率与阻尼,与实测数据以及有限元计算结果的比较分析表明,未知激励下,特征实现算法能较准确地对结构的动力参数进行辨识。     

环境激励下基础隔震结构的主要动力特性研究

通过对两栋基础隔震建筑在环境激励下的振动测试,运用随机子空间识别法和有理分式多项式法分别识别了结构的模态频率、振型和模态阻尼比。识别结果表明在环境激励下,基础隔震结构的基本频率远大于设计计算多遇地震工况下的基本频率;等效黏滞阻尼比很小,与未隔震结构的阻尼比相当,可以将基础隔震结构视为经典的比例阻尼系统。进一步以其中一栋为研究对象,以识别的模态参数作为修正基准,采用多目标优化的方法反演了环境激励下隔震层的实际水平等效刚度,结果表明其值为多遇地震下计算刚度取值的10.9倍。最后,基于反演的实际隔震层的水平等效刚度对结构的初始有限元模型进行了修正,并对修正后的模型进行了数值分析,分析结果与实际测试结果的对比表明修正后的模型可以更好地反映基础隔震结构在环境激励下的动力特性。     

基于泄流响应的高拱坝模态参数辨识与动态监测

模态参数的准确辨识是对在线结构进行损伤诊断和状态监测的难点和核心之一。以二滩高拱坝原型测试为背景,结合随机子空间算法与改进的稳定图对泄流激励下的拱坝模态参数进行辨识,并实现对高坝振动状态的长期在线监测,为结构的安全评估提供依据。针对时域法所面临的模型定阶困难和噪声干扰以及由它们所引起的虚假模态辨识与剔除问题,利用改进的稳定图方法对模态参数进行更为精确辨识,并与ERA算法的识别结果进行对比。研究表明,该方法具有良好的品质与较高的计算精度,具有良好的工程应用前景。     

运用小波分析方法进行结构模态参数识别

结构的模态参数反映了结构自身特性，是基于动态特性的结构损伤识别和健康评估的重要因子。本文首先介绍了环境激励下基于小波分析的模态参数识别方法，针对土木工程结构的前几阶自振频率处于低频区域以及环境激励下结构响应信号信噪比很低的特点，着重论述了采用小波方法抑制原始测量信号中的高频成分（即噪音），从而突出结构低频特性的降噪处理方法的基本原理。通过比较传统傅里叶变换、短时傅里叶变换和小波变换三种方法对一实际高层建筑结构现场测试信号的处理结果以及有限元分析结果，认为小波分析方法可以更精确、更有效地识别工程结构的模态参数。     

基于非Gauss风载的高耸结构风振可靠性分析

基于风载非Gauss模型推导了Davenport谱下结构脉动风载的五阶统计矩表达。通过响应概率特征函数和Fourier变换,求得Gram-Charlier级数形式的振形位移和速度响应联合概率统计分布。利用Rice公式和Poisson假设,研究了不同风载模型对高耸结构风振可靠性分析结果的影响。算例分析表明:高耸结构风振可靠性分析需要采用风载非Gauss模型;模态位移和速度响应的联合概率统计分布在截断于五阶Hermite多项式时具有较好精度;可以引入模态位移与速度独立性假设以简化高耸结构风振可靠性分析,计算结果是偏于安全的。     

基于推广卡尔曼滤波算法的结构模型的参数识别

近年来,在结构工程领域中出现了许多参数识别技术,并将这些技术用于结构损伤程度的评价。但是目前多数结构识别方法都是模态参数识别。本文是基于推广卡尔曼滤波的算法,从结构模型的输入激励信号和输出的响应信号中,直接识别结构模型的物理参数。同时针对结构系统的特点,提出解耦的结构参数识别算法,大大降低了参数估计的计算量。在文中给出两个结构模型的几次振动台在地震波输入下识别的结果,并根据所识别的参数对结构模型破坏程度进行评阶,结果表明该方法对结构参数估计是一种有效的方法。     

基于整体式初始位移的柔性结构低频模态试验方法

大型柔性结构由于刚度较低、结构庞大，采用传统测试方法难以获取结构的整体模态。提出了一种基于整体式初始位移的大型柔性结构低频模态试验方法。推导了任意初始位移条件下结构响应，以及初始位移条件下特征系统实现算法；在柔性结构上施加整体式初始位移来获取结构的整体振动响应，基于特征系统实现算法识别了大型柔性结构的低频整体模态。以长度为30 m的三棱柱型桁架为研究对象，验证整体式初始位移激励下结构模态参数辨识的可行性，并讨论结构在白噪声工况下的辨识精度。采用具有理论解的集中质量柔性梁模态试验进一步验证所提方法，锤击法难以激发该柔性梁的基频模态，而该方法能够准确识别柔性梁的模态。结果表明，通过在柔性结构施加整体式激励可以有效辨识出结构的低频模态参数。