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。     

基于解析小波变换的变压器绕组模态参数识别

电力变压器绕组的模态参数与绕组结构振动特性、动力特性优化设计及振动故障诊断密切相关,考虑到传统的模态识别方法在获取变压器绕组这类非线性系统参数时的局限性,在对某10 kV实体变压器绕组进行轴向激振实验的基础上,引入复小波变换法对测试得到的振动信号进行分析,同时使用Crazy Climber算法提取小波脊线,得到变压器绕组的前三阶固有频率及其对应的阻尼比。计算结果与目前通用的频域识别方法Poly Max法识别结果的良好吻合说明计算结果的正确性。此外,计算结果表明基于小波变换的模态参数识别方法具有较强的抗干扰性能力,适合于分析变压器绕组这类复杂结果的模态参数。     

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。     

基于希尔伯特变换结构模态参数识别

应用HHT方法对GARTEUR飞机模型模态参数进行识别,通过采用多通带滤波器对信号进行滤波,较好的解决模态混叠问题,采用NExT法对信号预处理,由EMD分解获得较准确的各阶固有模态函数分量（IMF）,在EMD分解中使用镜像延拓方法对极值点进行处理来抑制端点效应,然后将分解得到的IMF分量进行希尔伯特变换并结合ITD法识别出各阶固有频率和阻尼比。最后对悬臂梁进行数值仿真模拟,并将模态参数识别结果和理论值进行对比,并运用此方法进一步识别GARTEUR飞机模型固有模态参数。     

基于工作模态法的动力总成刚体模态参数识别

介绍工作模态法(PolyMax方法)进行动力总成工作模态分析的优点,并模拟整车工作情况下对动力总成的模态参数进行识别,得到动力总成的各阶刚体模态,通过实验识别模态和理论计算模态的对比,说明采用工作模态法能够较准确地识别出动力总成的实际刚体模态.     

GARTEUR飞机模型模态参数识别

对GARTEUR飞机模型进行模拟环境激励下的模态实验,同步采集多通道时域响应数据,基于MATLAB软件平台,采用小波变换的方法对响应数据进行处理和分析;在密集模态分离和小波脊线提取方面,提出了能量阈值法和局部能量极大值法相结合的新方法,最终利用线性拟合及最小二乘法求解飞机模型的模态参数,并与使用其他方法识别的模态参数结果进行比较,验证其可行性．     

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。     

小波变换在轿车车内噪声源识别中的应用研究

阐述小波变换及小波分解的基本原理,对车内噪声及相关噪声、振动信号进行测量,利用小波分解原理对噪声及振动信号进行分解,得到各信号的特征向量,根据各信号的特征向量确定车内噪声与其它振动、噪声信号的相关系数,根据车内噪声与各振动、噪声信号的相关程度确定车内噪声的主要噪声源,并试验验证小波变换对噪声源识别的有效性和正确性。     

基于小波变换的结构模态参数识别

及时、准确地识别出结构的模态参数是结构健康监测与损伤识别的重要前提。小波分析是众多识别方法中较优越的一种，因其在时一频两域都具有表征信号局部特征的能力，近年来这一方法在线性及非线性系统的参数识别中开始应用。探讨了基于小波脊（Ridge）与小波骨架（Skeleton）的模态参数识别方法，针对小波变换中遇到的边端效应问题，提出了基于自回归滑动平均模型（ARMA）的“预测延拓”方法，并以美国土木工程师学会（ASCE）提供的Benchmark模型为例进行了数值模拟。结果表明，本文提出的方法可以有效地抑制小波边端效应，通过小渡变换可以准确地识别出结构的模态参数。     

基于参数识别和小波包分析的故障特征提取

针对2D12往复式压缩机气阀的工作特点,提取吸气阀与排气阀均关闭时的压缩过程的局域信号.以此为研究对象,应用模态参数识别与小波包分析相结合的方法对气阀进行故障诊断,最后给出气阀正常与故障时的时域特征参数的图谱分析.     

小波模态参数辨识的边缘效应问题研究

首先在应用Morlet小波变换进行模态参数识别的原理基础上,分析小波变换过程中产生边缘效应的原因及对模态参数识别准确性的影响。提出将支持向量机回归方法用于结构模态参数识别的数据预测延拓中。通过对单自由度和三自由度结构的数值仿真,并与对称延拓方法比较,验证该方法在抑制边缘效应方面的有效性及其在模态参数识别方面的准确性。     

《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。     

多变量AR建模方法在工作模态参数辨识中的应用

对于一些大型工程结构,有时很难甚至无法测量结构的输入信号,只能利用实测的响应数据进行工作模态识别.针对这一实际工程情况,首先利用工况下结构的响应数据作相关分析,继而对相关分析后得到的多组数据构造多变量自回归(AR)模型,依据逐步最小二乘法和准则函数优化思想确定模型阶次和估计模型参数,并由模型参数矩阵的特征值分解确定结构的工作模态参数,最后利用TH6350大型镗铣加工中心主轴系统进行试验验证,结果对比表明,这种方法不仅能够有效提取结构动态特性参数,而且还能提供有关激励和结构振型的信息.     

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。     

工作模态分析中周期激励的识别及消除

 针对运行机械中通常存在周期激励这一情况,应用数值仿真的方法,研究周期激励对模态分析结果的影响。通过提取结构响应相关函数的模态幅值曲线图,能直观的识别出周期谐波响应模态成分,然后应用数字滤波技术滤除周期激励的干扰。仿真及试验结果表明该方法能够准确的识别出周期激励,对线性定常系统的工作模态分析具有一定的参考价值。     

露天矿爆破时砖混结构房屋振动响应的模态参数识别与爆破减振方法

为确保矿区周围房屋安全,采集矿区周围单层砖混结构房屋的爆破振动信号,根据运筹模态分析（operational modal analysis,OMA）相关理论,运用希尔伯特黄变换（Hilbert Huang transform,HHT）和小波包分解的方法对爆破地震波信号进行了分析。确定了单层砖混结构房屋地基与墙壁爆破振动信号的各阶固有频率,得到了不同振动方向各阶的固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）贡献率。结果表明:地基与墙壁的IMF贡献率存在明显差异;地基高频序列IMF贡献率较高,墙壁的低频序列IMF贡献率较高。对墙壁测点数据进行分析可知:随着墙壁高度的增加,低频段,低频能量逐渐减小;高频段,高频能量逐渐增加。改变装药结构与间隔起爆时间,可使爆破地震波出现峰谷叠加现象,从而减小爆破振动效应,降低质点的振速。     

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.