基于振動信號的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別與損傷分析.pdf

1、振動模態(tài)參數(shù)是決定結(jié)構(gòu)動力特性的主要參數(shù)，在結(jié)構(gòu)建模、振動控制、損傷識別和結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面起著很重要的作用。本文以小波變換和Hilbert-Huang變換(HHT)為主要工具，對結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別問題和結(jié)構(gòu)損傷問題進(jìn)行了研究。
　　 ⑴研究了基于復(fù)Morlet小波變換的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別方法。利用復(fù)Morlet小波變換對結(jié)構(gòu)的自由振動響應(yīng)信號進(jìn)行分析，通過小波脊線對應(yīng)的尺度和脊線上的小波系數(shù)識別其瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)振幅。利用復(fù)Morlet

2、小波因子與中心頻率之間的關(guān)系，在小波因子為(N=2～20)范圍內(nèi)對自由振動信號進(jìn)行了結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的辨識。當(dāng)N增大時(shí)，振動信號的頻域分辨率就得到了提高，此時(shí)對模態(tài)參數(shù)識別有較好的效果，但相應(yīng)的時(shí)域分辨率會降低，故N的取值并非越大越好。參數(shù)N的作用是協(xié)調(diào)頻域和時(shí)域的分辨率使之達(dá)到最佳的折衷狀態(tài)。對白噪聲激勵(lì)下振動信號的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別是依據(jù)相關(guān)函數(shù)理論，利用復(fù)Morlet進(jìn)行模態(tài)參數(shù)的識別，并取得了不錯(cuò)的識別效果。利用高頻噪聲信號的小波變換

3、系數(shù)小、振動有效信號主要表現(xiàn)為低頻的特點(diǎn)，對含有白噪聲的振動信號進(jìn)行結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的識別。以上方法均能使模態(tài)參數(shù)的辨識誤差控制在允許范圍內(nèi)。
　　 ⑵利用EMD分解對振動信號進(jìn)行結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的識別，識別誤差在5％以內(nèi)。對于三自由度及以上結(jié)構(gòu)，應(yīng)用HHT方法識別模態(tài)參數(shù)就不理想。故采用對振動信號先添加帶通濾波器、再利用HHT進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識別的方法，識別誤差也較小。提出了基于EMD的小波變換法進(jìn)行結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別的方法：對振動信號進(jìn)行

4、EMD分解，將分解得到的本征模函數(shù)(IMF)利用小波變換法進(jìn)行結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別，并且識別誤差控制在8％以內(nèi)。利用HHT方法對含有白噪聲的振動信號進(jìn)行結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的識別，由于EMD對此信號分解的效果不好，故識別的誤差較大。
　　 ⑶利用基于小波變換的模態(tài)參數(shù)識別法和基于小波包的能量法進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷的分析。前者是利用損傷前后結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)發(fā)生變化的特點(diǎn)判斷結(jié)構(gòu)損傷。其間利用相乘最小逆指數(shù)法來解決信號提前衰減的問題，有利于損傷的分析。后