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基于奇异值分解和小波分析的结构模态参数识别
熊红霞;刘沐宇;刘可文
【期刊名称】《土木工程与管理学报》
【年(卷),期】2008(025)002
【摘要】提出了一种新的基于奇异值分解(SVD)和小波分析的结构模态参数识别方法.获得结构在随机荷载作用下的加速度响应,对其进行相关分析可得到相关系数矩阵.将小波变换用于分解相关系数矩阵可得到小波系数矩阵,用奇异值分解小波系数矩阵可精确地识别出模态参数.通过数值算例和实际测试获得的结构信号验证了该方法的可行性.研究结果表明SVD方法与小波分析的结合能够方便准确地寻找出结构的小波脊,其获得的信息可靠度也更高,适用于多自由度结构的模态参数识别.【总页数】5页(P64-68)
【作者】熊红霞;刘沐宇;刘可文
【作者单位】武汉理工大学,土木工程与建筑学院,湖北,武汉,430070;武汉理工大学,道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室,湖北,武汉,430070;武汉理工大学,信息工程学院,湖北,武汉,430070
【正文语种】中文
【中图分类】TU311.3
【相关文献】
1.运用小波分析方法进行结构模态参数识别 [J], 朱宏平;翁顺
2.环境激励下基于小波变换和奇异值分解的结构模态参数识别 [J], 闵志华;孙利民;
孙智;淡丹辉
3.基于相关函数和小波分析的运行模态参数识别方法 [J], 徐立新;岳林
4.基于小波变换和奇异值分解的模态参数识别方法 [J], 闵志华;孙利民;孙智;淡丹辉
5.基于互相关技术与小波分析的模态参数识别 [J], 徐增丙;轩建平;史铁林;吴波因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
收稿日期:2007-10-08作者简介:熊红霞(1976-),女,湖南浏阳人,讲师,博士研究生,研究方向为大跨径桥梁施工监控及健康监测、桥梁结构分析,x ionghongxia@ 。
基于奇异值分解和小波分析的结构模态参数识别熊红霞a, 刘沐宇b, 刘可文c(武汉理工大学 a .土木工程与建筑学院;b .道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室;c.信息工程学院,湖北 武汉 430070)摘 要:提出了一种新的基于奇异值分解(SV D)和小波分析的结构模态参数识别方法。
获得结构在随机荷载作用下的加速度响应,对其进行相关分析可得到相关系数矩阵。
将小波变换用于分解相关系数矩阵可得到小波系数矩阵,用奇异值分解小波系数矩阵可精确地识别出模态参数。
通过数值算例和实际测试获得的结构信号验证了该方法的可行性。
研究结果表明SV D 方法与小波分析的结合能够方便准确地寻找出结构的小波脊,其获得的信息可靠度也更高,适用于多自由度结构的模态参数识别。
关键词:奇异值分解; 小波变换; 模态参数识别中图分类号:T U 311.3 文献标识码:A 文章编号:1672-7037(2008)02-0064-05 近年来,为了保障大型土木工程结构的安全性和耐久性,国内外的许多大跨径桥梁和超高层建筑物都建立了实时健康监测系统。
监测过程中对现场采集到的振动测试数据进行分析处理并通过一定的数学模型获取结构的模态参数,从中提取出与结构损伤特征密切相关的信息,因此准确地识别出结构的模态参数对结构的损伤识别和状态评估具有十分重要的意义[1]。
传统的结构模态参数识别方法是基于Fo urier 变换(FT )的纯频率域方法,在时域无任何定位性,且该方法对于噪声较为敏感,只能用于处理稳态信号,对于随时间变换的非稳态信号的处理显得无能为力[2]。
小波变换(WT )作为近年发展起来的一种新的数学分支,通过小波函数的伸缩和平移,克服了短时傅立叶变换窗口大小不随频率变化的缺点,能够同时给出信号的时域-频域信息,在信号处理方面得到了广泛应用。
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基于连续小波变换的时变结构瞬时模态参数识别赵丽洁; 刘瑾; 杜永峰; 李万润【期刊名称】《《地震工程学报》》【年(卷),期】2019(041)003【总页数】6页(P601-606)【关键词】连续小波变换; 时变结构; 参数识别; 瞬时模态参数; 随机冲击激励【作者】赵丽洁; 刘瑾; 杜永峰; 李万润【作者单位】[1]河北工程大学土木工程学院河北邯郸056038; [2]兰州理工大学防震减灾研究所甘肃兰州730050【正文语种】中文【中图分类】TB120 引言一些工程结构在不同的外部荷载、工作条件影响下,结构参数如质量、刚度在运行或服役期间往往表现出很强时变性,形成时变结构系统,且结构动力特性随时间发生改变[1-2]。
结构模态参数是结构动力特性的具体体现,模态参数识别一直是结构健康监测领域的关键问题,掌握其时变规律对研究和把握结构损伤演化规律、动力灾变行为及安全状态具有重要的科学与现实意义。
有关时变结构参数识别问题的研究,其识别方法主要是引入振动控制、信号处理等领域的一些识别方法。
如,状态空间类模型[3]、时间序列类模型[4]、扩展卡尔曼类滤波算法[5]等时域内的识别方法以及备受关注的HHT[6]、小波变换等时频域的识别方法。
小波分析作为一种现代时频分析工具,具有很强的时频定位能力,在结构参数识别乃至健康监测领域具有巨大的潜力和应用价值。
早在20世纪80年代,国外学者就开始采用小波分析进行时不变结构参数识别、损伤识别等方面的研究[7-9]。
近几年,为解决时变工程结构参数识别问题,基于小波分析的时变结构模态参数识别逐渐引起学者们的关注,并取得了不少研究成果[10-13]。
本文基于连续小波变换的模态参数识别算法,在慢时变结构假定条件下,提出一种时变结构瞬时模态参数识别方法。
首先,阐明连续小波变化的模态参数识别理论,定义一种随机冲击的激励作为结构输入。
然后,通过三自由度时变结构体系的分析算例验证所提方法的正确性。
利用小波去噪和HHT的模态参数识别汤宝平1,2 何启源1 蒋恒恒1 陆 冬1(1重庆大学机械传动国家重点实验室 重庆,400030)(2重庆交通科研设计研究院桥梁结构动力学国家重点实验室 重庆,400067)摘要 提出了基于小波去噪和HHT的模态参数识别方法,以改善模态参数识别的精度。
该方法先利用小波进行信号去噪,克服噪声对EM D分解的影响,以减少EM D分解过程的计算量和分解层数,对去噪后的信号进行EM D分解提取单模态的自由响应,然后利用自由响应的H ilbert变换识别模态固有频率和阻尼比。
利用该方法对某振动台简支梁系统进行了模态参数识别,结果表明在噪声干扰下,该方法识别模态参数的精度较高,特别是阻尼比识别精度高。
关键词 小波去噪 自由响应 模态参数识别 HHT中图分类号 T H113.2引 言模态参数识别中所应用的信号变换的方法主要有基于傅里叶变换的频域法[1],基于小波变换分析的时频法,以及基于Hilbert-Huang变换的信号分解法[2]。
基于傅里叶变换的频域方法识别参数的精度受测试过程中的干扰噪声、信号传播时的时滞效应以及频响函数估计所带来的误差等因素影响。
基于小波变换分析的时频法虽然能对信号进行消噪处理,但它仍然是一种线性变换,不能处理非线性问题[2]。
1998年,N.E.Hua ng提出了基于经验模式分解的H ilbert-Hua ng变换(简称H HT),这种方法不仅适用于线性过程的分析,而且适用于非线性非平稳信号的分析。
该方法由经验模态分解(Empirical Mode Deco mpo sition,简称EM D)和Hilbert变换两部分组成,其核心是EM D[3]。
Ya ng对HHT在结构动力参数识别方面的应用进行了系统研究,提出了识别结构的振型、频率及阻尼比的方法[4-5]。
由于HHT方法分析的质量在很大程度上取决于EMD分解的质量,研究表明,当信号中含有噪声较严重,或者模态阶数较多,或者结构的阻尼比较大时,EM D方法分解得到的不同频率成分的信号分量易受噪声影响,各模态之间的相互影响也较大,从而影响到模态参数识别的精度。
基于改进经验小波变换的海洋平台结构模态参数自动识别方法冷建成;刁凯欣;庞哲;冯慧玉【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2024(43)7【摘要】针对经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)方法在处理低信噪比信号中频谱分割边界容易产生误判的问题,提出了一种改进经验小波变换(improved empirical wavelet transform,IEWT)的结构模态参数自动识别方法。
首先计算信号的互功率谱矩阵,采用奇异值分解(SVD)及尺度空间(SSPP)方法确定频谱的分割边界,将信号分解为若干固有模态函数(IMF)分量,再结合随机减量技术(RDT)和希尔伯特变换(HT)实现模态参数的自动识别。
使用IEWT方法对自由振动响应信号及ASCE Benchmark模型信号进行模态参数识别,并分别与EWT方法、基于自回归功率谱的经验小波变换(AR-EWT)方法及小波变换(WT)方法进行对比,结果表明IEWT方法能够自适应确定频谱分割边界,对结构的频率及阻尼比等模态参数具有较高的识别精度;进一步将该方法应用到实验室海洋平台模型的模态参数识别中,证明该方法可用于复杂噪声环境下的低频结构的模态参数识别。
【总页数】9页(P196-204)【作者】冷建成;刁凯欣;庞哲;冯慧玉【作者单位】东北石油大学机械科学与工程学院;东北石油大学三亚海洋油气研究院【正文语种】中文【中图分类】TN911.6【相关文献】1.基于改进随机减量法和小波变换的结构模态参数识别2.基于小波变换的固定式海洋平台结构损伤识别方法研究3.环境激励下基于改进经验小波变换的土木工程结构模态参数识别4.基于随机子空间法的结构模态参数自动识别方法5.基于改进经验小波变换的桥梁模态参数识别因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
带片状裂纹结构损伤识别的模态参数小波分析方法研究的开题报告一、研究背景及意义结构损伤的定位和识别一直是结构健康监测领域的热点问题。
随着工程结构规模的不断增大和使用年限的增长，结构损伤的发生越来越普遍。
其中，片状裂纹结构的损伤是一种比较常见的情况，也是一种比较难以识别的损伤类型，因为单独的振动信号往往无法准确反映出片状裂纹的存在。
模态参数是结构健康监测中常用的一种工具，它基于结构的振动响应数据，可以反映出结构的固有频率和振型等信息，从而识别和定位结构的损伤。
然而，传统的模态参数提取方法往往无法准确地反映出结构的非线性响应和局部损伤的影响，而且对噪声和干扰比较敏感，容易导致误判。
小波分析是一种基于局部频率分析的信号处理方法，可以有效地提取非平稳信号中的局部特征。
因此，将小波分析应用于模态参数提取，可以克服传统模态参数提取方法的局限性，提高识别准确率和稳定性。
二、研究内容和技术路线本文的研究内容为带片状裂纹结构的损伤识别，研究方法为模态参数小波分析法。
具体研究内容如下：1.建立片状裂纹结构的有限元模型，进行数值模拟，并生成相应的振动响应信号。
2.采用小波分析法提取模态参数，包括固有频率、阻尼比和模态形状等。
3.分析模态参数对片状裂纹损伤的响应特征，建立模态特征库。
4.根据模态特征库中的数据，采用支持向量机等分类算法进行损伤识别。
5.对比分析本文提出的方法与传统的模态参数提取方法的识别效果，并进行仿真和实验验证。
三、预期研究成果通过本文的研究，预期达到以下成果：1.建立了带片状裂纹结构的有限元模型，可以生成相应的振动响应信号。
2.提出了模态参数小波分析法，可以有效地提取非线性和局部损伤对结构振动特性的影响，提高识别准确率和稳定性。
3.建立了模态特征库，包括固有频率、阻尼比和模态形状等特征对损伤的响应特征。
4.对比分析了本文提出的方法与传统的模态参数提取方法的识别准确率和稳定性，验证了本文方法的有效性。
四、可行性分析本文的研究内容比较具有可行性。
