利用振动响应的多种结构损伤识别方法比较

利用梁结构的不同模态参数(位移模态、转角模态、曲率模态)开展了梁结构裂纹萌生阶段的小尺度损伤识别方法的研究。首先,通过振动响应计算两跨简支梁的位移模态、转角模态以及曲率模态。其次,结合连续小波变换多分辨率和奇异性分析特性,计算3种模态参数变换后的小波系数,以辨识结构模态参数的奇异性。再次,通过对数值仿真数据加入不同程度随机噪声的方法来对比分析各方法对于结构损伤的识别效果。最后,通过实验测试数据分析各模态参数的损伤识别方法对于实际结构损伤识别的效果。结果表明,基于3种不同模态参数的损伤识别方法均能对小尺度的结构损伤进行定位,但各方法的抗噪性能不同,转角模态的抗噪性能最好,而位移模态次之,曲率模态较差。实验结果显示利用转角模态参数的损伤识别效果较好,而根据位移模态与曲率模态参数的识别效果相近,但曲率模态参数方法在较小损伤处的识别结果更容易被干扰。这为在工程实际中根据环境及振动响应特点进行损伤识别参数的选取提供了一定参考。

基于最有价值球员算法的结构损伤识别方法

将损伤识别逆问题看作是一个优化问题,提出了最有价值球员优化算法,对结构损伤进行识别研究;利用均方根数据统计分析法将结构固有频率和振型定义为一个新目标函数,引入罚函数以减少误识别信息,由最有价值球员算法识别出结构损伤位置和损伤程度。考虑不确定性因素和噪声的影响,对一简支梁和桁架结构进行数值分析,对比不同目标函数下识别效果进行识别。研究结果表明:提出的新目标函数能提供更加准确可靠的损伤识别结果。

基于LQR的车体与车下设备耦合振动控制及共振效应研究

提出一种在车体和车下设备之间进行主动减振控制的改进方法,该方法主要采用线性二次型最优控制策略和优化技术。首先用扫频法确定车体与车下设备的低阶耦合共振频率为8.2 Hz。然后分别在同步正弦和延迟随机激扰下求解最优控制参数。发现以时域性能为目标时,时域响应幅值能显著降低,但只能在耦合共振频率附近降低振动能量。为克服这一不足,提出以频率性能为目标的控制参数优化方法,所得控制参数能使车体加速度的均方根(Root mean squared,RMS)值降低40%以上。并能在较宽的频段内降低振动能量,恰好弥补了以时域性能为目标的不足。最后分析了参数扰动对控制效果的影响。结果表明,在车体质量±5%的变化范围内,加速度RMS值的降幅在40%以上;轨道激扰增加不超过2%的随机高斯噪声时,加速度RMS值的降幅在10%以上。因此,改进后的方法,不仅能有效降低车体振动,而且具有一定的控制“裕量”,可以保证工况条件劣化后的减振效果。

轨道车辆结构振动损伤识别技术综述

从智能运维的角度阐述了利用结构振动损伤识别技术进行轨道车辆结构健康监测的重要性和必要性;根据不同损伤识别的适用范围,将结构振动损伤识别技术分为基于模型的方法和基于响应信号的方法;结合结构健康监测中损伤识别的不同层次,分析了以结构损伤的存在性、类型、定位和程度表征的不同识别方法;概括了轨道车辆运维过程中损伤识别技术的典型特征,讨论了基于模型的损伤识别中固有频率、模态形状、曲率模态等与模态参数有关方法的优缺点;分析了基于响应信号方法的应用现状和发展趋势,并阐述了模型修正和优化技术在结构损伤识别中的应用;重点分析了车辆关键部件故障诊断与监测中损伤识别技术的实施,讨论了结构振动损伤识别技术在未来轨道车辆智能运维策略中的主要发展方向,展望了未来轨道车辆部件的状态检修策略和智能运维技术。研究结果表明:轨道车辆的智能运维应该充分考虑结构振动损伤识别技术与人工智能等新技术的结合;大数据驱动的结构振动损伤识别技术能够更好解决车辆状态实时监测的技术难点;考虑复杂环境因素对轨道车辆结构部件损伤识别技术的影响,需要不断完善基于耦合振动效应的结构振动损伤识别技术及方法。