基于Hilbert-Huang变换的钢筋混凝土框架结构识别

基于HHT的利用结构自由振动响应进行系统识别的方法，只需要测得一点的响应就能得到各阶模态频率和阻尼比，通过各点的响应分析可以得到各阶振型，从而求得结构的刚度矩阵和阻尼矩阵。通过对一个4层2跨2开间的钢筋混凝土框架结构模型进行了锤击测试试验。用HHT方法识别其各阶频率、振型和各阶阻尼比，并计算得到刚度矩阵和阻尼矩阵。由识别的刚度矩阵可以看出用考虑节点转角并进行静力凝聚的杆系一层模型能较精确地反映框架结构的振动。试验数据分析还表明，当初始振幅较大时框架结构的阻尼比具有时变性，随着振幅的减小，阻尼比减小。     

基于改进Hilbert-Huang变换的结构损伤识别方法研究

针对Hilbert-Huang变换(HHT)在信号处理中存在的模态混叠的问题,引入总体经验模态分解(EEMD)对HHT方法进行改进,并将改进的HHT方法应用于工程结构损伤识别中。建立一个三自由度剪切型结构模型,结构刚度退化模型采用双线性刚度退化模型,计算结构在地震作用下的响应,对结构加速度响应进行改进的HHT分析,提出了利用损伤前后结构响应一阶固有模态函数(IMF)特征能量比识别结构损伤位置的方法。结果表明:通过结构响应瞬时频率的变化可以判断结构是否损伤和出现损伤的时间,根据损伤前后各层一阶IMF能量比的变化可以识别损伤的位置。将改进的HHT应用到对实际工程的强震记录分析中,通过提取一阶瞬时频率和一阶IMF特征能量比较好地识别了结构在强震作用下的损伤。     

基于改进的Hilbert-Huang变换的滚动轴承故障诊断

由于Hilbert-Huang变换中的EMD（empirical mode decomposition EMD）在低频段产生多余的IMF（intrinsic mode functions IMF）这一缺陷，故在滚动轴承故障诊断应用中也遇到相应的麻烦。文中提出用每个IMF的能量与原始信号的能量比作为判断标准来剔出分解中产生的多余IMF，并且选择能量比最大的IMF进行边际谱的计算，再选取幅值最大处的频率与轴的旋转频率之比作为表征滚动轴承状态的特征向量，然后采用线性神经网络进行状态识别。实验结果表明，该方法是一种非常有效的滚动轴承故障诊断方法。     

基于Hilbert-Huang变换的切削颤振识别

针对切削颤振信号的非线性、非平稳特征,提出基于Hilbert-Huang变换的切削颤振识别方法。通过对颤振信号进行经验模态分解(EMD)获得一系列本征模函数,筛选出对颤振敏感的本征模函数进行带通滤波,对滤波后本征模函数作Hilbert变换,绘制Hilbert谱;提取Hilbert谱幅值标准差进行颤振定量识别。用仿真及实测振动信号验证该方法的有效性,并用小波包分解方法进行对比。     

基于Hilbert-Huang变换的爆破振动信号分析

某矿为了保护周围建筑物、提高生产规模,在矿区周边建筑物附近布置了5个测点进行爆破振动测试。对测得的爆破振动信号进行Hilbert-Huang变换分析,得到爆破振动频率>50Hz的占7.56%,10～50Hz的频率占83.34%,<10Hz的频率占9.10%。将爆破振动实测数据进行回归,得到该矿区爆破振动传播规律,从而得到该矿最大段药量与周围砖砌民房的最大许可振动速度有关。结合爆破振动分析和爆破安全规程,把周边建筑物的最大许可振动速度由原来的2.0cm/s提高到2.3cm/s,有效地提高了最大段药量,提升了矿区生产规模,并确保了周边建筑物无损坏。     

基于Hilbert-Huang变换的爆破振动信号分析

某矿为了保护周围建筑物、提高生产规模,在矿区周边建筑物附近布置了5个测点进行爆破振动测试。对测得的爆破振动信号进行Hilbert-Huang变换分析,得到爆破振动频率>50Hz的占7.56%,10～50Hz的频率占83.34%,<10Hz的频率占9.10%。将爆破振动实测数据进行回归,得到该矿区爆破振动传播规律,从而得到该矿最大段药量与周围砖砌民房的最大许可振动速度有关。结合爆破振动分析和爆破安全规程,把周边建筑物的最大许可振动速度由原来的2.0cm/s提高到2.3cm/s,有效地提高了最大段药量,提升了矿区生产规模,并确保了周边建筑物无损坏。     

Hilbert-Huang变换端点效应问题的探讨

为了克服Hilbert-Huang变换中的端点效应，利用时变参数ARMA（Autoregressive Moving Average）模型对信号进行外延后再进行EMD（Empirical Mode Decomposition）分解，在一定程度上克服了EMD方法的端点效应问题；同时利用时变参数ARMA模型对IMF（Intrinsic Mode Function）分量进行延拓后再进行Hilbert变换，有效地抑制了Hilbert变换中的端点效应，可以得到准确的瞬时频率和瞬时幅值。     

基于Hilbert-Huang变换的心率变异信号分析

提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的心率变异信号分析的新方法。心率变异分析被广泛应用于评估心脏自律功能以及疾病诊断领域。为获得更多心率信号内在特征,首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposi-tion,EMD)方法将信号分解为一组固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),运用Hilbert变换计算并分析各层IMF的瞬时频率和瞬时幅值,从而获取信号所包含的内在信息、心率变异突发时刻和变化趋势。结合积分脉冲频率调制(Inte-gral Pulse Frequency Modulation,IPFM)模型模拟出的心率信号以及真实的心率信号,利用小波分析方法以及HHT方法对心率信号进行对比分析,实验结果证明了HHT方法的可行性,显示了该方法相对于小波分析方法的优势。     

基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术的模态参数识别

基于工程结构振动信号的分析与处理识别结构的模态参数,是结构健康监测和损伤诊断的重要手段之一。基于傅里叶分析的信号处理方法对非线性、非稳态信号的处理能力差,传统的模态参数识别方法也存在阻尼比识别精度不高的问题。基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术,提出了一种新的模态参数识别方法,首先通过经验模态分解和Hilbert变换提取信号的瞬时特性,进而利用自然激励技术和模态分析的基本理论识别结构的模态频率和模态阻尼比。利用这一方法,对12层钢筋混凝土框架模型振动台试验一测点的加速度记录进行了处理,识别了模态参数,识别结果与其它识别方法及有限元分析结果的对比表明该方法识别模态频率是可靠的,而模态阻尼比的识别虽然较传统的基于傅里叶变换的半功率带宽法有所改进,但识别的精准性仍然难以确认。     

基于时变模态振型小波变换的结构损伤识别方法

结构损伤是一种非线性发展过程,会导致结构模态参数的变化,因此可以通过时变模态振型特征识别损伤状况.对结构的响应信号进行小波变换,提取当小波系数模出现局部极大值时的尺度参数,利用这些尺度参数识别结构的瞬时频率.选取特定尺度参数,对结构各个节点的信号进行小波变换,将信号解耦到只含某一阶模态,通过小波系数的比值进行归一化处理...     

基于希尔伯特黄变换的刀具磨损特征提取

概述了希尔伯特黄变换(HHT)的基本理论和算法,对信号经过经验模态分解(EMD)后得到的固有模态函数(IMF)求取振幅均值,差值筛选出与刀具磨损相关的IMF分量,并对单分量固有模态函数求取边际谱,获取边际谱最大幅值点,建立他们与刀具磨损之间的映射关系,进行特征提取,将其作为神经网络的输入特征向量,结合希尔伯特三维时频谱进行刀具磨损状态的判断。研究结果证明,该方法可以作为刀具磨损监测中信号特征提取的一种简单和可靠的方法。     

基于模态应变能和小波变换的结构损伤识别研究

针对单一方法对结构同时发生多处不同程度损伤识别的不敏感性缺陷,本文结合小波变换在时域、频域内表征信号局部特性且能够聚焦到信号或函数的任意细节进行处理的能力,提出了一种基于单元模态应变能和小波变换的结构损伤识别方法。在单元模态应变能基础上,利用小波变换系数的变化和分布情况构建单元模态应变能小波变换结构损伤指标,通过对简支梁的数值模拟和斜拉桥模型试验研究的结果与单元模态应变能平均变化率作为损伤识别指标的计算结果进行对比,结果表明该方法能有效确定结构同时发生多处不同程度损伤的位置和估计损伤程度,为实际工程应用奠定了基础。     

基于岭估计和L曲线的损伤识别技术研究

为了解决结构损伤方程求解的可靠性问题,提出了基于岭估计和L曲线的损伤方程求解方法。首先描述了基于模态应变能灵敏度的结构损伤方程,然后考虑测量噪声等因素易造成病态的损伤方程问题,提出了采用岭估计求解结构的损伤方程,并利用L曲线确定最优的岭参数,最后建立了损伤估计值的修正方法。数值仿真结果表明,基于修正的岭估计和L曲线方法可以较为精确地识别出损伤的位置和程度,而且其定量识别结果明显好于基本的岭估计和L曲线方法以及一般的截断奇异值分解法。     

基于不变环境振动的结构损伤识别方法

建立了受随机外力激励作用的损伤识别理论模型和计算方法 ,提出一种在线结构损伤识别方法。讨论一个15层框架结构 ,数值仿真结果表明 ,该方法具有较高的辨别率和计算精度。它能够使用在桥梁和建筑的健康监测中。     

基于改进交叉模型交叉模态法的局部损伤识别方法

传统的交叉模型交叉模态（CMCM）法由于其核心矩阵的缺秩使其在全局修正时的解不唯一,为得到唯一解必须人为假定约束。以往利用CMCM法进行损伤识别的研究中,通常将损伤前后质量保持不变作为约束求得各单元刚度的修正量,然后将刚度的下降作为判断损伤的依据。然而,结构在极端运营条件下质量的变化也是损伤的一种。为此,本文对传统的CMCM法进行了改进,提出了以下的改进方法：首先,由基准状态下的有限元模型和损伤后实测的结构低阶模态信息求得核心矩阵,将核心矩阵最小奇异值对应的右奇异向量作为损伤指示向量（DIV）;然后,基于损伤的局部性利用聚类分析算法自动识别DIV中的异常元素,将异常元素作为损伤定位的依据;最后,由DIV估计各单元质量和刚度的损伤程度。改进后方法的优势在于：无需人为主观地添加约束即可一次性求出结构各单元质量和刚度损伤前后的变化,避免了错误或不准确的假设给损伤识别结果带来的误差。通过数值实验对该改进方法的可行性、鲁棒性以及损伤敏感性进行了研究,并通过美国洛斯阿拉莫斯国家实验室（LANL）的一个4自由度板柱结构振动台实验对改进方法的有效性做了进一步的验证。     

Eigenfrequecy-based damage identification method for non-destructive testing based on topology optimization

Non-destructive testing (NDT) detects damage according to a difference in a physical phenomenon between a normal structure and damaged structure. As a solution avoiding human errors in NDT, a numerical method based on a dynamical numerical analysis model and a structural optimization algorithm was proposed. This method automatically derives a structure with a response that is equal to that of a damaged structure through an optimization procedure. Among structural optimization methods, topology optimization can optimize the structure fundamentally by changing the topology and not just the shape of a structure. Thus, topology optimization is employed together with eigenfrequency analysis, which is the most fundamental methodology of NDT. The proposed method derives a structure that has the same eigenfrequencies as a damaged structure employing topology optimization. The shape and location of damage can be identified through the optimal shape obtained.     

Ultrasonic based method for damage identification in composite materials

We present an ultrasonic-based Lamb wave propagation method for identifying and measuring the damage location in a material as a basis for structural health monitoring (SHM). Lamb waves can propagate in a structure via mode conversion and reflection from the surfaces of the structure, and can lead to interference patterns as a resulting wave vector propagates along the structure. We determined the experimental and analytical effects of various parameters on the sensitivity of damage detection. A methodology is proposed for estimating and measuring the location of damage in test specimens. An experimental setup is used for generating A_o? Lamb waves by calibrating ultrasonic pulse generation for optimal values of parameters. Materials with different damage levels are tested in their undamaged and damaged conditions, and the effects of the parameters on the generated waves in test specimens are observed experimentally.     

基于希尔伯特-黄变换提取车桥耦合系统时频特性

摘 要：将一种基于改进经验模态分解（EMD）的希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform）方法,应用于车辆-轨道-桥梁耦合动力学的振动信号分析中。基于车辆-轨道-桥梁耦合动力学理论,仿真计算轮对踏面修形前后高速动力车过桥时耦合系统的动力学特性变化。运用改进EMD方法提取振动信号的固有模态函数（IMF）,再对固有模态函数进行希尔伯特-黄变换,得到时频幅值谱和边缘谱。计算结果表明：Hilbert边缘谱比傅立叶幅值谱具有更高分辨率,为车辆-轨道-桥梁耦合动力学信号分析提供了一种有效的分析手段。     

A structural damage identification method based on genetic algorithm and vibrational data

The problem of damage identification in framed structures using vibrational data is considered. The identification problem is modelled as an optimization task and the use of measured natural frequencies as well as modeshape information in the construction of objective functions is discussed. In a first attempt, a standard genetic algorithm is shown to be ineffective in obtaining the correct damage distribution in test problems. Using domain knowledge, modifications are introduced in the coding process, in the initial population generation, in the fitness function, and in the genetic operators, leading to a promising tool to solve this class of problems. Synthetic problems, with the addition of noise in the simulated measured data associated with the damaged structure, are analysed in order to assess the capability of the proposed technique. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于模糊聚类和支持向量机的损伤识别方法

将结构分区域进行分步损伤识别是目前解决复杂结构损伤识别问题的有效途径，对结构进行适当的区域划分后，就可以先找出损伤发生的可能区域，然后减小搜索范围，进行损伤的定位和损伤程度的识别。用频率和坐标模态保证准则这两种基本的动力指标，采用模糊聚类的方法划分出相似区域，然后用统计模式识别中的支持向量机进行分类。通过数值算例表明．损伤识别三步法能够在存在观测噪声的条件下对结构损伤进行定位。