结构全场工作模态分析的计算机视觉测振方法

介绍了一种基于计算机视觉的结构模态参数辨识方法,对于连续、长时间的采样视频,该方法通过设置局部“虚拟”测点、放大视频切片的处理方式,保证了测量结果的精度和分辨率,同时显著提高了数据处理效率。该方法具体步骤包括:拍摄被测结构在外激励下响应历程的一段视频;通过图像边缘检测算法在结构边缘处设置若干“虚拟”测点;通过光流法提取测点的表观运动响应,并利用随机子空间法辨识结构的模态参数;依次截取与每一阶模态对应的整周期运动视频,通过运动放大算法获得结构的全场工作模态振型。开展了模型飞机的单频振动试验,结果表明视觉测振的频率误差小于频率分辨率。开展了悬臂梁的模态分析试验,利用相机和激光多普勒测振仪同时进行动力学响应测量,结果显示提出的视觉方法与激光多普勒测振仪对悬臂梁结构前五阶模态频率的测量误差不超过0.35%,阻尼比的测量误差不超过14.6%,两者振型的MAC值高于94%,测量结果基本吻合。

融合多工况功率谱密度函数的工作模态分析方法

频域分解(frequency domain decomposition,FDD)方法是开展环境激励下结构工作模态分析(operational modal analysis,OMA)的常用方法。但是,现有的FDD方法存在一些不足:①无法剔除非白激励及谐波激励引起的虚假模态;②无法区分结构密集模态与不相关非白激励产生的虚假模态。通过研究发现功率谱密度(power spectral density,PSD)矩阵的秩是FDD方法性能的决定性因素。在此基础上,提出一种新的工作模态识别OMA方法,该方法结合了不同激励工况下的响应PSD函数矩阵,并分别对单个激励工况下的响应PSD矩阵与多工况下的增广响应PSD矩阵进行奇异值分解,通过对比单工况PSD矩阵与增广PSD矩阵在奇异值峰值处秩的变化,识别出包括密集模态在内的结构模态参数,并消除由非白激励产生的虚假模态。采用桁架结构仿真算例和广州塔的工程数据集验证所提方法的有效性。

基于工作模态分析的风电机组叶片裂纹损伤在线监测研究

针对风电机组叶片裂纹损伤发生概率高且难以发现的问题,通过叶片振动信号采集与分析来进行叶片裂纹损伤的在线监测。首先,基于工作模态分析理论构建了基于传递率的叶片模态参数在线识别方法,并搭建叶片振动物理实验台用于该方法的实验验证,通过与传统力锤激振法的实验结果对比,验证了该模态参数识别方法的准确性;然后,以某5 MW风电机组作为仿真算例,进行了叶片裂纹损伤故障仿真,并通过工作模态分析获取了损伤故障特征;最后,将叶片振动信号、模态参数和机组运行数据融合为多源数据集,结合LightGBM算法进行了叶片裂纹损伤故障诊断,诊断结果表明:LightGBM算法较常规机器学习算法能够取得更好的诊断效果,而且在数据集中融入叶片模态参数可明显增加诊断算法的准确率,从而提高叶片裂纹损伤的在线监测准确性。

自动化立体仓库巷道堆垛机的振动测试与工作模态分析

在运行条件下对自动化立体仓库巷道堆垛机进行了振动测试。使用频域分解技术 (FDD)和时域随机状态子空间辨识技术 (SSI)分别从加速度响应数据提取了堆垛机的工作模态参数 ,包括固有频率、阻尼比和模态振型。在 0～ 87Hz频带内采用两种不同的模态参数辨识方法估计的 5个模态相当一致。分析结果表明 :两种辨识算法都是有效的 ,估计的模态参数是可靠的。分析结果对于堆垛机的动力学修改和运行状态监控有重要的应用价值。

基于PolyMAX法的飞行器工作模态分析技术与应用

飞行器在大气中飞行时经历严酷的力热环境,结构动力学问题显著,而模态特性是分析这些问题的重要输入。传统地面模态试验很难准确模拟飞行环境,而工作模态分析技术能够得到飞行器实际飞行中的模态参数。文章首先简要介绍了工作模态分析技术的背景和发展现状,说明了PolyMAX法的基本原理,然后对飞行器飞行试验测量数据进行了处理和分析,采用PolyMAX法成功识别出该飞行器的模态参数,并进行了模态验证。

基于运行工况的车辆系统工作模态分析

对运行工况下某一特种车辆系统的模态参数,基于计算模态分析方法进行了计算分析;推导了基于运行工况的该车辆系统随机子空间模态识别算法,得到了其工作模态参数的估算公式。同时,对该车辆系统进行了实际运行工况下的模态识别试验,用上述算法估算公式计算了其工作模态参数,并与计算模态分析结果作了比较。对比结果表明,该车辆系统需要考虑的前8阶工作模态的阻尼比和模态频率等参数的识别结果误差分别为:3.86%～11.61%和0.61%～8.32%,由此说明该识别方法具有较高的识别精度,分析方法可行、有效,能满足运行工况下车辆系统振动分析需要。

工作模态分析理论研究现状与发展

综述了工作模态分析理论的研究现状,以及在该方面取得的一些具有代表性的研究成果,并对其今后的发展趋势作一叙述。

振动响应传递率的动力学特性研究及其在工作模态分析中的应用

振动响应传递率描述了多自由度系统中各自由度响应之间的关系,近年来在多个领域得到了广泛的应用,特别是在工作模态分析方面,获得了瞩目的应用成果。但对于振动响应传递率的动力学特性,一直缺乏完整的、系统的分析。为此,将从振动响应传递率的基础概念出发,对不同输入情况下,振动响应传递率在系统零极点的特性和对系统输入的依赖性进行解析推导分析;然后,通过数值算例对振动响应传递率的特性进行仿真验证;最后,应用振动响应传递率对非白噪声激励下梁结构的工作模态进行了辨识,表明基于振动响应传递率的工作模态分析方法能够避免虚假模态对辨识结果的影响。

基于EM算法和模态形式的状态空间模型自降阶工作模态分析

工作模态分析具有试验简单、经济可行等优点,在工程实际中有广泛的应用。在基于状态空间模型的模态分析中,模型阶次的确定是获得准确和稳定的模态参数的关键问题之一。该文结合期望最大(EM)算法和模态形式状态空间模型来实现模型自降阶和模态参数估计。将状态空间模型变换到模态形式,使待估计参数量得到精简的同时,可直接估计各阶模态响应。引入表征各阶模态响应在实际响应中占比的模态贡献作为模型降阶的指标,在EM求解模型极大似然估计时实现模型降阶。同时结合频谱图分析和阻尼比阈值剔除虚假模态,以获得实际的结构模态信息。通过数值结构模拟和现场结构实测的数据分析,结果表明该文方法具有较好的适用性和有效性。

基于工作模态分析的矿用减速器特征参数提取技术

为了提取矿用重型减速器实际运行特征参数,将工作模态分析方法应用于传动系统,在实验室搭建了工作模态试验台,运用电动同步加载系统模拟减速器实际工况直接对减速器实行加载。试验设定工况为空载和满载2种,测试记录运行状态下各测点的加速度信号。试验分析发现,加载工况反映了结构实际的内在变化情况,满载工况模态频率比同阶空载频率大。当空载条件下的高阶模态频率与满载条件下的低阶模态频率在一个范围段时,两者出现的模态振型基本一致。加载使得模态参数有所变化,但基本不会丢失减速器整体模态参数。为提高减速器的使用寿命,必须修正减速器的传动比或零部件的模态频率,避开转频和啮频。

机床铣削加工时的工作模态分析方法

机床加工过程中,获得机床工作状态时的模态参数对提高加工效率和加工质量非常重要。机床工作状态下的固有频率和阻尼比可通过工作模态分析方法获取,而机床正常加工时的振动信号中包含较强的周期成分,无法满足工作模态分析的要求。通过研究铣削加工时的响应信号特性,提出机床工作状态的工作模态分析方案:根据信号的倒谱特性去除周期振动成分,再运用工作模态分析从剩余的信号中辨识模态参数。采用龙门铣床切削试验验证了该方案的准确性,证明此方案可较好地去除振动响应中的周期成分,并获取准确的固有频率和阻尼比。

自主工作模态分析方法研究综述

为适应结构健康监测对模态分析高效和自动化的需求,自主工作模态分析(Automated operational modal analysis,AOMA)在近二十年已成为结构动力学领域的研究热点之一。自动鉴别并剔除模态分析结果中的虚假模态,保留结构真实模态,是AOMA的核心和难点。现有AOMA方法可分为三类:(1)聚类法,核心是基于聚类算法自动挑选稳定图中的稳定模态作为真实模态,是目前的主流方法。(2)峰值提取法,自动挑选由真实模态引起的响应功率谱密度函数曲线或其奇异值曲线的峰值。(3)深度学习法,利用神经网络将工作模态分析问题转化为图像目标检测或时序分析问题。重点分析了三类方法的核心思想、分析流程及各自的特点,介绍了AOMA方法在工业软件及工程结构中的应用案例,最后阐明AOMA应用中应注意的问题及发展趋势。

基于最优频率边界经验小波变换的工作模态分析

为提升经验小波变换频谱分割精度,提出一种基于最优频率边界的频谱分割方法,并结合随机减量技术、Hilbert变换和局部最小二乘法,识别结构模态参数。该方法以傅里叶谱最大幅值处频率为中心点,建立最小带宽到最大带宽的一系列频带,并利用经验小波变换提取不同频带的子分量及对应残量,将皮尔逊相关系数的最小值对应的带宽定义为最优频率边界,进行频谱分割。通过对比仿真信号下最优频率边界、局部极大值和尺度空间法频谱分割结果,并结合一座人行斜拉桥工作模态分析,考察了基于最优频率边界的经验小波变换仿真信号分解和实际结构模态参数识别效果。结果表明:相比于局部极大值和尺度空间法,最优频率边界能够避免噪声和频谱泄露的影响,获得更为准确的频谱分割结果,提升经验小波变换分解的子分量信噪比。

高速电主轴的工作模态试验分析

高速电主轴在工作状态下产生的振动对高精度加工影响较大,通过对最高转速为60000 r/min的磨削型高速电主轴进行不同转速下的工作模态试验,并运用随机子空间法(SST)对其进行模态参数的识别,得到了电主轴工作状态下多个重要部位的频谱图,分析了多个重要测点的加速度,且与出厂理论值进行比较,以验证其是否符合高精度加工生产的要求和所采用试验方法的正确性,同时说明电主轴产生振动的主要原因,排除了试验用电主轴在共振区工作的可能性。

基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别

针对基于稀疏成分分析和正交基压缩感知的欠定工作模态参数识别方法准确率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别方法。所提方法在模态振型估计的基础上利用自适应字典压缩感知重构模态坐标响应。在压缩感知框架下,首先,所提方法利用滤波分离的方法构造字典学习的训练样本;然后,使用基于K均值奇异值分解的字典学习方法和层次耦合字典训练策略生成自适应字典,实现了无监督的字典学习;最后,利用正交匹配追踪算法得到稀疏系数分量,进而恢复源信号重构模态坐标响应。在压缩感知框架下,所提方法利用K均值奇异值分解算法学习得到的自适应字典,对于信号的分解比傅里叶基或离散余弦基等正交基具有更强的稀疏表示能力。在5自由度的仿真数据集下的欠定工作模态参数识别的结果表明,所提方法比稀疏成分分析、正交基压缩感知等方法具有更好的识别精度和鲁棒性。

基于振动台基础激励的叶片工作模态分析

对发动机叶片进行模态分析可以为其高周疲劳设计提供数据支撑,有效避免叶片在实际工作中的共振。本文基于工作模态分析理论,搭建叶片工作模态分析试验系统。采用振动台对叶片进行基础激励,同时测量叶片表面的振动响应,计算测点与参考点之间的互功率谱,然后用最小二乘复频域法进行拟合,得到叶片的模态参数(包括固有频率、振型和阻尼比)。最后讨论了不同参考点对工作模态结果的影响,给出了参考点选取的合理建议。

基于自激励的机床工作模态的分析

机床在高速高精加工过程中,准确的辨识其动力学参数对提高加工的质量和效率非常重要。传统的动力学辨识是通过实验模态分析实现的,但是该方法只能获取被测对象静态下的动力学参数。与静态相比,在运行状态下,机床的物理参数(质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵)均会发生变化,动力学参数从而不再一致。本文利用机床可动部件对机床进行激励,应用工作模态分析辨识机床动力学参数,并对单轴和多轴的激励效果进行对比。

环境激励下高层建筑结构模态测试与有限元建模分析

对高层建筑在环境激励下现场实测以及随机振动分析,所获得的频率和振型等模态信息对于高层建筑结构的动力性能评估和抗震设计有着重要的意义。介绍广西来宾的高层建筑动力测试项目,对8栋高层建筑结构进行系统地随机振动信号测试,通过互相关函数分析和傅里叶变换从而得到结构的互功率谱,利用设置参考点进行分步试验获得结构的工作模态,从而获得结构振动的自振频率等重要参数。在PKPM软件和Sap2000软件中建立高层建筑有限元模型从而来获得结构振动的计算频率和振型。为了研究填充墙的刚度和质量对高层结构动力特性的影响,在Sap2000软件中特别建立三种有限元模型。通过研究发现测试所得到的结构的基频为常用设计软件PKPM计算基频值的2倍以上,另外合理地选用壳单元模拟剪力墙刚度并考虑填充墙质量作用于梁上能较准确地估计结构实测模态值。最后将本次对8栋高层结构测试所得到的基频与5个国家基本周期的经验公式估计值进行对比分析。

模态分析方法综述

综述模态分析在研究结构动力特性中的应用,介绍模态分析的两大方法:数值模态分析与试验模态分析。并着重介绍目前的研究热点———工作模态分析,对其方法存在的问题进行评述。

QICA在齿轮箱工作模态识别和故障诊断中的应用

机械结构工作模态参数识别和振动故障诊断是在工程应用中不可或缺的两个重要技术。借助于LMS齿轮箱故障振动实验,将一种量子优化的独立分量分析算法(Quantum Independent Component Analysis,简称QICA)应用于齿轮箱工作模态参数识别和故障诊断实验中。通过对两种实验的应用分析,结果表明QICA排除了噪声和混频的影响,克服了特征参量难以区分的问题,能够有效地识别出齿轮箱模态固有频率;QICA使微弱故障信息明显增强,并与PNN结合达到了故障诊断目的,使故障诊断可靠性明显提高。