基于解析模态分解和希尔伯特变换的模态参数辨识新方法

针对航天器结构低频、密频的模态参数辨识问题,提出一种将解析模态分解(AMD)与希尔伯特变换(HT)相结合的模态辨识方法(AMD+HT),根据结构上任意一点的脉冲响应信号,对系统结构的频率和模态阻尼比进行参数识别。以箱型卫星模型为例,分别对固定状态下卫星帆板和卫星整体结构的低阶模态进行模态辨识,并与LMS数据采集系统分析结果和ANSYS有限元仿真结果对比,验证了该方法对低频、密频结构模态辨识的正确性和优越性。     

一种基于压电堆执行器的柔性结构滞后补偿PID控制

采用压电叠堆执行器和PID控制相结合方法解决柔性结构振动问题。提出相位补偿和分频控制相结合的方法分别解决柔性结构中存在的相位滞后和多频激励问题。首先通过有限元分析方法对柔性梁结构进行理论模态分析,并搭建实验系统进行验证,确定系统的主导模态。然后对系统延时进行理论分析,通过实验辨识出激励频率与滞后补偿的函数关系。最后设计基于滞后补偿的分频PID控制器,通过实验验证多频振动激励条件下所设计控制器的振动控制效果。结果表明所设计的滞后补偿PID控制器对相位滞后有较好补偿效果,最大振动衰减可达45%。     

振动筛振动模态测试及分析

模态分析是研究结构动力学特性的一种近代方法,是系统辨识方法在工程振动领域中的应用[1]。本文对某一型号振动筛进行实验模态分析,得到固有频率、阻尼比和振型等模态参数,分析该振动筛结构设计中存在的问题,为后续的仿真计算模型的修正和结构优化设计提供参考。     

基于部分可辨识振动系统的载荷恢复方法

在复模态分析和参数辨识的基础上,对部分可辨识振动系统的载荷识别问题进行了研究,提出了基于部分可辨识复模态参数的载荷恢复方法。恢复模型存在幅值模糊和相位模糊,不存在排列模糊。数值仿真验证了该方法的有效性,并讨论了提高恢复精度的方法。     

结构模态参数辨识的时频分析方法

本文应用线性和二次时频变换方法 ,包括 :线性时频分析方法短时傅立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参数的辨识。通过对刚度突变的单自由度系统时变参数辨识的仿真 ,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参数的有效工具 ,魏格纳—维尔分布二次时频表示能得到比基于短时傅立叶变换的谱图更好时间和频率分辨率的辨识结果     

基于模态综合和移频方法的中频段模态计算

采用基于特征约束模态降阶的模态综合方法计算结构中频段振动特性时,针对低阶特征约束模态不能截断的问题,引入了移频方法对子结构动力学方程进行变换,并推导了移频后低阶特征约束模态与系统中频段模态的关系,结果表明：采用移频方法后,低阶特征约束模态可以截断。采用该方法计算了某白车身有限元模型160~190Hz频段内的振动特性,结果表明：采用移频方法后,保留的特征约束模态阶数较少,系统振动特性的计算时间较短,说明该方法有助于提高复杂结构中频段振动特性的计算效率。     

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。     

密集模态挠性结构振动的自适应逆控制

一般空间大型挠性结构具有模态密集和参数随特殊空间环境变化的特点,给振动控制系统的设计带来严峻的挑战。常规的固定参数控制器,能很好地解决密集模态挠性结构在相当长的一段时间内不发生变化且其模型可以较为准确获取的一类问题,但结构参数变化时控制效果变差甚至系统失稳。为此研究了密集模态挠性结构振动的自适应逆控制,在二维密集模态挠性板振动控制实验系统上,实现了扰动的有效抑制,其控制效果比固定参数控制器要好;当系统结构参数发生变化时,自适应逆控制系统能够自动重新进行在线辨识和控制器参数自适应调整,达到新状态下扰动的有效抑制。     

几种模态参数盲辨识方法的比较研究

对一多自由度振动系统的模态参数辨识进行了仿真研究。由于该系统具有弱小模态特征，各阶特征能量相差悬殊，不同辨识方法的可辨识性、辨识精度及数值运算量都不相同。分别利用频域分解法、时频域Gabor展开方法、传统子空间辨识法、改进子空间辨识法以及基于高阶统计量的盲方法对该多自由度系统进行了模态参数辨识，分析和比较了各种盲辨识方法的辨识性能。     

低密频太阳能帆板动力学参数在轨辨识和振动控制

太阳能帆板是典型的柔性空间结构,其固有频率低且密集,阻尼很小。为了抑制其振动,建立了基于动力学参数辨识的振动控制方法。该方法利用特征系统实现算法及其扩展算法如ERA/DC或OKID辨识结构的动力学参数,然后利用最优控制理论设计控制器。根据辨识和控制的方法以及适用的情况,提出了三种在轨辨识和控制集成方案,即ERA(ERA/DC)和LQR或LQG,OKID和LQG。对一具有低密频大型柔性空间站结构的数值仿真表明,上述在轨辨识和控制集成方案具有辨识速度快,辨识精度高,控制效果好等优点,适于柔性空间结构的在轨辨识和控制。     

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。     

基于小波分析的Timoshenko梁裂缝识别研究

采用等效转动弹簧代替梁内的不扩展横向裂缝,研究Timoshenko裂缝梁的横向振动特性,建立了一种与有限元分析相结合的、基于模态参数的小波分析识别Timoshenko梁内裂缝的方法。以一简支梁为例,通过建立含横向不扩展裂缝的Timoshenko梁的有限元模型,用Lanczos法对结构的模态进行了计算分析,求出了基本振型和转角模态。分别应用mexh小波和db小波为母小波对二者做小波变换,进行多尺度分析,通过小波系数模极大值位置识别出梁内的裂缝。并对识别结果进行对比,发现识别Timoshenko梁裂缝时,基于转角模态小波变换的方法对小波基、尺度的要求较低,变换后的小波系数线更为平滑,奇异性特征更为明显,故运用转角模态小波变换来识别Timoshenko梁裂缝,较之运用基本振型小波变换的方法更为方便、有效。该方法对Timoshenko梁裂缝识别的工程应用具有参考价值。     

一种水电厂房振动模态参数识别方法

水电厂房的振动是机械力、电磁力、水力脉动共同作用的结果,其动荷载很难测得,结构模态参数识别的难度不言自明。为解决以上困难,提高厂房结构振动模态参数识别的精度,在厂房结构各种荷载未知的情况下,将突然停机工况下动荷载释放后的振动信号,利用随机减量法提取自由衰减信号成分,以基于ARMA模型参数识别法实现了对某大型水电站厂房低阶模态参数的识别。识别结果表明,随机减量法和ARMA联合分析方法是解决大型复杂厂房结构动态参数识别的有效方法,识别结果可用于结构物的健康监测和振动控制中,同时该方法在大型水电站厂房振动模态参数的在线识别领域中具有广阔的工程应用前景。     

小波变换在密集模态结构参数识别中的应用

系统研究了小波变换在具有低频密集模态的土木工程结构参数识别中的应用。采用Morlet小波，首先阐述了该方法识别模态频率和模态阻尼比的基本原理；分析了其时间和频率分辨率，针对土木工程结构中低频模态密集的情况，提出了选择小波参数的具体方法。通过三自由度结构的数值分析验证了该方法的正确性和优越性。     

基于变分模态分解的模态参数识别研究

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:①通过自由振动试验或通过随机减量法从结构随机振动响应中获取结构自由衰减振动响应(FDR),并采用VMD方法从FDR中分解出结构模态响应;②通过经验包络法(EE)计算模态响应瞬时频率,并通过一种该研究新提出的方法计算模态响应瞬时阻尼比;③结构的模态振型向量可通过处理所有可用传感器得到的模态响应得到。瞬时模态频率和模态阻尼比可以捕获模态参数的任何瞬态变化。通过一系列数值和试验算例验证了该方法的有效性,突出了该方法的优势,并对该方法抗噪声性能进行了研究。研究表明,该方法适用于线性和非线性系统,且可用于识别具有密集模态和瞬态特性的系统。     

弱耦联体系地震响应的隔离分析求解

弱耦联体系由一系列支柱结构及柔性连接件组成,结构整体性差,支柱与连接件材料的阻尼特性差异显著.这两个特点造成了采用结构整体振型以及比例阻尼的常规抗震计算方法在处理弱耦联问题时的局限性.因此,从支柱及连接件的隔离体分析出发,构建考虑二者非比例阻尼的运动控制方程,并在频域对耦合的方程进行求解,从而避免对整体振型正交性条件的...     

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。     

Dominant vibration modes for broadband frequency analysis of multiscale structures with numerous local vibration modes

In this paper, an extension of modal analysis in linear computational structural dynamics is presented to deal with complex structures characterized by the presence of numerous local vibration modes and for which the high modal density leads to high-dimension reduced-order models. These local modes consist of isolated vibrations that are dissociated from the global vibrations of the structure skeleton and that turn out to often be of negligible contribution to the global dynamics. Therefore, an automatic mode sorting procedure is proposed to extract the dominant modes that represent the global dynamics of the skeleton. Next, an alternative filtering methodology based on a modified eigenvalue problem is presented, which allows to build, a priori, a small-dimension reduced-order basis of dominant global modes. The two methods are compared to classic modal analysis using three applications, namely, a heterogeneous plate, a simplified nuclear fuel assembly, and a detailed boiling water reactor fuel assembly.     

基于加速度二次协方差矩阵参数变化比法的环境振动下结构损伤识别

在白噪声环境激励下,结构加速度响应的自相关/互相关函数构成一个新的二次协方差（CoC）矩阵,组成这一协方差矩阵的元素经证明是结构模态参数（频率、振型、阻尼）的函数;与提取模态参数的一般损伤识别方法相比,二次协方差矩阵包含结构振动的更多和更高阶模态信息。本文利用结构损伤前和损伤后的二次协方差（CoC）矩阵参数的变化比,对只基于振动输出的、环境振动下的结构进行损伤识别。对一个七层框架结构模型进行了数值模拟,首先对不同噪声程度、不同损伤位置和程度的损伤结构进行损伤定位,再结合模型修正法,对结构损伤程度进行识别,展示了该方法的有效性。     

A modal correction method for non-stationary random vibrations of linear systems

The computational effort in determining the dynamic response of linear systems is usually reduced by adopting the well-known modal analysis along with modal truncation of higher modes. However, in the case in which the contribution of higher modes is not negligible, modal correction methods have been introduced to improve the accuracy of the dynamic response, for both deterministic and stochastic input. In the latter case the random response is usually corrected via various methods determined as rough extensions of methods originally proposed for deterministic input. Consequently the efficiency of the correction methods is not suitable, from both theoretical and computational points of view. In this paper, a new approach to cope with the non-stationary response of linear systems is presented. The proposed modal correction method provides a correction term determined as a pseudo-stationary contribution of the equation governing either first-order or second-order statistics. Owing to the fact that no truncation criteria are well established for random vibration study, the proposed modal correction method offers a suitable vehicle for determining very accurately the stochastic response of MDOF linear systems under Gaussian stationary and non stationary excitation as evidenced in the numerical applications.