钢筋混凝土梁的非线性振动识别研究

通过理论推导和钢筋混凝土简支梁的锤击振动测试实验,证实了钢筋混凝土梁微幅弯曲自由振动存在弱的非线性,且近似为二次非线性,其振动频率随着振幅的减小而加大.利用小波变换时频分析的特点,用Morlet复小波函数对钢筋混凝土梁的自由振动响应进行小波变换,通过脊线所对应的尺度得到瞬时振动频率,通过脊线上的小波系数计算出瞬时振幅.由系统的瞬时频率和瞬时振幅与时间的关系以及它们之间的相互关系,由曲线拟合得到系统的固有频率、阻尼系数和非线性系数.通过实验发现梁的固有频率随着损伤的增大而减小,非线性系数随着损伤的增大而增大.     

基于小波变换的时变及典型非线性振动系统识别

用Morlet小波变换方法对时变振动系统和典型非线性振动系统进行参数识别。首先,通过Morlet小波变换提取振动响应的小波脊线,从而获得瞬时频率和瞬时幅值,然后,通过最小二乘曲线拟合即可估计系统的非线性阻尼和刚度系数。分别以时变阻尼自由振动系统、达芬有阻尼非线性简谐振动系统和范德波尔非线性自由振动系统为例子来说明小波变换方法对识别时变振动系统和非线性振动系统的有效性。     

非线性系统参数识别的一种频域方法

在非线性振动系统的控制微分方程已知的前提下,一般能够用近似方法求出弱非线性系统的频率响应函数。本文提出了一种新的频域方法,即利用测量得到的一组频率、振幅值拟合频响曲线来识别非线性系统的参数。该问题实际是一个优化设计问题,本文用优化原理中的直接寻优方法和解非线性方程组的迭代法,对杜芬方程控制的系统进行参数识别,两者的结果是非常接近的。     

利用结构化神经网络识别振动系统非线性特性

本文提出了振动系统非线性特性识别的结构化神经网络方法。与传统的前馈神经网络不同的是，该法把系统分为线性和非线性两部分，学习得到的神经网络可以单独识别出系统非线性模型，而不是线性与非线性综合在一起的模型。本文将其应用于振动系统非线性特性的识别。实例表明该方法是可行的。     

基于相位法的密集小波公共脊线提取方法

针对传统小波脊线提取方法对密集脊线的提取存在着分辨率不足等缺点,提出一种基于相位法的密集小波公共脊线提取方法。通过分析密集单频叠加信号和密集调频叠加信号的小波公共脊线的相位特点,利用小波脊线的相位法来提取信号的公共脊线。仿真算例结果表明:该方法能有效地提取出密集小波公共脊线,且方法简单、准确,具有较快的收敛性。将其应用于实际齿轮箱故障分析中,能有效地提取故障特征,诊断出齿轮箱故障。     

用于时变系统参数识别的状态空间小波方法

该文利用系统的激励和受迫响应数据,基于状态空间和小波变换理论,提出了一种识别时变系统参数的新方法.该方法首先将线性时变系统的二阶振动微分方程转换为一阶状态方程,然后对系统的激励和响应信号进行小波尺度函数空间投影,利用小波尺度函数的正交性,把一阶状态空间方程解耦为线性代数方程组.其次求解方程组,识别出不同时刻的等效系统转...     

基于小波变换的弱非线性阻尼和刚度辨识方法

利用脊上连续小波变换系数的幅度和相位,从结构系统的自由衰减响应中辨识了弱非线性阻尼和刚度.提出了一种检测小波脊的新方法以消除连续小波变换幅度极值的频移.为了抑制边界效应,提出利用最小二乘拟合误差选择小波函数参数的优化算法.使用数值仿真和实验检验了辨识方法的精度.实验装置是一台高精度转动惯量测试仪.结果表明提出的方法能够准确的辨识结构中的弱非线性阻尼及刚度参数.     

迟滞非线性系统参数识别方法的研究

迟滞非线性既是非线性的,又是非解析的,关于它的参数识别一直是人们关注却又难以解决的问题,本文提出 了一种较好的识别迟滞非线性系统参数的方法,就是根据实测得到的系统输入－输出数据来直接识别系统的物理参数。     

非线性学相空间重构中小波变换方法研究

通过研究有限离散二进小波变换与非线性动力学相空间重构的关系,从相空间重构的角度解释小波变换处理混时序的合理性,指出混沌时序的离散小波变换实质上相当地在混沌时序重构的相空间中,混沌吸收子向离散滤波器向量投影的结果,在一定程度内混沌的特性不变。在滤波器向量所张开的平面上可以观察到混沌吸引子的投影;讨论了嵌入维数、时间延迟等与离散二进小波变换尺度间的联系。     

非线性系统识别的一种频域方法

本文首先定义函数准正交的概念,然后在证明了时域频域正交定理的基础上,利用时域信息构造了一类正交函数,提出一种非线性系统识别的频域方法,从而将正交函数计算过程简单与频域信息抗干扰能力强的特点结合起来,算例证明了这一方法的优越性。     

基于Morlet小波变换的模态参数识别研究

从卷积和Parseval定理的角度推导了小波变换系数的实用算法。以系统的自由响应数据为识别对象,给出了频率、阻尼比的参数识别方法,并重点给出了基于最小二乘法的振型识别技术。提出了基于改进Morlet小波的模态参数识别方法,对识别密集模态具有良好的效果。三自由度仿真算例表明,基于Morlet小波变换的模态参数识别技术能够以较高的精度识别出系统的频率、阻尼比和振型等模态参数。     

小波变换在结构损伤识别特征提取中的应用

小波变换用来进行特征提取是近年来模式识别领域中较新的一个研究方向。不同于传统的特征提耿方法，它借助信号处理领域常用的小波变换这一数学工具，对特征库进行再次加工，经过去粗取精而得到更利于分类的新的信息。针对结构损伤识别特征提取的特点，发展了小波变换对基本特征库进行分频段处理的双谱相辅分析技术，并开发了相应的软件系统，通过算例表明，该方法可以达到降低噪声，凸显结构损伤信息的目的。     

利用小波变换实现体数据的快速多分辨显示

本文提出一种用小变换快速实现体数据的多分辨显示的方法。     

基于渐近小波分析的随机激励下结构系统识别研究

提出了基于相关函数预估计和渐近小波分析的结构系统识别方法,此方法可以从结构随机环境振动响应中识别出结构的模态参数和物理参数。证明了在广谱白噪声环境激励下,结构随机振动相关响应的Morlet小波系数图的脊线值包含了解耦的结构模态信息,可用于结构的模态参数识别。如果知道随机激励的功率谱强度,还可以识别结构的质量、刚度和阻尼矩阵等物理参数。三层框架结构数值算例的结果表明上述方法可以准确地从结构随机振动响应信号中识别出结构参数。苏通大桥北索塔环境振动测试试验研究的结果表明此方法对于工程结构环境激振下的结构模态识别具有很好的效果。     

基于小波变换方法的高层建筑模态参数辨识

针对高层建筑抗震、抗风、健康监测及损伤诊断等研究中结构模态参数辨识问题,利用随机减量技术从环境激励下的高层建筑振动响应数据中提取自由衰减信号,根据自由衰减信号小波变换结果可以有效地辨识高层建筑固有频率和粘性阻尼系数。通过仿真结果与理论值比较,证实了该方法的有效性和精确性。该方法成功地运用于大连市某高层楼房的固有频率和粘性阻尼系数的辨识,为该高层楼房健康监测提供了重要的参考依据。     

基于盲源分离的钢筋混凝土梁非线性振动特性分析

将盲源分离技术应用于结构非线性振动特性分析,在小波软阈值去噪的基础上,用二阶统计量盲辨识(SOBI)算法从结构的振动信号中分离出第一阶振动分量,然后利用Hilbert变换得到频率与振幅的关系。在数值仿真算例的基础上,采用钢筋混凝土简支梁和预应力箱梁的试验数据,验证了在分析结构非线性振动特性时,盲源分离技术抗噪性好,比短时傅氏变换更易操作。结果表明:在较小损伤的情况下,利用非线性振动特性识别结构损伤程度,有时比由基于线性振动的模态识别得到的结构频率改变的方式更可靠。     

用小波变换识别机械故障中的通过振动

本文利用小波变换的方法，有效识别了旋转机械运行中由滚动轴承等元件的缺陷引起的通过振动，并从时域上计算其通过频率，解决了以往此类故障由于干扰大而难以识别的困难，为机械故障诊断提供了一个非常有效的手段和应用实例。     

一种硅油扭振阻尼器的非线性动力学特性研究

本文提出一种利用Cohen类二次时频分布和Hilbert变换,由非平稳振动信号对非线性动力学系统进行辨识的方法,利用该方法对一种硅油扭振阻尼器进行了实验研究,得到了阻尼器的阻尼系数随转速的变化曲线及附加刚度随转角的变化曲线,揭示了阻尼器的非线性动力学特征。该方法仅需利用一次冲击响应信号,实验工作量小,抗噪性好,适用性广泛。