随机减量法在斜拉桥拉索模态参数识别中的应用

斜拉桥拉索模态参数 (固有频率、阻尼比 )在索力测试、拉索减振、实时控制等方面起着重要作用。文中利用随机减量技术从岳阳洞庭桥环境激励下拾取的拉索的加速度响应中分离出自由衰减振动加速度响应信号 ,将获取的加速度响应信号表达为一理论形式 ,综合运用参数识别、最优估计理论 ,识别出拉索的模态参数 ,与理论值吻合良好。本文方法简单 ,试验容易实施 ,具有工程实用价值。

基于随机减量法的非平稳激励下模态参数识别

针对现有结构模态参数识别方法平稳激励假定的不足,提出了一种非平稳激励下的结构模态参数识别方法。以白噪声调幅激励、调幅相关激励和频率幅值调制共三类非平稳随机激励为对象,采用演化谱理论推导了随机激励分段叠加后的均值和方差表达式,然后在此基础上对传统的随机减量法进行拓展,将非平稳激励下模态参数识别问题转化为结构自由振动曲线的模态参数识别,最后利用特征实现算法识别结构的模态参数。通过一个悬臂梁数值模型和两层实验室钢框架进行验证,识别结果表明运用该算法可以准确识别出非平稳激励下系统的固有频率和振型,且固有频率的识别误差在2%以内,具有较高的识别精度。

分层抽样技术在随机减量法中的应用

作为一种常用的抽样方法,分层抽样技术由于有比随机抽样技术更高的抽样精度,正在得到更加广泛的应用。该文将抽样技术应用于随机减量法中随机振动信号的提取,在一定程度上解决了随机信号段数不足的问题,明显改善随机减量信号的质量。实例表明应用该文方法抽取50个样本所获得的结果同抽取600个样本所获得的结果有相似的精度。

基于改进随机减量法和小波变换的结构模态参数识别

基于改进随机减量法和小波变换提出了一种新的结构模态参数统计识别方法.随机减量法改进后可直接处理零均值非平稳响应信号,得到自由衰减响应,小波变换的时频域特性可解耦密频、低阻尼系统,自助分布的统计估计能力考虑和降低模态参数识别的不确定性.对提出的方法进行了完整的理论推导,并通过一个四自由度系统的数值算例验证了该方法可靠性.相比较传统的时域方法和直接小波变换方法,该方法具有更高的识别精度,尤其是阻尼比系数.随后的抗噪能力验证结果表明该方法在15dB噪声干扰下仍能够稳定、准确地识别出系统的模态参数,可适用于环境激励下模态参数识别.

利用改进的EMD和随机减量法识别模态参数

对振动信号进行小波去噪,克服环境噪声的干扰,提高EMD的质量,利用相关系数去除虚伪分量,然后利用随机减量法和ITD法识别出列车地板的固有频率和阻尼比。将此方法识别结果与LMS商业软件识别结果进行对比,频率相对误差不超过6%,阻尼比相对误差不超过7%。由此说明该方法具有较高的识别精度。

随机减量法识别轮对系统模态参数

叙述了运用随机减量法获取自由响应的基本原理以及模态参数的提取方法 .选择机车车辆轮对系统为研究对象 ,从机车车辆轮对横向振动响应中得到自由响应 ,并应用最小二乘法从自由响应数据中提取出模态参数 ,最后分析了影响轮对系统随机减量法几个应注意的问题 .

基于随机减量法的分布式结构模态参数识别

分区进行平行分析处理的技术已成为大型结构密集布置无线智能传感器网络检测结构系统的重要任务。提出基于随机减量法的分布式数据采集和模态识别方法。以两边简支板模型试验为例,采用ISM400无线智能传感器,通过自然激励法获得测试结构的响应信号,计算随机减量函数,然后运用特征系统实现算法提取系统的状态空间参数,并结合稳定图的方法剔除虚假模态,识别出结构的模态性能参数。以模态置信度为判据对比分析分布式算法与集中式算法的识别效果,结果表明两种算法吻合良好。

随机减量法在机车车辆轮对系统模态参数识别中的应用

提出了运用随机减量法从轮对随机响应中提取自由响应 ,识别出模态参数的方法 ;该文以锥型踏面和磨耗型踏面为例进行了分析 ,并提出了在等效斜度变化的磨耗型踏面情况下随机减量函数的提取方法。计算结果表明 。

基于多阶段抽样技术的随机减量法

将多阶段抽样技术应用于随机减量法中随机减量信号的提取,用以解决结构振动参数识别中计算量较大的问题。数值算例和工程实例结果表明,该方法可在大大减小计算工作量的同时较准确的识别出结构振动参数。

结构模态参数识别的改进多重随机减量法研究

针对高层建筑结构周期长、阻尼比小的特点,提出改进的多重随机减量法,结合亚伯拉罕时间域法对此类长周期高层建筑结构的自振频率和阻尼比等动力特征参数进行系统识别.结合利通广场某次强/台风影响时实测到的风致加速度信号,采用改进的多重随机减量法对其自振频率和阻尼比,并与传统随机减量法和随机子空间法识别的结果进行对比.分析结果表明,改进的多重随机减量法具有对此类结构动力特征参数进行辨识的可靠性及高效性.

随机减量法在工作模态参数识别中的应用研究

实际工程应用中施加于结构的激励及其响应信号难以测量,不能用传统的识别方法提取结构的模态参数。研究了运用随机减量法从易得的结构的随机响应中提取某种自由响应信号,然后利用小波变换识别模态参数。实验通过对悬臂梁的模态参数识别,结果表明随机减量法在模态参数识别过程中的适用性及用该方法获取的模态参数具有很高的精度。

基于系统抽样技术的随机减量法

将系统抽样方法应用于随机减量法中随机振动信号的提取,对当测量得到的结构响应信号数量很大时如何能较准确地识别结构系统的周期和阻尼比问题进行了研究,给出了结构系统周期和阻尼比估计量的表达式.数值算例结果表明,当结构系统响应信号长度很大时,该方法可较好地解决信号长度与识别精度的矛盾.

随机减量法识别转向架构架的频率

随机减量法是一种随机激扰下的模态参数识别方法。在实际线路上对CW-200转向架构架的振动加速度进行了测量,并依据随机减量法对测得的加速度数据进行了构架的三阶刚体模态的识别,得到了三阶刚体模态对应的频率。证实了随机减量法识别构架模态参数的可行性。

基于随机减量法振动系统模态分析仿真研究

基于随机减量法和ITD法,利用MATLAB对环境激励下结构模态参数识别进行数值仿真算例研究。实验通过一个三自由度振动仿真系统,同时建立了MATLAB仿真模型和ANSYS仿真模型,结果显示两者的仿真结果吻合。

随机减量法在桥梁阻尼比中的应用研究

研究应用随机减量法对桥梁振动信号的分析处理,计算桥梁主振型频率对应的阻尼比。通过研究随机减量法主要影响因素,分析对比桥梁阻尼比的变化趋势,为后续应用桥梁振动数据分析桥梁运行状态的评估提供辅助方法。

一种改进的随机减量信号提取方法

在分析了随机减量信号原理和提取的基础上，针对随机减量提取方法存在的问题，提出了一种改进的随机减量信号提取方法，并对改进的方法进行了证明；通过对实际数据的计算比较，说明了当信号长度一定时，改进方法可在一定程度上解决截取幅值和平均次数的矛盾．

用随机减量法计算消能减震结构附加阻尼比

在消能减震设计中,附加阻尼比直接影响到地震影响系数的大小,也是评价消能减震方案的重要宏观指标。针对现有的由结构响应计算附加阻尼比的方法存在计算繁琐且不够准确等不足,将随机减量法运用在消能结构阻尼比的计算中,即从结构的地震响应信号中提取自由振动衰减信号,从而很方便地利用对数衰减法确定消能结构的阻尼比。算例结果表明,该法可以近似地分析减震结构耗能随振动强度和时间的变化。最后采用工程实例介绍消能减震结构的分析以及阻尼比的计算方法,并通过其来评价两种消能方案,从而为消能减震结构设计提供参考。由随机减量法计算得到的阻尼比作为一个重要评价指标可以在今后的设计中应用。

基于多阈值截取和不等概率抽样技术的随机减量法

将多阈值截取和不等概率抽样方法与随机减量法结合起来,对结构响应信号段长度不足时如何能较准确地识别结构系统的自振频率和阻尼比问题进行了研究,并给出了结构系统自振频率和阻尼比估计量的表达式。数值算例结果表明,当结构系统响应信号长度不足时,文中方法可较好地解决信号段长度与参数识别精度的矛盾,有效提高结构响应信号的利用率。

紊流激励条件下基于随机减量法的颤振边界预测研究

发展了一种紊流激励条件下的颤振边界预测方法。首先基于随机减量法从紊流激励响应中提取出系统的自由衰减响应,其次采用矩阵束法从自由衰减响应中识别出振动响应的主要模态参数,最后用识别出来的模态参数构造稳定性判据,根据稳定性判据与动压或风速的变化关系用曲线外推来预测颤振边界。数值仿真与风洞试验研究表明:利用随机减量法和矩阵束法能够较准确地识别出紊流激励响应中的主要模态参数;稳定性颤振判据下降趋势明显、规律性好,有助于在较低风速下提前预测出颤振边界,从而减小风洞试验或颤振试飞的安全隐患。

ITD和随机减量法在互联电网振荡特性分析中的应用

弱阻尼低频振荡特性是保证系统安全稳定运行的重要基础。提出采用Ibrahim时域法(Ibrahim time domain,ITD)和随机减量法相结合的方法处理广域测量信号,实现电力系统振荡特性的系统化分析。在介绍方法基本原理的基础上,通过不同类型南方电网实测信号功率谱特征比较,建立类噪声信号基本概念,进而以36节点系统仿真信号和南方电网实测信号为例,应用上述方法提取典型信号中所包含的系统动态特征信息,实现电网低频振荡特征参数识别,为基于广域测量信号,全面、及时、准确地掌握互联电力系统动态特性奠定坚实基础。