一种非稳态环境激励下线性结构的模态参数辨识方法

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参数辨识问题.理论和模拟实验及斜拉桥模型参数辨识实例表明,已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:一是无论是白噪声激励、稳态随机激励还是非稳态随机激励,仅根据结构的响应辨识线性结构的模态参数;二是能有效地识别出环境激励中的周期成分.     

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。     

飞机紊流激励响应的模态参数识别

风洞颤振试验中通常采用紊流自然激励,提高了模态参数识别的难度。发展了两类紊流激励响应的模态参数识别方法:一是采用随机子空间方法结合经验模态分解方法识别信号的模态参数;二是采用随机减量技术、自然激励技术提取自由衰减响应,进而利用矩阵束方法进行参数识别。紊流激励响应仿真数据与风洞试验数据分析结果表明:采用这两类方法都可以进行单测点紊流激励响应信号的模态参数识别,识别结果具有较高的准确性,结合速度-阻尼比法与颤振裕度法,有助于颤振边界的提前预测。     

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。     

环境激励下基于ESMD的结构模态参数识别方法

提出一种环境激励下基于极点对称模态分解(ESMD)的模态参数识别新方法。该方法首先利用带通滤波将实测环境振动响应分解成一系列单卓越频率的窄带子信号。然后,利用ESMD方法对子信号进行模态分解,得到若干单模态时程信号。最后,应用随机减量法对每个单模态时程信号进行处理,获得随机减量信号并由此识别模态参数(频率,阻尼比以及振型)。采用该方法识别一座5层剪切框架数值模型和一座3层剪切框架实验模型的模态参数,并将识别结果与理论值或者NExT-ERA方法识别的结果做对比,结果表明:该方法能较好地从环境振动响应中识别出结构的模态参数,具有良好的适用性和足够的精度。     

高层建筑气弹模型模态参数识别

以某-492m高的超高层建筑为工程背景,讨论了3种不同方法对风洞试验气动弹性模型的固有频率、固有振型和阻尼比等模态参数的识别效果.首先采用初始激励自由衰减振动试验和频域分析方法(简称"初激励频域法")对该气动弹性模型的模态参数进行了识别.然后以TJ-2风洞中人工紊流风场为环境随机激励源,对该气动弹性模型进行了环境风随机振动试验,并分别采用环境风随机振动频域分析方法和基于响应相关函数的环境风随机振动时域STD方法对其模态参数进行了识别.结果显示:对于固有频率和固有振型,上述3种方法的识别结果比较接近;对于模态阻尼比,初激励自由衰减频域法的识别结果与具有钢芯棒悬臂结构的气动弹性模型模态阻尼比的经验范围相符,但环境风随机振动法的识别结果由于模型振动响应幅值较小而明显偏大.     

环境激励下大型桥梁模态参数识别的一种方法

提出一种依据环境激励下结构振动响应的大型桥梁模态参数识别方法,该方法以限制带宽的经验模态分解（BREMD）和随机子空间识别（SSI）为基础,首先利用EMD将环境振动响应分解成一系列只含结构某一阶固有模态的本征模态函数（IMF）,然后利用SSI识别桥梁模态参数。针对大型桥梁自振频率低、模态密集的特点,引入屏蔽信号限制EMD过程中带宽以消除模态混叠;运用该法识别了赣龙铁路某特大桥的模态参数,并将其与峰值拾取法、SSI识别结果以及理论计算值进行对比,结果表明：该方法能有效的识别大型桥梁模态参数,屏蔽信号的引入解决了模态混叠问题,稳定图中的虚假模态得到抑制。     

环境激励下识别结构模态自然激励-时域分解法

针对环境激励下的结构模态参数识别问题,提出识别位移模态新方法—自然激励-时域分解法。将所分析的时域分解算法原理适用条件由结构自由振动响应信号推广至普遍情况。建立自然激励技术统一模型,证明白噪声激励下结构位移响应的互相关函数经处理可获得与单位脉冲响应函数具有相同数学结构的新函数。该函数满足时域分解算法的推广适用条件。并通过数字滤波器将两者结合建立自然激励-时域分解法,该法用自然激励技术获得新函数替代时域分解算法中结构自由响应函数构造响应时间历程矩阵,可为环境激励下仅有结构有限测点响应识别位移模态提供新途径。用仿真算例验证该方法的合理性及有效性。     

环境激励下基于小波变换和奇异值分解的结构模态参数识别

采用小波变换和奇异值分解相结合的方法对环境激励下结构的模态参数进行识别.首先对环境激励下的时不变结构的加速度响应进行协方差分析得到时域协方差响应,利用小波变换将协方差响应转换到时/频域中,沿每一个尺度点提取协方差响应的小波系数阵,然后对提取的小波系数阵进行奇异值分解得到奇异值和奇异向量,最后从重构的奇异值和奇异向量中识别出结构的模态参数.文章通过3自由度系统数值算例分析了该方法的抗噪性能,结果表明该方法具有很好的抗噪能力,在15 dB噪声干扰下能够稳定和准确地识别出结构的模态参数,且比直接用小波变换方法识别的结果更准确;并通过东海大桥主航道斜拉桥模态参数识别的例子进一步验证该方法的实际应用可行性.     

基于改进经验傅里叶分解的工作模态分析

近年来,工作模态分析在结构参数识别中的地位逐步上升。针对环境激励下结构振动响应信噪比低的特点,引入自回归功率谱对经验傅里叶分解进行改进,并提出了一种基于改进经验傅里叶分解的结构工作模态分析方法。为了验证该方法的可行性和有效性,对四层模拟框架和某人行斜拉桥进行工作模态参数识别,并利用随机子空间所识别的结果进行对比。结果表明,该方法识别的模态参数与随机子空间的结果相当,并且在密集模态情况下,该方法具有一定优势。因此,改进经验傅里叶分解能为今后的结构模态识别提供参考。