基于脉冲响应数据的ARMA法建模以及模态参数识别

本文提出了基于脉冲响应数据的ARMA法建模以及模态参数识别的新方法。该方法利用单位脉冲响应函数与ARMA模型G reen函数等价的特点,通过脉冲响应函数来估计系统响应的自相关系数,然后建立推广的Yu le-W alker方程以求得ARMA模型自回归系数并进行参数识别。最后通过算例,对一个模拟系统进行了参数识别,对采样频率、识别精度、模型阶数之间的影响规律进行了分析。

基于小波包能量特征向量的结构动力响应损伤识别

在结构动力响应监测中如何准确判断结构损伤状况是工程上的一大难题,本文研究通过小波包能量特征向量提取结构损伤信息来识别结构损伤的方法,并进行实验分析,同时分析噪声对能量值的影响。实验发现:小波包能量特征向量具有识别结构状态的能力,并且不受噪声的影响,相反,对观测信号去噪后不利于能量特征向量的提取。

基于第二代小波变换的结构损伤检测研究进展

小波变换可以对非稳态信号进行详细的时频分析,已广泛应用于机械?航空航天?土木等工程领域中,特别是在结构损伤识别和健康监测中的应用尤为突出.在第一代小波变换基础上提出的第二代小波变换,具有算法简单?运算速度快?能够准确匹配信号的局部特征等优点.笔者综合论述了第二代小波变换理论及其在结构损伤检测中的应用,并对其未来发展进行展望.

基于小波能量分布向量的结构损伤识别

利用小波变换时-频局部化性能,提出了基于小波能量分布向量的结构损伤识别方法。首先建立无损结构响应信号小波能量分布的总体向量;其次,将实测动力响应信号分解为小波包组分,计算其小波能量分布向量(样本向量);通过样本向量和总体向量之间的马氏距离识别损伤。该方法仅利用单测点结构响应数据进行损伤识别,实验方便,计算简单,并通过钢梁试验对损伤识别方法进行了试验验证,识别结果表明小波能量分布向量是一个比较好的结构损伤指标。