基于振动信号的结构模态参数识别与损伤分析

论文摘要

振动模态参数是决定结构动力特性的主要参数,在结构建模、振动控制、损伤识别和结构优化等方面起着很重要的作用。本文以小波变换和Hilbert-Huang变换（HHT）为主要工具,对结构模态参数识别问题和结构损伤问题进行了研究。1.研究了基于复Morlet小波变换的结构模态参数识别方法。利用复Morlet小波变换对结构的自由振动响应信号进行分析,通过小波脊线对应的尺度和脊线上的小波系数识别其瞬时频率和瞬时振幅。利用复Morlet小波因子与中心频率之间的关系,在小波因子为（N=2-20）范围内对自由振动信号进行了结构模态参数的辨识。当N增大时,振动信号的频域分辨率就得到了提高,此时对模态参数识别有较好的效果,但相应的时域分辨率会降低,故N的取值并非越大越好。参数N的作用是协调频域和时域的分辨率使之达到最佳的折衷状态。对白噪声激励下振动信号的结构模态参数识别是依据相关函数理论,利用复Morlet进行模态参数的识别,并取得了不错的识别效果。利用高频噪声信号的小波变换系数小、振动有效信号主要表现为低频的特点,对含有白噪声的振动信号进行结构模态参数的识别。以上方法均能使模态参数的辨识误差控制在允许范围内。2.利用EMD分解对振动信号进行结构模态参数的识别,识别误差在5%以内。对于三自由度及以上结构,应用HHT方法识别模态参数就不理想。故采用对振动信号先添加带通滤波器、再利用HHT进行模态参数识别的方法,识别误差也较小。提出了基于EMD的小波变换法进行结构模态参数识别的方法：对振动信号进行EMD分解,将分解得到的本征模函数（IMF）利用小波变换法进行结构模态参数识别,并且识别误差控制在8%以内。利用HHT方法对含有白噪声的振动信号进行结构模态参数的识别,由于EMD对此信号分解的效果不好,故识别的误差较大。3.利用基于小波变换的模态参数识别法和基于小波包的能量法进行结构损伤的分析。前者是利用损伤前后结构的模态参数发生变化的特点判断结构损伤。其间利用相乘最小逆指数法来解决信号提前衰减的问题,有利于损伤的分析。后者通过将振动信号用小波包分解为若干个频段,利用损伤前后各个频率成份能量变化的特点进行损伤分析。两方法都能较好的进行结构损伤的分析。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 综述
• 1.2.1 结构模态识别方法综述
• 1.2.2 结构损伤综述
• 1.3 本文的研究目的和内容
• 第二章 基于小波变换的结构模态参数识别
• 2.1 引言
• 2.2 小波变换理论
• 2.2.1 连续小波变换
• 2.2.2 复小波变换
• 2.3 基于小波变换的结构模态参数识别理论
• 2.4 冲击激励下的结构模态参数的识别
• 2.4.1 单自由度振动系统的模态参数识别
• 2.4.2 三自由度振动系统的模态参数识别
• 2.5 白噪声激励下的结构模态参数的识别
• 2.5.1 振动响应信号的相关函数
• 2.5.2 数值仿真
• 2.6 噪声信号下的结构模态参数识别
• 2.6.1 噪声信号下的结构模态参数的识别
• 2.6.2 数值仿真
• 2.7 本章小结
• 第三章 基于EMD的结构模态参数辨识
• 3.1 Hilbert-Huang变换的基本理论
• 3.1.1 Hilbert变换与瞬时频率
• 3.1.2 本征模函数
• 3.1.3 EMD的基本原理
• 3.1.4 EMD分解方法的完备性和正交性
• 3.1.5 HHT方法
• 3.2 基于Hilbert-Huang变换的结构模态参数识别
• 3.2.1 结构模态参数的识别
• 3.2.2 数值仿真
• 3.2.3 利用HHT加带通滤波器的方法进行结构模态参数识别
• 3.3 基于EMD的含噪振动信号的结构模态参数识别
• 3.4 基于EMD的小波变换法
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于振动信号的结构损伤分析
• 4.1 基于连续小波变换的结构损伤分析
• 4.2 基于小波包分解的结构损伤分析
• 4.2.1 离散小波变换
• 4.2.2 小波包分解
• 4.2.3 基于小波包分解的结构损伤识别
• 4.3 本章小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 研究成果