基于振动响应内积向量和数据融合的结构损伤检测方法试验研究

提出了一种基于振动响应内积向量(Inner Product Vector, IPV)和数据融合的损伤检测方法,并进行了相应的验证试验研究。分别以随机信号和正弦信号对结构进行激励,利用加速度传感器采集结构的振动响应信号,计算结构的损伤指标,然后利用数据融合理论将结构各参考点下的损伤指标进行融合。损伤检测的验证试验结果表明,结合数据融合理论后,能够避免原始IPV方法中参考点选取对检测准确度的影响问题,并能准确进行损伤定位。两组不同激振信号的检测结果对比显示,数据融合对外激励为正弦信号的检测结果的准确度提升更为显著。     

基于随机振动响应互相关函数的结构损伤识别试验分析

提出了基于结构振动响应互相关函数分析的损伤识别方法。通过八层剪切型钢框架结构模型在模拟白噪声随机激励作用下的试验分析,利用相邻测点响应的互相关函数幅值向量变化,构造损伤识别因子进行结构损伤判定、定位及程度量化,结果表明该方法对结构损伤的识别具有很好的简易性及有效性,并为结构在线监测和分散式检测提供方法参考。     

列车行驶时桥梁结构损伤预警的时域方法

根据列车行驶时,铁路桥梁结构的损伤状态与列车荷载的相关性,提出了一种结构损伤预警的时域方法。该方法首先进行结构损伤敏感性分析,确定结构的易损截面;然后根据易损截面的损伤状态,从列车在桥梁上的行驶时间区域中,选择合适的子区域;再以加速度时域数据作为损伤指标,采用模式识别中支持向量机的方法在每个子区域内进行损伤预警研究。对一个三跨连续梁的实例分析表明：该方法具有较好的识别能力和较强的抗噪声能力。     

飞机加筋壁板紧固件松脱损伤检测的自相关分析方法

提出了一种基于自相关函数的损伤检测方法。首先证明归一化后的结构各测点加速度响应自相关函数零点值仅与结构的模态参数有关,然后利用其构造损伤指标用于结构损伤的定位。飞机加筋壁板紧固件松脱损伤的损伤检测实验表明,该方法只需要利用结构在一定带宽白噪声激励下的加速度响应就能准确定位加筋壁板紧固件的松脱损伤,适用于紧固件松脱损伤的实时检测。     

基于同伦迭代算法的弱耦合梁的损伤识别

本文应用有限元方法将多跨连续梁结构简化为弱耦合的欧拉－伯努利梁模型,利用Newmark积分法直接积分法求出系统在外激励作用下的动态响应。在结构的损伤识别过程中以结构抗弯刚度的减少作为损伤识别参数进行损伤识别,通过最小二乘法来构造同伦方程。该方法的收敛不依赖于初始值的选择,并且可以对具有重频的多跨结构进行准确识别。讨论了模拟人工测量噪声对损伤识别结果的影响。数值模拟算例表明本方法能够快速有效地检测出弱耦合梁的局部损伤,并具有精度高,对测量噪声不敏感等特点。     

基于频响函数虚部的板结构损伤检测方法研究

仅利用损伤后的板结构频率响应函数虚部,建立二维板结构的损伤定位指标, 避免了由于建立未损伤有限元计算模型所引起的损伤检测误差。提出了一种基于测量点平均互相干性的加权格式,以减小测量系统误差对检测效果的影响。数值算例详细对比了模态振型指标、均匀载荷面指标和频率响应函数虚部指标对板结构损伤定位效果。最后,通过一多损伤薄板结构的损伤检测实验,验证了该指标具有良好的损伤敏感性和抗噪声能力。对于实际工程中的薄板结构损伤定位研究具有一定的意义。     

基于单元残余能量灵敏度的结构损伤识别

在定义单元残余能量基础上进行单元残余能量的灵敏度分析,提出基于单元残余能量灵敏度分析的结构损伤识别方法,建立结构损伤识别方程组。通过解方程,求得损伤系数向量,便可同时识别结构的损伤位置及损伤程度。仿真结果表明,本文提出的方法对各损伤工况不但能准确定位,而且能有效识别出损伤程度,识别精度较高。     

基于动力检测的损伤指标评价方法

摘 要：在基于振动测试的损伤识别方法中,如何选择合适的损伤指标是一个值得研究的问题,但目前损伤指标繁多,而且缺乏一个对损伤指标进行系统评价的方法。本文提出了采用损伤指标对刚度变化的灵敏度,对噪声的适应性,通过不完备信息进行正确识别的能力和对损伤位置精确指示的能力即局部性四个指标对损伤指标进行评价的方法,并给出了这四个指标量化公式,较全面地反应了损伤检测和监测在应用中遇到的各种问题,指导了损伤识别指标的选择。通过对简支梁的数值模拟研究显示这种损伤指标评价方法作为一种先验方法得出的结论与对每种损伤指标进行损伤识别得到的结论一致,说明这种评价方法的可靠性。本文提出的损伤指标的评价方法,考虑了实际中的各种主要因素,通过对损伤指标的四个特性的定量刻画使评价变得十分直观有效,对实际工程结构健康监测系统中损伤识别方法的选择具有重要的指导意义。     

基于小波包能量谱的结构损伤预警方法试验研究

摘 要：通过钢梁损伤试验,验证基于小波包能量谱的结构损伤预警方法在实际结构上应用的有效性。对钢梁进行完好工况和三个损伤工况的动力响应测试,对得到的响应进行小波包分解,考察损伤前后各个特征频带的能量变化。试验结果显示,损伤预警指标ERV和ERVD能够对三种损伤工况做出有效预警;同一工况的多次测试得到的损伤预警指标ERVD虽有变化但变化不大。基于小波包能量谱的结构损伤预警指标对结构损伤具有敏感性、对测试噪声具有鲁棒性,可以用于实际结构损伤预警。     

基于时域响应灵敏度分析的板结构损伤识别

提出了一种基于响应灵敏度分析的有限元模型修正法,对平板结构的局部损伤进行识别。在正问题研究中,将结构的局部损伤模拟为板结构单元杨氏模量的减少,建立了板结构的有限元动力学方程,利用直接积分法获得了结构强迫振动响应。在损伤识别反问题中,基于响应灵敏度分析,直接利用结构的动态响应进行有限元模型修正和损伤识别。算例表明,本文方法能有效识别板类结构的局部损伤,具有需要测点数目少,损伤识别精度高,对模拟的测量噪声不大敏感的优点。     

基于时域响应相关性分析及数据融合的结构损伤检测研究

基于时域振动响应的结构损伤检测方法因其便于实现在线监测受到了越来越多的关注。该文回顾了两种利用时域响应相关函数建立的结构特征向量(即内积向量及互相关函数幅值向量)及其对应的损伤检测方法。为了从时域响应相关函数中提取更多的结构健康信息,通过利用不同的结构响应组合,将上述两种结构特征向量扩展到了多种结构特征向量,并进一步采用数据融合理论,提出了检测精度更高的结构损伤检测方法。针对8层框架结构损伤检测的试验研究结果表明,该文方法可以对框架结构上的微小损伤进行定位。     

基于加速度二次协方差矩阵参数变化比法的环境振动下结构损伤识别

在白噪声环境激励下,结构加速度响应的自相关/互相关函数构成一个新的二次协方差（CoC）矩阵,组成这一协方差矩阵的元素经证明是结构模态参数（频率、振型、阻尼）的函数;与提取模态参数的一般损伤识别方法相比,二次协方差矩阵包含结构振动的更多和更高阶模态信息。本文利用结构损伤前和损伤后的二次协方差（CoC）矩阵参数的变化比,对只基于振动输出的、环境振动下的结构进行损伤识别。对一个七层框架结构模型进行了数值模拟,首先对不同噪声程度、不同损伤位置和程度的损伤结构进行损伤定位,再结合模型修正法,对结构损伤程度进行识别,展示了该方法的有效性。     

基于EEMD和改进的形态滤波方法的轴承故障诊断研究

轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取, 进行局部故障诊断。但在复杂工况下,故障脉冲易被周围噪声淹没,在分析EEMD和形态学滤波方法的基础上,将EEMD方法与形态学滤波方法相结合,提出结构元素(SE)选择方法,并用于本征模态信号中冲击响应特征的提取。通过将该方法用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征的检测,结果表明该方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。     

基于分布式应变模态残差统计趋势的大跨斜拉桥损伤识别策略

近几年新兴的分布式测试技术得到了飞速发展,使得基于这类应变测试数据的损伤识别方法的研发显得尤为迫切。本文首先引入了分布式应变模态差损伤指标,并利用此指标对一大跨斜拉桥进行了损伤识别研究,分析了不同的测试环境、随机激励及损伤程度等因素对损伤识别效果的影响。然后对同种健康状态下的结构在不同测试环境条件下进行多次辨识,利用统计趋势分析和概率置信准则,提出了基于准分布式应变模态残差统计趋势的损伤识别策略。数值计算表明：所提策略很好的降低了各种随机干扰的不利影响,对斜拉桥主箱梁上发生损伤的多处单元都能准确识别出来,很好的解决了传统模态法损伤指标对结构早期轻微损伤不敏感的缺陷,避免了损伤淹没和误判现象。     

基于滑模控制投影混沌同步在隔振系统中的应用研究

线谱是潜艇辐射噪声谱中最显著的特征,即使在潜艇以低速航行,产生最低的噪声辐射的情况下也可以探测到。利用混沌的宽频特性来降低潜艇辐射噪声线谱,提高其隐身能力已被广泛研究,但由于混沌的内在不确定特性,当系统处于混沌状态时,整体隔振性能不能得到保证。提出应用滑模变结构控制实现隔振系统和混沌系统投影同步的新方法,在保持原有隔振系统隔振性能的前提下有效的消除了线谱。该方法不用计算Lyapunov指数,且对参数失配具有很强的鲁棒性。通过对两自由度隔振系统和Duffing方程的数值仿真,验证了该方法可成功消除线谱且明显改善隔振系统的隔振性能。     

基于内积矩阵及深度学习的结构健康监测研究

环境激励下仅利用振动响应的结构健康监测方法,因其便于实现在线监测受到了越来越多的关注。该文回顾了以振动时域响应相关性分析为基础的结构特征参数(即内积向量)的基本概念及特征。为了从已有测试数据中提取更多的结构特征参数,分别以各个响应测点为参考点来构建多个内积向量并组成矩阵,将内积向量扩展到了内积矩阵。进而以内积矩阵为结构特征参数,结合深度卷积神经网络的特征提取能力,提出了基于内积矩阵及深度学习的结构健康监测方法。典型航空加筋壁板螺栓松动监测的实验研究结果表明,仅利用结构在环境激励下部分测点的振动时域响应,该文方法可以准确地识别螺栓松动位置。     

基于EMD和VARMA模型的结构损伤识别

提出了基于EMD和VARMA模型的结构损伤识别方法。该方法首先将结构反应信号用EMD方法分解成一系列固有模态函数,然后将固有模态函数表示为时变VARMA模型并用Kalman滤波方法估计时变VARMA参数,最后根据时变VARMA参数定义一个新的损伤指标用于结构损伤识别。为检验该指标的实际性能,算例中选用ImperialCounty Services Building和Van Nuys Hotel作为基准结构。通过其实测地震反应记录的分析表明:该指标在实际的量测环境和噪声条件下具有较好的敏感性和抗噪能力,可有效地识别结构多处损伤的发生过程和严重程度;由于该指标定义在反应信号特征提取的基础上,无需其他额外的信息,它可同时用于结构整体和局部两个层次损伤的识别;同时,该指标还适于实时(在线)的结构损伤识别或健康监测,因其直接由时变VARMA参数推导得出。最后,对后续研究工作进行了展望。     

多分辨EMD方法与频域平均在齿轮早期故障诊断中的研究

时域平均常用于提取旋转机械振动信号的故障特征,但当旋转机械出现早期故障时,背景噪声常会使该方法失效,当旋转机械存在多种故障时,亦不能有效的分辨。通过比较分析小波变换、Hilbert-Huang变换和多分辨分析的Hilbert-Huang变换,在分析时域平均的基础上,提出了多分辨分析的经验模态分解方法（Multi-resolution Empirical Mode Decomposition ,MEMD）与频域几何平均相结合的诊断新方法。工程实例的应用结果表明,所提出的方法能有效地实现齿轮早期故障诊断。     

移动荷载作用下结构损伤的近似熵分析

当移动荷载接近或远离结构损伤部位时,结构的振动响应的幅值和非线性特征会发生变化,可以从中提取有关结构损伤的信息;近似熵可以表达一个时间序列的复杂性和内在模式。用移动荷载作用于结构上,对其振动响应数据进行近似熵计算,提取其非线性特征值,进而用神经网络进行结构损伤模式识别。通过一个移动荷载作用下简支梁的计算实例考察了这一方法的有效性。移动荷载的作用,使得损伤造成的结构非线性特征更加显著;研究、计算与实测案例表明近似熵能够有效地表征信号的非线性程度,而且对噪声干扰的敏感度低,可以作为神经网络模式识别的特征向量。