基于连续小波变换的时变结构瞬时模态参数识别

为体现时变结构动力特性,定义随机冲击荷载作为时变结构输入激励,提出了基于连续小波变换的时变结构瞬时模态参数识别方法。在短时时变假定条件下,建立基于模局部极大值的连续小波变换时变参数识别原理,利用结构的输出响应进行瞬时模态参数识别,采用三自由度的时变结构体系进行数值模拟,该方法能够准确识别时变结构的瞬时模态参数值。通过设计具有质量参数可变的两层钢框架模型进行测试,验证了方法的有效性与可行性。     

基于Hilbert-Huang变换和随机子空间识别的模态参数识别

基于Hilbert-Huang变换和随机子空间识别技术提出了两种土木工程结构的模态参数识别方法。方法一是基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术,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参数;方法二是基于经验模态分解和随机子空间识别技术,通过经验模态分解对信号进行预处理,进而运用随机子空间识别方法处理得到的结构单阶模态响应以识别结构的模态参数。利用这两种方法,通过对一12层钢筋混凝土框架模型振动台试验测点加速度记录的处理,识别了该模型结构的模态参数。识别结果与传统的基于傅里叶变换的识别结果及有限元分析结果的对比验证了这两种方法的可行性和实用性。     

基于曲率模态和小波变换的结构损伤位置识别

小波变换具有在时域和频域内表征信号局部特性的能力,能够在不同尺度下对结构响应中的突变信号进行放大和识别.在结构曲率模态基础上,本文提出了一种基于小波变换的结构损伤检测和定位方法.利用双正交小波函数对损伤前后结构的曲率模态进行小波变换,用损伤前后小波变换系数残差建立了结构损伤指标,通过小波变换系数残差的分布统计情况判定损伤的存在并确定其位置.应用简支梁数值模拟结果对该方法进行了验证.     

基于小波变换的补燃循环火箭发动机模态参数辨识

文中阐述基于小波变换的结构模态参数辨识方法的基本原理.首先介绍Heisenberg测不准原理,该原理限制了时频能量的同时集中.因小波变换的窗口可以随信号特征不同而变化,符合实际信号的要求.然后论述利用小波脊线的方法识别单自由度和多自由度系统的模态参数的理论.将该方法应用于某型补燃循环液体火箭发动机模态参数辨识中,得到了...     

环境激励下基于波动能量法的结构损伤识别

目前作为结构健康监测系统核心的损伤识别大多是基于模态参数变化而进行的,但模态参数对局部损坏不敏感,导致损伤识别精度不够。波在结构中的传播状态可以更好地反映局部损伤状况,波动能量可以作为损伤识别的有效指标。为了提高环境激励下结构损伤识别的精度,采用S变换分析了结构输出信号,建立波动能量指标,从而使波动能量指标的使用领域扩展到非平稳信号范围。最后通过三层钢框架试验及弹性分层剪切梁的数值模型对该方法进行了验证,结果表明:该方法不仅能够有效识别结构损伤位置,而且能够识别出损伤程度。     

在线监测环境下土木结构的模态识别研究

建立在线监测环境下结构考虑时效的模态识别计算方案。采用基于各测点加速度响应互功率谱的频域多参考点模态识别法来实现结构模态参数的抽取,从而绕过了监测环境下激励监测的技术难题;并用频域的平均法使识别参数的拟合曲线平滑和发现参数的变化趋势。通过对美国结构健康监测研究小组公布的Benchmark问题的第一阶段解析模型模拟加速度响应数据的识别,表明本文采用的算法有较好的识别精度和识别速度,是一个可行的在线监测环境下的模态识别计算方案。     

周期激励下基于延迟传递率函数的结构模态识别方法

针对传递率函数运行模态分析方法易受环境激励中周期性分量影响,难以准确辨识结构真实模态参数的问题,推导了周期性激励对传递率函数模态参数识别的影响。在此基础上,提出了一种延迟传递率函数的构造方法,运用延迟传递率函数对周期性虚假极点进行辨识,并结合常规传递率函数识别的系统极点,实现了结构真实模态参数的有效识别。借助四自由度系统和某泵站厂房结构算例对所提出的方法进行了验证,结果表明,该方法在激励中包含周期性成分的情况下,能够准确地辨识结构模态参数,具有较为广阔的工程应用前景。     

基于有限测点模态信息的结构物理参数识别

研究了测试信息不完备情况下的结构参数识别问题,针对稀疏模态的结构系统,提出了基于有限测点模态信息的优化识别算法。该算法通过有限测点上的模态参数构造关于结构物理参数的目标函数,然后采用遗传算法进行参数识别。最后一数值算例说明了该算法的可行性。     

基于Hilbert-Huang变换和随机减量技术的模态参数识别

傅里叶分析的信号处理方法对非线性、非平稳信号的处理能力差,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变换和随机减量技术提出了一种新的、实用的模态参数识别方法,首先对结构振动信号进行滤波处理和经验模态分解,得到若干阶本征模态响应,然后利用随机减量技术提取自由衰减响应,进而由Hilbert-Huang变换得到信号的瞬时特性,最后结合模态识别的基本理论识别结构的模态频率和模态阻尼比。为了验证这一方法的有效性,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,而模态阻尼比识别的精准性仍然难以确认。     

曲率模态小波法用于网壳结构损伤的识别和定位

工程结构损伤的识别与定位研究以往主要针对梁、框架等结构形式,根据大跨度空间结构杆件和节点繁多等特点,提出用曲率模态和小波混合方法对空间结构的损伤进行识别和定位.以跨度100 m的Schwedler网壳结构损伤前、后的曲率模态作为标识量,分别通过离散和连续小波变换,判断网壳结构有无损伤和损伤位置,统计了小波系数差与结构损伤的图形关系,计算了各种损伤工况下该方法判断损伤的准确程度.结果发现基于曲率模态和小波方法的大跨度网壳结构损伤定位精度很高,充分证明该方法对此类结构损伤定位具有有效性和实用性.     

工作状态下梁及桥梁模态与损伤识别的新方法

工作状态下桥梁结构的模态参数识别是桥梁损伤识别的重要环节,考虑桥梁检测的实用性,桥梁检测一般应建立在环境激励的基础上,已有的环境激励下模态参数识别的方法对模态频率的识别的精度较高,而对位移模态的识别则误差较大。提出了一种利用移动质量块在不同位置时对桥梁的模态频率进行多次测量,用各次测得的频率值确定位移模态的新方法,使得位移模态识别的精度接近频率识别的精度,建立了该方法的初步模型,推导了频率与位移模态关系的理论公式,并通过数值模拟对该方法的有效性进行了说明。     

基于环境激励的ERA方法在网架结构振动测试中的应用研究

基于环境激励的结构振动测试的方法中ERA方法是重要的时域分析方法.本文主要是以随机减量法(RD)和NExT两种数据处理方法结合ERA算法,对绥化学院正在建的网架结构的基本模态参数进行测试.通过分析比较得出RD/ERA和NExT/ERA较直接ERA有更高的精度,且实测分析结果与有限元分析结果较吻合.为网架结构在环境激励下用ERA方法测试模态参数提供了实验依据.     

无填充墙基础隔震RC框架在环境激励下的动力特性

对一基础隔震钢筋混凝土框架结构在无填充墙情况下进行了环境激励下的动力测试,重点利用Hilbert-Huang变换与随机减量技术相结合的方法识别了其模态参数,并与随机子空间识别法、有理分式多项式法识别的结果进行了对比。识别结果表明在环境激励下,基础隔震结构的基本周期远小于多遇和罕遇地震工况下设计计算的基本周期;等效黏滞阻尼比很小,近乎于基础固定模型。对隔震层阻尼特性的分析表明,环境激励下可以将基础隔震结构视为经典的比例阻尼系统。进一步以识别的模态参数为基准,采用优化的方法数值反演了环境激励下该结构隔震层的实际水平等效刚度,结果表明其值为多遇地震下计算刚度取值的10.75倍。     

System identification of linear MDOF structures under ambient excitation

This paper introduces the eigenspace structural identification technique for tall buildings subjected to ambient excitations that are stationary and where only the response time histories are measured. Based on the forward innovation model of the Kalman filter sequence, the actual response can be constructed as a function of the measured response time history with contamination of either displacement or velocity. The response time history is decomposed into subspace matrices using QR decomposition and Quotient Singular Value Decomposition (QSVD) techniques. These are then substituted into the least-square formulation to obtain the solution which is non-unique. Similarity transformation is applied to arrive at the desired solution employing the fact that eigenvalues of self-similar systems are identical. The advantages of this eigenspace technique are that it is non-iterative, initial estimates of the parameters to the identified are not required, well-established numerical algorithm of the decomposition techniques employed are available, and the method can handle MDOF systems efficiently. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.     

环境激励下ERA方法在砌体结构振动测试中的应用研究

ERA方法是基于环境激励的结构振动测试的方法中重要的时域分析方法。主要由ERA算法对齐齐哈尔砌体结构居民房的基本模态参数进行测试。简述了ERA算法的主要思路和计算过程,介绍了相应的模态识别准则MAC,以及ERA算法在MATLAB中的实现。由ERA算法得到的模态参数与有限元建模分析结果分析比较吻合,为砌体结构在环境激励下用ERA方法测试模态参数提供了实验依据。最后,讨论了ERA方法与有限元建模分析结果出现差异的原因,以及ERA方法在环境激励下的限制和不足。     

基于改进模态参数灵敏度法的结构损伤识别研究

推导了模态参数对于损伤构件的一阶和二阶灵敏度矩阵,并对在推导一阶和二阶振型灵敏度的过程中产生的模态截尾误差进行了改进。根据泰勒级数展开的原理分别建立了一阶和二阶的灵敏度方程。考虑到一阶灵敏度方程求解速度快和二阶灵敏度方程求解精度高的特点,本文提出了一种用于结构损伤识别的混合迭代算法,该算法用二阶非线性的解析解作为算法的第一次迭代值,用一阶灵敏度方程的求解值对该算法的第一次迭代值进行关于泰勒级数截尾误差的修正。研究表明,本文提出的混合迭代算法由于采用了精确度较高的二阶非线性解析解作为迭代修正的初值,因此,迭代修正精度更高,收敛性更好。     

随机子空间方法在桥塔模态参数识别中的应用

基于环境振动的结构模态参数识别方法正逐渐成为国内外研究的一大热点。环境振动方法就是仅仅利用结构测试的输出信号进行结构的模态参数识别,随机子空间方法就是其中的一种。随机子空间法是近年来发展起来的一种线性系统辩识方法,可以有效地从环境激励的结构响应中获取模态参数。它属于时域的方法,该方法不需要进行FFT变换,它不仅可以识别结构的频率,而且可以识别结构的阻尼和振型。文章首先介绍了随机子空间的理论,然后用该方法对正在施工中的南京长江三桥的南塔进行模态参数识别,通过与其他方法的识别结果进行比较,证明随机子空间方法不失为一种有效的模态参数识别方法。