环境激励下桥梁结构模态参数识别的改进随机子空间算法

为了剔除稳定图中的虚假模态和避免模态遗漏现象,提高模态参数识别的精确度,提出了一种基于滑动窗口和相似度的桥梁结构模态参数智能化识别算法。基于余弦相似原理提出了频率相似度和振型相似度,并依此构建置信度,以实现对系统真实阶次的自动化确定;引入改进集成经验模式分解算法,以消除响应信号内部的噪声信号,达到消除部分虚假模态的目的;接着引入滑动窗口以实现对响应信号的划分,并通过构建频率相似度、振型相似度以及阻尼比相似度实现多个窗口对应参数结果中同类模态的聚类处理,达到剔除虚假模态和避免模态遗漏的目的。最后将所提算法运用于实际斜拉桥结构的模态参数识别,并将识别结果与现场试验值以及有限元结果进行对比,结果表明,所提算法不仅能有效识别出频率结果还能识别出准确的模态振型图,能够实现桥梁结构模态参数的在线智能化识别。     

基于不中断交通运行模态分析的模态挠度法在桥梁状态评估中的应用

以张家港河大桥为对象,在不中断交通条件下对该桥实施模态试验,建立和修正其有限元模型,由此对试验模态振型质量归一化。利用振型已质量归一化的试验模态参数,计算该桥已知静荷载作用下的试验模态挠度,通过模态挠度与静挠度实测值的比较、关键问题的仿真研究和模态振型对模态挠度影响的误差分析,探讨和说明了基于不中断交通运行模态分析的模态挠度法在实际工程中应用于桥梁状态评估的可行性与有效性。     

基于谱系聚类的随机子空间模态参数自动识别

针对随机子空间模态识别过程因人为参与造成识别结果不准确的问题,提出在随机子空间识别过程中引入谱系聚类算法实现模态参数自动识别。通过两种不同状态矩阵计算方法所得到的模态之间的相似程度以及各阶模态的能量剔除由噪声、模态过估计等因素引起的虚假模态;引入谱系聚类算法对结果进行拾取,以频率、阻尼比、模态振型、模态能量作为聚类因子计算结果之间的相似性,通过其将计算结果分为若干类,提取元素多于一定值的类作为拾取结果,实现结果的自动拾取。通过数值仿真和实例分析验证本文方法的有效性。     

流线型闭口箱梁断面风荷载空间相关性试验研究

对典型流线型闭口箱梁断面的风荷载效应进行同步测压风洞试验,比较了来流平均风速、湍流度、风攻角、展向间距等不同参数条件下风荷载在空间分布状况,对风速及其荷载效应的空间相关性进行深入研究,从时、频域两个方面来尝试分析现象及原因,探讨影响因素,证实升力、扭矩的展向相关性远大于风速、阻力的相关性,并发现升力与扭矩的相关性规律相似,风速与阻力相关性规律相似;验证了传统随机抖振动气动力理论所存在的不足     

输电杆塔阵风响应实测与准静态设计研究

为分析输电塔的动力特性和阵风响应因子的变化规律,在现场风荷载条件下,对作用于新建输电塔的脉动风速及其各部位加速度和基底动应变响应进行了同步实测。采用模态识别法和有限元法对输电塔的动力特性进行了对比分析;采用实测数据直接分析法和不同的准静态法分别计算了基于塔顶位移和基底弯矩的阵风响应因子。结果表明,实测数据的模态识别法与有限元法得到的输电塔动力特性相吻合,有限元数值分析正确有效;实测数据分析法与准静态法得到的阵风响应因子的变化规律相同,且与脉动风速的均值和湍流强度相关;基于弯矩的阵风响应因子吻合较好,各种方法的计算值相差在5%以内;基于实测位移的阵风响应因子与准静态法差异较大,其原因有待于进一步试验研究的检验与识别。     

基于不完备实测模态数据的结构损伤识别方法研究

在传统的基于模型修正的损伤识别中,由于实测模态信息有限而待识别参数过多,往往导致损伤识别方程出现较大误差,从而限制了该方法在复杂结构中的应用。为解决这一问题,对结构的自由度进行了分解,将损伤结构中模态振型的未测量部分表达为已测量到的模态振型、模态频率以及结构其它参数的函数。将损伤视为结构单元刚度的减小,利用完好结构的计算模态数据以及损伤结构扩充后的实测模态数据,建立了结构的损伤识别方程。运用信赖域优化算法对具有双重约束条件的目标函数进行最小化,识别出了结构各单元的刚度损伤参数。通过两个损伤识别数值仿真算例及实验验证,结果表明,在测点数量有限及测试噪声等不利因素影响下,所提方法只需运用少量的实测模态信息,即可实现结构损伤位置及程度的准确识别,同时算法具有较好的鲁棒性。     

时变AR模型的一种定阶方法

自回归（AR）模型的定阶对其分析结果的准确性、效率和可靠性具有重要影响。对时变AR模型的定阶问题进行了深入研究,提出了一种基于采样频率以及分析频率之比的定阶方法。对一质量随时间变化的悬臂梁进行了有限元建模,运用计算所得到的振动响应建立了梁的时变AR模型,利用所提方法进行了该模型的定阶,采用递推最小二乘法对梁的模态频率进行了估计。对一质量时变的悬臂梁进行了试验,对采集的振动响应信号建立了时变AR模型并识别了其振动模态频率。模拟计算和试验结果都表明,提出的时变AR模型定阶方法是有效且可行的,且识别算法具有一定的抗噪性。     

基于环境激励的大跨度斜拉桥模态参数和索力识别

摘要：模态参数和索力是评估斜拉桥健康状态的关键参数。建立了崖门大桥的有限元模型并对其进行了基于环境激励的模态测试和拉索振动测试;提出了基于ERA的多参考点稳定图算法,设置不同的参考点,利用自然激励技术结合特征系统实现算法(NExT-ERA)识别模态参数,通过阻尼比、基于输出矩阵的一致模态指标(CMI_O)和模态置信度(MAC)作为判别标准,识别出崖门大桥的竖向和横向模态参数,通过和增强频域分解法(EFDD)识别结果的比较,可知该算法具有良好的识别效果;分析了斜拉索与主梁的共振频率范围,通过二次拟合识别较长拉索的低阶频率,根据两种不同方法的索力识别结果可知,该桥的索力分布比较均匀对称。     

基于演化相位谱的脉动风速模拟

基于理性分析,提出了一种演化相位谱模型,并由此发展了脉动风速模拟方法。根据湍流中不同频率涡旋的特征速度,提出了相位演化速度这一概念;进而,说明具体的风速时程可由所有初始相位为零的涡旋经过时间 演化而来。通过对实测脉动风速 值的识别和统计,给出了 的概率分布。据此,可以得到演化相位谱的样本,结合Fourier幅值谱,应用逆Fourier变换便可进行脉动风速模拟。本文所建立的演化相位谱模型是对Fourier相位谱的一种理性描述,可用于各种结构抗风计算及可靠度分析的风荷载模拟当中。     

基于模型修正的钢管焊接结构焊缝损伤识别

摘要：本文提出了一种基于模型修正的钢管焊接结构焊缝损伤识别方法。利用从发射台骨架试验模型获取的模态参数,选择识别结果中精度较好的模态频率作为模型修正的基准频率。通过对待修正参数的灵敏度分析,运用ANSYS和MATLAB软件对有限元模型进行了修正。以实测模态和计算模态之间的误差建立一个带约束边界非线性最小二乘目标函数,将损伤识别问题转化为优化问题,并采用信赖域方法求解该优化问题。以有限元模型焊接结点单元组弹性模量的降低模拟焊缝损伤,并假定了两种损伤工况,通过对发射台骨架模型的数值仿真及试验研究,结果表明本文提出的损伤识别方法识别效果较为理想,为解决这种复杂焊接结构焊缝损伤识别问题提供了新的思路。     

基于R-TPBSS的结构模态参数识别方法

提出了一种基于R-TPBSS算法的结构模态参数识别方法。该方法通过对响应信号进行稳健性白化处理,提高了算法的抗噪性。该方法将模态坐标和模态振型分别视为独立源信号和混合矩阵,以模态坐标的时间预测性大于响应信号的时间预测性为前提构造目标函数,通过优化目标函数,直接从结构自由响应中分离出各个模态,配合单点模态参数识别方法,提取出结构的模态参数。仿真结果表明,此方法具有很高的识别精度,对噪声很好的鲁棒性,密集模态下,同样能够准确的识别出结构的模态参数。     

应用时频分析方法辨识时变系统的模态参数

应用Gabor展开及Hilbert变换进行时变线性系统模态参数的辨识。利用非平稳信号的Gabor变换将结构响应信号表示在时频面上，并通过Gabor展开重构分离模态分量，建立每一阶模态的时变线性模型。对单模态时变线性模型应用Hilbert变换来辨识随时间变化的模态频率和阻尼。通过对刚度和阻尼慢变的两自由度系统模态参数的仿真辨识验证辨识方法的有效性。仿真结果表明：本文方法为时变线性系统的模态参数辨识提供了一条新的途径。     

基于VMD的建筑结构模态参数识别

在建筑结构的健康监测、控制和状态评估中经常遇到的一个关键性问题是如何根据实测响应信号准确估计结构阻尼比及自振频率等模态参数。基于变分模态分解(VMD)提出一种新的结构模态参数识别方法。该方法首先对实测振动信号进行VMD分解,获得单模态信号,然后采用自然环境激励技术(NEXT)得到单模态信号的自由衰减响应,最后利用直接插值法(DI)和曲线拟合获得结构的自振频率和阻尼比。通过三层框架结构的数值模拟验证了该方法的准确性及可靠性。利用该技术对台风“达维”作用下广州中信广场的实测加速度数据进行分析,并将估计的结构模态参数和其他识别方法的分析结果进行对比,进一步验证了该方法的准确性和有效性。     

基于变分模态分解的模态参数识别研究

基于变分模态分解(VMD),提出一种新的结构模态参数识别方法:①通过自由振动试验或通过随机减量法从结构随机振动响应中获取结构自由衰减振动响应(FDR),并采用VMD方法从FDR中分解出结构模态响应;②通过经验包络法(EE)计算模态响应瞬时频率,并通过一种该研究新提出的方法计算模态响应瞬时阻尼比;③结构的模态振型向量可通过处理所有可用传感器得到的模态响应得到。瞬时模态频率和模态阻尼比可以捕获模态参数的任何瞬态变化。通过一系列数值和试验算例验证了该方法的有效性,突出了该方法的优势,并对该方法抗噪声性能进行了研究。研究表明,该方法适用于线性和非线性系统,且可用于识别具有密集模态和瞬态特性的系统。     

基于盲源分离的结构模态参数识别

提出一种结构模态参数识别的新方法。该方法以盲源分离理论中基于二阶统计量的AMUSE算法为基础,通过对测试数据Hilbert变换构建分析数据矩阵,通过求解不同时滞下数据协方差矩阵的广义特征值问题实现对结构模态参数的识别。数值算例结果表明,该方法不仅适用于实模态情况,同时适用于复模态情况,且计算简单,识别精度高,对测量白噪声有很好的鲁棒性。     

2.5维C/SiC复合材料板弹性参数识别方法研究

以大型商业有限元软件NASTRAN为计算平台,提出了基于模态试验结果的2.5维C/SiC复合材料板弹性参数识别方法。基于复合材料板的模态试验结果,采用模型修正的思想构造优化问题,其中目标函数定义为实测模态频率与计算频率之差的平方和,将以刚度平均法获得的复合材料弹性参数的理论预测值作为优化问题的初值,充分利用了材料参数的先验信息,然后对材料参数进行灵敏度分析,通过迭代求解识别出复合材料板的弹性参数。识别后,C/SiC复合材料板第1-4阶模态频率的复现精度明显提高,并能保证第5-8阶模态频率的预示精度。研究结果表明,方法能准确识别2.5维编织C/SiC复合材料的弹性参数,并为复合材料等效建模以及进一步动态特性研究提供参考。     

Modal parameter identification and vibration based damage detection of a multiple cracked cantilever beam

This paper presents a detailed investigation on the modal parameter identification and vibration based damage detection of a multiple cracked cantilever beam with hollow circular cross-section. To consider multiple crack effects, a cantilever beam including cracks is considered for six damage scenarios. Finite element models are constituted in ANSYS software for numerical solutions. The results are validated by experimental measurements. Ambient vibration tests are performed to extract the dynamic characteristics using Enhanced Frequency Domain Decomposition (EFDD) and Stochastic Subspace Identification (SSI) methods. Calculated and measured natural frequencies and mode shapes for undamaged and damaged beams are compared with each other. Automated model updating is carried out using the modal sensitivity method based on Bayesian parameter estimation to minimize the differences for damage detection. In addition, modal assurance criterion (MAC) and coordinated modal assurance criterion (COMAC) factors are obtained from the mode shapes and two set of measurements to establish the correlation between the measured and calculated values for damage location identification.     

环境激励下移动车辆对桥梁模态参数识别的影响研究

基于环境激励的模态参数识别方法在桥梁健康监测领域应用广泛,所识别桥梁的模态参数的变化常用来进行损伤识别.然而在模态参数识别过程中,移动车辆本身具有的质量属性被忽视,仅被当作为环境激励的一部分.桥梁损伤导致的模态参数变化将被移动车辆所引起的变化掩盖,影响后续损伤识别的效果.以随机子空间法为例,研究环境激励下的模态参数识别...     

基于解析小波变换的变压器绕组模态参数识别

电力变压器绕组的模态参数与绕组结构振动特性、动力特性优化设计及振动故障诊断密切相关,考虑到传统的模态识别方法在获取变压器绕组这类非线性系统参数时的局限性,在对某10 kV实体变压器绕组进行轴向激振实验的基础上,引入复小波变换法对测试得到的振动信号进行分析,同时使用Crazy Climber算法提取小波脊线,得到变压器绕组的前三阶固有频率及其对应的阻尼比。计算结果与目前通用的频域识别方法Poly Max法识别结果的良好吻合说明计算结果的正确性。此外,计算结果表明基于小波变换的模态参数识别方法具有较强的抗干扰性能力,适合于分析变压器绕组这类复杂结果的模态参数。     

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。