基于HHT和RDT的结构运行模态参数识别方法

为提高结构自振频率识别精度和识别工作的自动化水平,提出基于希尔伯特-黄变换(HHT)和随机减量技术(RDT)的结构模态参数识别方法。首先利用傅里叶变换、巴特沃斯滤波获得目标频段动力响应,接着用经验模态分解(EMD)获得系列固有模态函数(IMF),采用RDT提取每个IMF的自由衰减振动信号,通过Hilbert变换,获得相位曲线和振幅曲线,最后拟合曲线斜率,获得自振频率和阻尼比。研究发现,无论是线性平稳信号还是非平稳信号,提出的方法在鲁棒性和准确性上均较传统的快速傅里叶变换(FFT)和HHT有优势,且无须人工介入判断模态真伪。对于非线性短信号,为获得更好的分析效果,推荐截取阈值取1.2σ,自由衰减时长取75 s。