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。     

应用时频分析方法辨识时变系统的模态参数

应用Gabor展开及Hilbert变换进行时变线性系统模态参数的辨识。利用非平稳信号的Gabor变换将结构响应信号表示在时频面上，并通过Gabor展开重构分离模态分量，建立每一阶模态的时变线性模型。对单模态时变线性模型应用Hilbert变换来辨识随时间变化的模态频率和阻尼。通过对刚度和阻尼慢变的两自由度系统模态参数的仿真辨识验证辨识方法的有效性。仿真结果表明：本文方法为时变线性系统的模态参数辨识提供了一条新的途径。     

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。     

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。     

基于矩阵分式多项式时变结构模态参数最小二乘辨识

基于时间相关矩阵分式多项式传递函数模型,给出线性时变结构时频域参数化模型。以时频域参数化模型为基础,将现有广泛用于时不变结构模态参数辨识的最小二乘复指数法拓展到时频域,提出基于矩阵分式多项式模型的时频域线性时变结构模态参数最小二乘辨识方法;针对时频域最小二乘对计算资源庞大需求问题,给出基于缩减正则方程的最小二乘问题求解方法。通过对两质量连续变化三自由度时变结构仿真算例,说明最小二乘中待估参数约束对模态参数辨识影响,阐述所提线性时变结构模态参数辨识方法特点,说明方法的有效性及潜在实用性。     

两种新的基于子空间跟踪的时变模态参数快速辨识算法

该文研究了基于子空间跟踪的时变模态参数快速辨识算法的过程。对更新的输入/输出数据的预处理后, 时变模态参数辨识的主要问题转化成子空间跟踪, 引入NPI 和API 子空间跟踪算法替代PAST 形成两种新的时变模态参数快速识别算法。通过对移动分布质量-悬臂梁这一典型的时变结构系统以及两自由度弹簧-质量系统的时变模态参数识别验证了新算法的有效性并且比较分析了这3种基于不同子空间跟踪算法的时变模态参数识别算法的辨识能力。     

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。     

《Gabor变换在模态参数辨识中的应用》

对Gabor时频变换在模态参数辨识中的应用进行了探讨,将基于Gabor系数展开的时频滤波方法作为参数辨识的前处理手段之一,该方法对于平稳、非平稳信号都适用。根据信号在时频域内的分布特征,可以直接观测系统的频率分布情况、模态密集程度、能量聚集性、各通道响应信号所含特征量的多少等信息,从而对响应信号的特征构成进行初步判断,并通过剔除、截取等操作实现对响应信号的滤波,更有利于模态参数的辨识。     

结构应变模态参数辨识的最小二乘复频域方法

由于应变模态对结构状态的敏感性,其在结构在线健康监测和损伤识别方面比位移模态更具优势。利用应变和位移的关系,将最小二乘复频域方法应用到结构应力应变分析中,建立基于应变测量数据的结构动力学参数频域辨识方法。由于应变模态和位移模态是同一种物理状态的不同表达形式,两者在数学表达上有相似性。首先建立以应变为变量的参数化公分母模型,在此基础上将非线性最小二乘问题进行线性化,得到加权线性最小二乘的方程误差。然后采用基于缩减正则方程的算法进行求解,减少计算量,并通过对模型参数施加约束来避免参数冗余。然后,设计并搭建一个自由梁的实验结构系统,利用光纤布拉格光栅应变传感器测量结构动应变数据,根据最小二乘复频域方法,基于应变测量数据辨识得到频率和阻尼比,与传统的基于加速度测量数据的辨识结果相吻合。另外,辨识所得应变模态振型与仿真结果也具有一致性。因此,数值仿真和实验验证表明,文中提出的基于最小二乘复频域方法能够准确辨识结构应变模态。     

基于小波域AR 模型的直升机结构模态参数辨识

小波变换具有良好的时频分辨率，在结构动特性参数辨识领域引起了广泛的关注。利用连续小波变换，     

非自伴随振动系统的模态参数识别问题

本文研究了n个自由度的质量、刚度、阻尼矩阵都不对称的所谓非自伴随振动系统的特征问题,讨论了它与自伴随系统的差别,应用它与伴随系统的双正交性,状态向量方程仍能去耦简化为2n 个单自由度方程,在此基础上求得了在任意激振力下系统的瞬态响应,导出了传递函数的表达式,并研究了该系统的模态试验和模态参数识别方法,指出其试验和计算工作量与自伴随系统一样,但是只能应用传递函数矩阵的某一列元素的试验数据。     

单输入和多输入时域模态参数识别法的比较研究

本文利用现代控制论中可控性与可观性理论,从理论和实验两方面对模态参数时域识别法进行了分析和研究,给出了利用时域法能够识别出振动系统所有模态参数的充要条件,并对单输入和多输入识别法进行了比较,指出在重根模态和大阻尼等复杂情形下,多输入识别法拥有单输入识别法所无法比拟的优点。     

《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。     

应用超定模型识别模态参数的时域方法

本文在文[16]的基础上进一步讨论了应用超定模型,直接根据系统的衰减响应识别结构的模态参数的一般算法;并从数值上对于一些主要方法的识别能力进行了比较.     

一种高效的频域模态参数识别法

提出了一种高效提取模态参数的识别方法。在单输入单输出(SIMO)或单输入多输出(SIMO)系统中，不论模态参数密集的程度，该方法都可以有效提高模态参数识别的精度与速度。最后，通过实例验证对比，证实该方法是高效的。     

利用模态参数识别技术与分层建模理论修改分析模型

本文根据分层建模理论,在计算机上实现了利用由模态参数识别技术得到的模态参数,对分析模型进行修正。计算结果表明,这一方法很好地反映了实验中的精度问题,不失为联系实验测试与数值分析之间的一座新的桥梁。     

利用改进的EMD和随机减量法识别模态参数

对振动信号进行小波去噪,克服环境噪声的干扰,提高EMD的质量,利用相关系数去除虚伪分量,然后利用随机减量法和ITD法识别出列车地板的固有频率和阻尼比。将此方法识别结果与LMS商业软件识别结果进行对比,频率相对误差不超过6 %,阻尼比相对误差不超过7 %。由此说明该方法具有较高的识别精度。     

全相干多点随机激励下的模态参数识别

本文讨论全相干多点随机激励下频响函数的估计、相干函数计算及模态参数识别;设计了用单点激振模态分析设备获取多点激振下的频响函数和模态参数的方法;分析了激振力的非比例误差和非全相干误差对分析精度的影响及补偿措施;并提出了一个输入、输出噪声同时存在情况下提高频响函数估计精度的计算公式;用全相干多点激振的观点分析讨论了机床的相对式激振试验并作出了有关结论,最后对以上理论进行了工程应用考核,取得较好的效果.     

复杂动力学系统计算模型的修改

本文介绍使用输入或输出残量法的数学模型的修改.应用模态转换来减小被修改模型的自由度数,模态转换矩阵由数学模型的低阶模态组成,高阶模态的静力修改被考虑.对于不同的系统,引进相关模态坐标系和不相关的模态坐标系,前者适合于弱模态耦合系统,后者适合于高密度模态系统.在两个模态坐标系中的参数识别过程完全类似于在物理坐标系中的识别过程.