结构模态参数识别讲座

第四讲时域识别识别结构模态参数的频域方法是通过输入、输出数据得到频响函数(或传递函数),然后由传递函数数据在频域内识别模态参数。这类方法有直观、准确、物理概念清楚等优点,因此常用于结构动态特性的分析中,特别是单点激振模态分析中,一般是在停机(离线)状态下进行。时域识别方法是一种近代的参数识别方法,它直接利用输入、输出的时间历程数据进行参数识别,不必将时域数据转换为频域数据,因此可以不用FFF装置,这是它的优点之一。另外在时域法中还发展了利用环境激振数据(或运行测试数据)进行识别,这时可以不要输入数据(因为输入数据往往是不知道的),这是它的优点之二。但不完整的数据(缺少输入数据)不能进行完整的识别,它不能识别完整的模态参数和结构参数。因此也有人将频域方法和时域方法结合起来研究。     

模态参数的一种多输入／多输出频域总体识别法

利用结构频响函数矩阵各列间的关系建立起一个特征值问题,从其特征向量中可求结构模态复频率和复模态向量.它与时域多输入/多输出(MIMO)总体识别法非常相似,以致二者在理论上一定程度统一了起来.在数据处理上,时域法的一些优点得以保留,又可以突出某些感兴趣的模态数据,可以用不等间隔的频域采样数据等.     

从结构平稳随机响应中识别模态参数的多输入多输出时域方法

本文讨论了从受平稳随机激励的结构的响应中识别振动参数的多输入多输出时域方法.提出了把随机减量法和多参考点复指数时域法加以结合,由随机减量法从结构平稳随机响应中得到多组自由响应,用多参考点复指数方法同时处理这些自由响应,以识别出模态参数.本文方法和Ibrahim,S.R.提出的把ITD和随机减量技术结合的方法相比,能识别后者可能遗漏的重频或密集频率,且有较高的精度.     

用多重频率响应函数识别多输入多输出系统的模态参数

本文提出了多重频率响应函数(MFRF)的新概念,利用该函数建立了多输入随机激励振动模态参数识别模型,给出了计算公式和算法过程。通过两个实例的分析结果表明,基于多重频率响应函数的同时频域法具有精度高、一致性和分离密模态等优点,能很好地用于大型复杂结构的振动模态试验分析。     

试验模态分析技术的进展

本文对试验模态分析技术的进展,特别是80年代发展起来的有关新技术进行了综合评述。主要内容有:试验激振技术、频响函数估计方法、试验测试设备、以及各种模态识别方法,包括单输入/多输出和多输入/多输出识别的时域和频域方法。文中强调了试验模态分析技术各环节之间的相互联系、相互影响,对于80年代已成为模态识别主流的多输入/多输出各种方法(包括作者发展的几种方法),用统一方法作了描述。最后提出了若干值得进一步研究的方向。     

动载荷时域半解析识别方法

基于模态空间转换、离散数据最小二乘拟合与模态叠加原理,提出一种动载荷时域半解析识别方法。通过模态空间转化将动载荷识别问题转化为模态坐标函数识别问题,以结构特性参数与已知自由度上的动响应为输入,利用最小二乘拟合得到模态坐标的拟合函数,根据叠加原理与结构动力学控制方程,识别出结构时域动载荷。分别用计算仿真与试验测试得到的时域加速度响应作为输入,实现时域动载荷的识别。识别结果与真实动载荷对比表明,本文的识别方法能较准确地识别结构动载荷值及载荷作用部位。     

基于运行模态法的动力总成刚体模态试验研究

介绍两种基于运行模态法的动力总成刚体模态参数识别方法,即频域分解法与时域随机状态子空间辨识法。发动机怠速工况下,运行模态法可以识别出动力总成悬置系统在垂向跳动与绕侧向俯仰的刚体模态,并且可以识别出动力总成怠速激励下的谐波模态;而动力总成受到白噪声激励,运行模态法可以识别出动力总成悬置系统的全部六自由度刚体模态。从对比可知,运行模态法识别的模态参数与常规试验模态法结果基本一致,表明利用工况激励法进行模态参数识别是行之有效的。     

用卡尔曼滤波技术识别振动系统参数

本文提出了利用卡尔曼滤波技术识别线性定常振动系统参数的方法。首先,将系统动力学方程转化为离散的可观标准型状态方程,为了应用卡尔曼滤波技术,再将一个单输入多输出系统的标准型参数识别问题转化为若干个单输入单输出系统的状态估计问题。接着,介绍了三组实用的滤波公式,以及选取滤波器所需的初始信息的方法。然后列出了由滤波得到的标准型参数求得振动系统复模态参数和固有模态参数所用的转换公式。最后对本文提出的公式进行了讨论,并给出了一个模型的模拟试验结果。     

建模误差对结构损伤识别神经网络的输入向量的影响

通过理论推导，得到了模型参数误差均匀分布时五种输入向量相对误差的计算公式，这些公式为结构损伤识别神经网络的输入向量的选择提供了理论指导。理论分析表明，用归一后的频率变化比或按模态点归一的一阶模态损伤信号指标构造神经网络的输入向量，能有效地降低甚至消除均匀建模误差的影响。这些公式和结论在梁和框架损伤识别的数值算例中得到了证实。此外，本对非均匀建模误差对神经网络输入向量及识别结果的影响进行了数值模拟和分析。     

一种高效的频域模态参数识别法

提出了一种高效提取模态参数的识别方法。在单输入单输出(SIMO)或单输入多输出(SIMO)系统中，不论模态参数密集的程度，该方法都可以有效提高模态参数识别的精度与速度。最后，通过实例验证对比，证实该方法是高效的。     

基于快速独立分量分析的模态振型识别方法研究

摘要：快速、准确地识别出结构的模态参数,特别是结构的振型是结构损伤精确识别与健康监测的重要前提。大多的模态参数识别时域方法都是从曲线拟合的角度或解算特征值的过程来实现。振型向量通过求解各阶模态的留数获得,这些方法依赖于模态频率与模态阻尼的识别。本文提出一种模态振型的直接提取方法,该方法基于快速独立分量分析技术,以模态响应之间的独立性构造目标函数,通过优化目标函数寻求振型向量的最优解,直接从结构自由响应或脉冲响应的数据矩阵中提取结构的振型向量。三自由度数值算例表明该方法有效,具有很高的识别精度且对测量噪声具有很好的鲁棒性。     

用于现场条件下识别模态参数的几种时域模型及其比较

在现场条件下,当无法测量存在的自然激振力时,只能采用时域方法.本文介绍了用于现场条件下在时域内识别模态参数的多重积分模型.为了说明采用多重积分模型的必要性,还简要介绍了差分模型和多重微分模型,并进行了相应的比较.鉴于多重积分模型的一些特点,本文建议优先采用.     

时域模态分析方法的研究及软件研发

时域模态分析方法是当前国内外热门的课题。对主要的几种时域模态分析方法进行了研究总结。指出了时域模态分析方法的特点和存在的问题，并指出了编程中的一些要点，以及在使用时域模态分析方法时的一些要领，同时给出了时域法和频域法的对比以及仿真计算结果。如果时域模态分析方法的软件设计合理，使用得当，就能得到可靠的分析结果；使得时域模态分析方法不需要已知激励力、能同时识别多阶很密集的模态等优点充分展示出来。     

泄洪激励下高拱坝模态参数识别研究

模态参数的准确识别是对在线结构进行健康监测和损伤诊断的难点和核心之一。以拉西瓦拱坝水弹性模型为工程背景，对拱坝的模态参数进行时域识别。针对时域法所面临的噪声干扰以及由它引起的虚假模态识别与剔除和模型定阶问题，用小波技术对时域信号进行了消噪处理，综合自然激励技术和特征系统实现算法对环境激励下的拱坝结构进行模态参数识别，并用模态置信因子对虚假模态进行剔除。引入奇异熵的概念，建立了用奇异熵增量来实现系统定阶的方法和过程，研究表明，该方法得到的系统阶次有效可靠，使得定阶的界线更加清晰和稳定，避免了其它时域算法对系统定阶的盲目性，提高了数据处理和模态参数识别的速度。     

随机子空间识别在悬索桥实验模态分析中的应用

为了从大型悬索桥的脉动实验结果得出精确的结构动力特性,以便进行结构的抗风、抗震研究和实时监测,本文利用随机子空间系统识别方法对虎门悬索桥进行了模态分析。这种时域识别方法基于状态空间模型,仅利用结构输出反应,避免了传统的人工识别和迭代过程,但必须利用稳定图形确定模型阶数。同有限元数值计算结果作比较后可看出,该法能识别出10个频率在0.5Hz以下的自振频率,并且可得到较好的结构阻尼,说明随机子空间系统识别方法是分析大型桥梁脉动实验特征参数的有力工具。     

三跨斜交T梁动力特性分析

以107国道深圳元朗斜交桥为背景,首先对全桥进行环境振动测试,利用频域中的峰值法（PP）和时域中的随机子空间识别法（SSI）识别出三跨斜交T梁桥的频率、振型和阻尼比;利用ANSYS软件建立了全桥三维有限元模型,进行理论模态分析并和实测结果进行比较,并进一步分析了不同斜交角时动力特性的差异,探讨了此类斜交桥的动力特性。     

Modal parameter identification using Z-transforms

A method for the time domain identification of modal parameters of a vibrating structure using Z-transformation sequences is presented in this paper. This identification proceeds using the Z-transfer function of a vibrating structure from which an auto-regressive and moving-average (ARMA) model of the vibrating structure is derived. From this ARMA model and time domain data, the modal parameters can be identified. The time domain data can be obtained from single point or multiple shaker excitation modal testing. To demonstrate the application and efficiency of the method, a test on a simulated cantilever beam is presented.     

基于信号时频分解的模态参数识别

给出了基于响应信号Gabor展开与重构的模态参数辨识的时频分析方法。通过响应信号的展开与重构，单频特征振动可从复杂的响应信号中分离出来，由它些特征振动信号可进一步提取系统物模态振动参数。论述了频率、阻尼和特征振型的估计方法以及估计方法对系统响应信号的特殊要求。此方法可适用于平衡、非平衡的响应信号，且无需输入信号，属于环境激励下的一种参数辨识方法。仿真结果说明明频展开与重构方法是模态参数辩识的有效手段之一。