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结构状态监测中的模态参数辨识方法研究

作　者: 李炎华
导　师: 樊可清
学　校: 五邑大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 结构状态监测模态分析参数辨识独立分量分析随机子空间法复模态指示函数法最小二乘复指数
分类号: TU311.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 168次
引　用: 3次
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内容摘要

工程结构,特别是一些大型的土木工程结构,如大跨度桥梁、超高型建筑、大型水坝及海洋平台等,在长期使用过程中,由于环境侵蚀、材料老化及疲劳效应等因素共同作同,将不可避免的导致系统的损伤积累和抗力衰减,极端情况下可能会发生灾难性的突发事故。对这些结构的状态进行监测,从而及时对结构的健康状况做出评估,在灾难来临之前进行预测是十分必要的。基于模态参数辨识的结构状态监测(Structure Condition Monitoring)的基本原理是:由于结构的模态参数(固有频率、模态阻尼和模态振型)是结构物理特征(质量,阻尼和刚度)的函数,是结构动态特性的参数。结构损伤会导致结构特性的变化,从而影响结构动态特性的变化。因此通过对结构进行动态测试,观察结构的模态参数变化来进行结构状态监测是一种行之有效的方法,而且也是近年来土木工程领域研究的热点。相比传统的模态参数辨识方法,环境激励下的模态参数辨识是以车辆行人载荷、风载、大地脉动、海浪及其组合等作为结构的输入激励,仅从结构的振动响应数据中提取系统的模态参数,经济且省时,更适合工程实际应用。论文首先讨论振动信号预处理的几种常用方法,并对各种预处理方法的实现过程及实际工程应用做了详细的介绍;其次,针对三种常用的环境激励下的模态参数辨识方法:最小二乘复指数法、复模态指示函数法、随机子空间法等进行了深入的研究,同时结合仿真算例对三种算法进行了实验验证。然后论文提出一种新的基于独立分量分析的模态参数辨识方法,该方法主要思想是将系统各阶模态看作独立的虚拟源,即而将传统物理坐标下的模态分析问题转换为线性系统下的盲源分离问题,最后通过仿真算例和对实验室自制简支梁进行模态参数辨识,实验结果表明,该方法能很好的解决线性系统下的模态参数辨识问题。论文最后对本文所做的工作进行总结,并对今后的研究工作和发展方向进行了讨论。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章绪论  8-14
  1.1 结构状态监测的目的及意义  8
  1.2 结构状态监测的现状  8-9
  1.3 基于模态参数辨识的结构健康监测  9-12
  1.4 论文研究的主要内容及结构安排  12-14
第二章模态分析理论与振动测试的虚拟仪器实现  14-22
  2.1 引言  14
  2.2 模态分析基本原理  14-17
  2.3 虚拟仪器技术简介  17
  2.4 基于LabVIEW的振动测试虚拟仪器系统实现  17-21
  2.5 本章小节  21-22
第三章结构振动信号预处理  22-36
  3.1 引言  22
  3.2 振动信号预处理的一般方法  22-27
    3.2.1 信号去直流分量  22-23
    3.2.2 消趋势  23-24
    3.2.3 数据平滑处理  24-27
  3.3 振动信号的时域处理方法  27-33
    3.3.1 数字滤波处理  28-31
    3.3.2 振动信号的统计分析  31-32
    3.3.3 相关函数  32-33
  3.4 振动信号的频域处理方法  33-35
    3.4.1 功率谱分析  34
    3.4.2 频率响应函数  34-35
  3.5 本章小节  35-36
第四章环境激励下的模态参数辨识方法  36-56
  4.1 引言  36
  4.2 仿真模型  36-37
  4.3 最小二乘复指数法(LSCE)  37-41
  4.4 复模态指示函数法(CMIF)  41-44
  4.5 随机子空间法(SSI)  44-54
    4.5.1 随机系统模型  44-46
    4.5.2 随机系统的性质  46-47
    4.5.3 随机子空间法算法实现  47-51
    4.5.4 结构模态参数  51
    4.5.5 稳定图(Stabilization Diagram)在模态阶数估计中的应用  51-54
  4.6 本章小结  54-56
第五章基于独立分量分析的模态参数辨识方法研究  56-70
  5.1 引言  56-57
  5.2 独立分量分析的基本原理  57-59
    5.2.1 独立分量分析的线性模型  57-58
    5.2.2 噪声ICA  58-59
    5.2.3 非线性ICA  59
  5.3 独立分量分析的算法实现  59-64
    5.3.1 负熵原理  59-61
    5.3.2 FastICA算法  61-63
    5.3.3 FastICA算法仿真实验  63-64
  5.4 基于独立分量分析的模态参数辨识  64-65
  5.5 仿真算例  65-67
  5.6 实验算例  67-68
  5.7 本章小结  68-70
第六章总结与展望  70-74
  6.1 论文的主要工作与结论  70-71
  6.2 进一步工作  71-74
参考文献  74-82
攻读硕士学位期间发表的论文  82-84
致谢  84

结构状态监测中的模态参数辨识方法研究

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