基于时变多变量Prony法的时变振动系统模态参数辨识

在经典的Prony法理论的基础上,提出了可以同时处理多维非平稳信号的时变多变量Prony法,并将其应用于时变多自由度振动系统的模态参数辨识。对传统的递推最小二乘算法加以改进,解决了时变多变量参数模型中时变参数矩阵估计的难题。对时变平面两杆操作臂系统进行仿真和分析,得出了较满意的结果。证明该算法在时变结构模态参数辨识方面,具有有效、准确的计算能力和较强的过程跟踪能力。     

基于试验模态参数的有限元模型的结构参数辨识

以结构系统的正交特征方程等为约束条件，从求解带约束的拉格朗日函数极值入手，提出了一种用测试的非完全模态参数辨识结构参数的方法，通过算例说明了该方法在模型中有不易测得的自由度或为聚缩模型时的应用。本文方法可用于复杂有限元模型中的参数辨识。算例表明：本文方法有较大的误差修正范围，并且有良好的辨识精度     

线性时变结构模态参数时域辨识方法的研究进展

随着工程领域的不断拓展,越来越多具有显著时变特性的工程结构进入应用,时变结构动力学问题日渐凸显。从反问题的角度出发,介绍了时变结构动力学问题的研究背景与时变结构模态参数辨识的意义。在对时变结构模态参数辨识方法进行分类的基础上,给出了从参数化时域辨识模型中提取"时间冻结"模态参数的过程。系统全面地总结了时变结构模态参数时域辨识方法的研究进展,归纳了现阶段可用于辨识方法验证的实验系统,指出了该领域目前存在的一些问题以及今后需要进一步研究的主要方向。     

移动最小二乘法的时变结构模态参数辨识

研究时变结构模态参数辨识,基于泛函矢量时变自回归模型(Functional series vector time-dependent AR model,FS-VTAR)提出一种改进的移动最小二乘法的时变结构模态参数辨识方法。该方法源于无网格法中构造形函数进行局部近似的思想,引入带权正交基函数对移动最小二乘(Moving least square,MLS)的基函数进行改进,使得在辨识时间域内构造形函数矩阵过程中不再出现数值条件问题,从而提高了计算精度。把时变系数在形函数上线性展开,利用最小二乘法得到形函数的系数,从而得到时变系数。把时变模型特征方程转换为广义特征值问题提取出模态参数。利用时变刚度系统非平稳振动信号验证该方法,结果表明:改进的移动最小二乘法相比于传统的FS-VTAR模型能有效地避免基函数形式的选择和很高的基函数阶数且更加高效,相比于移动最小二乘法能有效地避免辨识过程中的数值问题,具有更高的模态参数辨识精度。     

基于虚拟仪器的结构振动模态参数识别

在虚拟仪器系统平台上,应用研制开发的时间序列建模分析程序,对MK9025型数控光学曲线磨床振动加速度信号进行实时采集、处理和分析,建立了该机床的磨削振动的自回归滑动平均(ARMA)模型,确定了机床结构的模态参数.建模过程中结合多种定阶准则,提出在基于A IC(赤池信息准则)准则的F分析检验确定模型阶数的方法基础上,严格的白度检验的循环定阶的方法,确保了模型的可靠性和准确性.     

基于ARMAV模型的结构参数辨识

根据激振信号{ft}和响应信号{xt}建立二维时序模型ARMAV(n,m,2),利用时序模型参数与模态参数的对应关系对结构进行模态参数辨识,识别出所有的模态参数,并根据时序模型参数进行功率谱估计。通过对电子机柜横梁的激振实验,表明用该种方法对结构参数的识别结果与理论值很吻合,可以在工程实际中对整个电子机柜结构进行参数识别,并可以得出功率谱图。     

基于遗传算法的时变时滞参数辨识

针对时滞系统的时变时滞提出一种新的在线辨识方法.该方法基于采样到的输入输出数据,采用遗传算法对时变时滞进行跟踪,它可在比较大的参数空间内迅速寻优,尽可能获得全局最优解.即它能更准确地辨识出时滞参数,以便于预估补偿,从而减少时滞引起的影响.仿真结果表明该辨识方法的精度是比较高的.     

基于最优控制时变非线性参数模糊辨识

运动状态下结构连接处的时变物理参数对研究结构动态特性与工程实际应用具有重要价值,由此提出了一种结构连接处时变非线性物理参数辨识方法。该方法利用每个子结构的动力学模型,将结构连接处的非线性恢复力作为模型的输入,利用最优控制理论与模糊数学的方法辨识出结构连接处的非线性恢复力,并应用子结构法计算出结构连接处的响应,最后利用最小二乘法拟和了非线性恢复力．计算出非线性恢复力的时变系数。仿真算例表明了该方法用来计算连接结构物理参数精度较高。且结果稳定,避免了迭代发散的现象。     

基于HHT的高坝泄流结构工作模态参数辨识

基于高坝的工作特点,提出一种适用于泄流结构的工作模态参数时域辨识方法。对于低信噪比泄流结构振动信号,首先,利用小波阈值-经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)联合滤波方法滤除低频水流脉动噪声和高频白噪声,得到结构振动有效信息;然后,通过希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,简称HHT)原理辨识结构系统的固有频率及阻尼比;最后,结合奇异熵增量理论对系统模态进行定阶和模态验证。仿真研究表明,该方法能够有效避免模态分解中的频率混杂,具有较强的鲁棒性以及较高的辨识精度。将该方法应用于三峡重力坝5号溢流坝段,可准确辨识出结构系统的工作模态参数,为研究高坝泄流结构安全运行与在线无损动态检测提供基础。     

遗传算法在结构模态参数辨识中的应用

把遗传算法应用于模态参数的辨识中,提出一种新的时域模态参数辨识方法,把线性结构系统的频率、阻尼比、幅值和相位的识别问题转化为优化问题,然后利用遗传算法的全局优化特性,找出全局最优解。数字模拟表明,该方法能够高精度的识别幅值、频率、阻尼比和相位。     

基于振动信号的功能梯度材料结构参数辨识

本文通过理论推导、数值分析、仿真验证三个方面对材料参数属性在厚度方向按照简单的幂函数形式分布的功能梯度梁(Functionally Graded Beams, FGB)的动力特性进行了研究,并且提出一种基于随机模型的FGB结构有限元修正方法,利用功能梯度梁的振动信号,对功能梯度材料进行参数识别,并且通过将有限元解以及实际结果的变异系数进行最小化问题处理,反向对有限元模型进行迭代修正,以求将有限元模型的初始参数逐渐逼近实际结构的材料参数,为功能梯度材料在汽车内燃机活塞上的应用提供理论支撑。     

基于改进EMD分解的时变结构密集模态的瞬时参数识别

提出基于改进经验模态分解(EMD分解)识别含有密集模态的时变结构的瞬时参数的方法。通过波组信号前处理和正交化经验模态分解方法(OEMD)解决传统的EMD无法分解2个近频模态的固有模态函数(IMF)和IMF分量之间不正交这两个问题,将该方法应用于时变结构密集模态的瞬时参数的识别中,给出基于此方法识别时变结构密集模态参数的步骤,并通过一个含有密集模态的3自由度时变结构算例验证了该方法的正确性、有效性以及识别密集模态的优势。     

基于改进MCSSD的时变系统模态参数识别

对于参数时变的多自由度系统,基于多尺度线性调频原子稀疏信号分解及多项式相位信号参数估计理论,提出一种时变系统的模态参数识别方法。该方法先对多自由度时变振动系统响应信号划分二进制动态时间支撑区并形成多尺度线性调频原子库,再按时间支撑区顺序提取节点频率,最后根据单模态响应信号的包络和瞬时频率估计值识别系统的模态频率。刚度和阻尼线性变化与周期变化2种情况下的参数识别仿真算例表明,所提出的方法具有较高的识别精度和重要的工程应用前景。     

基于试验模态参数的有限元模型的结构参数辩识

以结构系统的正交街征方程等为约束条件，从求解带约束的拉格朗日函数极值入手，提出了一种用测试的非完全模态参数参数的方法，通过算例说明了该方法在模型中有不易测得的自由度或为聚缩模型时的应用。     

电站锅炉墙结构振动模态参数识别

本文论述了识别电站锅炉墙结构固有频率与阻尼参数的方法，并对在上海石洞口发电厂２号锅炉上进行的测量及识别结果作了分析。     

小型悬臂梁结构振动参数交互辨识方法

介绍了针对于小型悬臂梁结构振动参数辨识的交互方法,通过有限元计算结果和模态试验结果的相互修正,能减小传感器附加质量和有限元建模不准确对悬臂梁结构振动参数的辨识结果引入的误差,使得修正后的结果与结构实际振动参数更为接近.典型算例给出了方法的具体流程.     

压电柔性结构模态参数辨识的小波变换法

利用小波变换的线性变换特性,结合Morlet小波的性质和结构振动系统自由响应信号的形式,构造了一组小波族,并通过利用2-范数对结构响应信号的小波变换进行归一化以及小波变换局部极大值的计算,获得了结构的模态频率与模态振型.仿真结果表明,Morlet连续小波变换不同尺度之间重叠的冗余性,使得利用尺度与信号频率的变换关系来进行准确的密集模态参数辨识比较困难,而本文方法简单有效,比直接利用Morlet小波更为直观、方便和准确,对压电柔性结构的低频密集模态频率和模态振型能够很好地辨识.     

基于连续小波变换的三自由度链模型模态参数辨识

采用连续小波变换的方法,在大型结构模态参数辨识方面提出了系统化的辨识流程,并对相近的频率所造成的辨识难点提出了解决的办法。通过三自由度模型模态参数的辨识,表明连续小波变换对于大型结构的模态参数辨识准确度高,具有现实意义。     

结构响应ARMA模型的建立途径与分频段模态参数识别

本文在对机械结构振动响应的时间序列建立ARMA模型前,先对时序进行了去趋势处理和正态性、平稳性检验。由于采用了分频段模态参数识别技术,用自行设计的数字滤波软件将时序滤波,从而降低了模型阶次,减少了计算机时和占用内存,并且提高了对小能量模态的识别精度。建模采用以矩法和最小二乘法相结合的方式,避免了发散,加快了收敛。全套程序在实验室考证和对某雷达结构的应用中均取得了较满意的结果。     

结构模态参数识别——应用软件模型

对结构进行激振实验,是识别模态参数最常用的方法。国外近年来已从理论研究阶段进入计算机法的软件应用阶段。有了模态分析(主要用于识别模态参数)软件,再配上灵敏度分析、局部修改及子结构等软件,就可以对结构的动态性能进行修改及优化。因此,模态分析软件是重要的基本软件。