应变传递率运行模态分析方法及应用

运行模态分析方法在推导过程中多假设激励为白噪声,造成在应用上有一定的局限性。为解决此问题,提出一种利用应变测量的传递率运行模态分析方法。首先推导应变传递率表达式,利用两种不同载荷情况下的应变传递率函数构造伪频响函数矩阵,采用频域子空间估计方法来识别系统极点,然后使用奇异值分解技术对传递率矩阵分解获得模态振型。采用有限元仿真算例和飞行颤振试验数据对所提方法进行验证,结果表明,在非白噪声激励条件下,该方法仅利用测量的应变响应就可准确识别结构模态参数。     

基于响应传递比的桥梁结构工作模态参数识别

响应传递比在系统极点处与输入无关,并且等于振型比。基于这一独特性质,可以融合多个激励工况下的测试值构建传递比矩阵,并通过奇异值分解技术快速判断出系统的极点,进而根据传递比向量直接估算出振型向量。为了研究该方法在土木工程结构的工作模态参数识别中的应用,首先通过数值算例验证了响应传递比方法可以有效剔除谐波输入引起的虚假模态。此外,通过一环境激励下实桥的振动试验对该方法进行验证,并与有限元方法和随机子空间法结果进行了对比。结果表明,响应传递比方法能够有效地运用于环境激励下桥梁结构的模态参数识别。     

融合多工况功率谱密度函数的工作模态分析方法

频域分解(frequency domain decomposition, FDD)方法是开展环境激励下结构工作模态分析(operational modal analysis, OMA)的常用方法。但是,现有的FDD方法存在一些不足：(1)无法剔除非白激励及谐波激励引起的虚假模态;(2)无法区分结构密集模态与不相关非白激励产生的虚假模态。通过研究发现功率谱密度(power spectral density, PSD)矩阵的秩是FDD方法性能的决定性因素。在此基础上,提出一种新的工作模态识别OMA方法,该方法结合了不同激励工况下的响应PSD函数矩阵,并分别对单个激励工况下的响应PSD矩阵与多工况下的增广响应PSD矩阵进行奇异值分解,通过对比单工况PSD矩阵与增广PSD矩阵在奇异值峰值处秩的变化,识别出包括密集模态在内的结构模态参数,并消除由非白激励产生的虚假模态。采用桁架结构仿真算例和广州塔的工程数据集验证所提方法的有效性。     

基于响应传递率的非白随机激励仅输出结构模态参数辨识

在对工作状态的航天器等结构进行仅输出模态参数辨识时,激励非白造成了无法剔除谐波引起的虚假模态。为解决此问题,该研究对最新的基于结构响应传递率的模态参数辨识方法进行了改进,提出了一种改进的基于多参考点响应传递率的仅输出模态参数辨识方法。首先,推导了多参考点的结构响应传递率表达式,建立了其左矩阵分式多项式的参数化模型,进而给出了辨识问题的最小二乘估计,利用正则方程Jacobi矩阵的分块性质对最小二乘问题矩阵形式完成了缩减,降低了计算量;然后,通过高维伴随矩阵方法解决了矩阵多项式的特征值求解问题,即多参考多输出的模态参数求解问题,以及通过矩阵伪逆解决了现有方法中载荷工况数与响应点数和参考点数的约束问题;最后,通过两个数值算例对所提方法进行了验证,辨识结果表明:辨识方法能够很好的辨识出结构的模态频率、阻尼比和模态振型,且能够很好的避免激励中含有的谐波分量对辨识结果造成的影响,解决了传统仅输出模态参数辨识中激励非白对辨识结果造成的影响问题。     

基于环境激励下的工作应变模态频域识别方法

针对应变型指标比位移型指标对损伤具有更好的识别能力,以及环境激励的优越性,提出工作应变模态.本文从应变频响函数理论出发,对工作应变模态频域识别方法进行推导.利用应变幅频响应曲线峰值判断系统固有频率.当激励为白噪声或宽带随机谱时,根据各测点应变响应幅值谱与参考点应变幅值谱的比值,得到系统的工作应变模态幅值.并可利用互谱实部符号判断工作应变模态的相位.     

基于响应协方差小波变换和SVD的结构工作模态参数识别

对系统响应的协方差作小波的时频分解,利用信号互协方差与自协方差的小波变换系数的比值来识别结构的工作模态振型,由矩阵奇异值分解(SVD)从小波变换时频分析结果确定小波脊,通过实际结构多测点数据,利用小波系数比值来反映振型,识别结构各阶工作模态参数(固有频率、阻尼比和振型)。用数值模拟算例和实桥环境振动试验数据对方法进行了验证,并与频域峰值法和时域随机子空间识别方法结果进行了比较,结果表明,该方法可以准确地识别出结构的工作模态参数,特别是阻尼和振型的识别。     

基于贝叶斯功率谱变量分离方法的实桥模态参数识别

工程结构参数识别不可避免地受到测试噪声和模型不确定性的影响,因此在模态参数识别过程中引入贝叶斯方法进行不确定性量化,具有较为重要的意义。通过对自功率谱和互功率谱的统计特性进行分析表明,功率谱迹（自功率谱之和）的概率密度函数与振型无关,因此可以实现振型参数与其它参数（频率、阻尼比、模态激励和预测误差等）的分离。以此变量分离原理为依据,可以实现"两阶段贝叶斯参数识别方法"进行模态参数的快速识别。该文基于西宁北川河钢管混凝土拱桥环境激励振动测试数据,对该方法的有效性和准确性进行了验证,通过功率谱迹驱动的贝叶斯方法识别出了频率、阻尼比、模态激励和预测误差等参数的最优值和不确定性,然后基于功率谱矩阵驱动的贝叶斯方法识别出了振型的最优值和不确定性,并将该文方法识别的结果与不同方法进行了对比。实桥模态分析表明,该方法解决了传统贝叶斯功率谱方法进行模态参数不确定性量化存在计算耗时及矩阵病态等问题,且能够有效地量化大型土木工程结构模态参数识别的不确定性。最后,该文对频带宽度进行了分析,揭示了该文方法识别的预测误差受频带影响较为明显。     

基于应变模态响应重构的损伤识别方法EI北大核心CSCD

土木结构的损伤识别技术对提升结构可靠性与安全性具有重要意义,也是土木结构健康监测研究中的热点问题。现有的损伤识别方法往往需要识别模态参数,或者需要准确获取结构外部载荷信息,极大限制了相关方法在实际工程中的应用。为克服现有方法的局限性,该文将结构动态响应重构方法引入到损伤识别中,提出了基于应变模态响应重构的损伤识别方法。构建结构健康状态的有限元模型,以损伤结构测量的信号输入,通过基于经验模态分解的应变重构方法,可以获取使用无损伤模型的结构全局模态响应。以传感器采集的模态响应和重构模态响应的差异作为有限元模型修正的依据,通过应变模态比值构建的传递率的灵敏度矩阵进行迭代运算,求得损伤位置及损伤程度。该方法无需获取结构的外部激励信息,通过高效的时域应变重构,能够在少量测量信号下实现对结构损伤的精确识别。为验证该方法的准确性和高效性,开展了连续梁单一损伤和多损伤识别研究,探讨了测量噪声和模态阶次选取对识别结果的影响,结果表明,该方法能够准确、高效识别不同程度的损伤,对测量噪声具有较强的鲁棒性。     

基于应变模态的连续梁动挠度识别

为了实现基于应变测量的连续梁动挠度识别,提出了一种基于应变模态的梁结构动挠度监测方法。利用应变传感器进行应变测试获得梁的动应变数据,由动应变数据的互相关函数求出应变模态振型,利用应变-位移转换关系求出位移模态振型,再由动应变数据和应变模态振型计算出位移模态坐标,最后根据计算出的位移模态坐标叠加位移模态振型得到梁结构的实时挠曲线,从而实现对动挠度的监测。为了验证方法的有效性,对连续梁在脉冲激励及地震作用下的动挠度进行了数值模拟,并进行了简支梁力锤锤击实验。数值模拟及实验的结果表明,基于应变模态监测梁结构动挠度是可行的,且具有较高的精度。     

基于工作应变模态损伤识别方法的试验研究

首先介绍了笔者近几年提出的工作应变模态频域识别方法、基于损伤应变模态差分原理的损伤位置直接指标法、基于局域应变模态面积的损伤程度直接指标法。为了验证所提方法,开展了悬臂梁多损伤物理模型试验及数值仿真计算分析,结果表明,利用该方法识别出的工作应变模态与锤击激励下的应变模态形状相似。初步验证并完善了损伤位置、损伤程度直接指标法。位于损伤处的损伤位置直接指标值远大于非损伤处指标值,识别出的损伤位置与实际损伤位置一致;同一损伤量下的损伤程度指标值变化不大,与损伤位置、模态阶数、是否归一化无关;对于多损伤结构,只要损伤间距大于影响区范围,损伤位置、损伤程度即可按单损伤方法确定。