基于随机子空间法的滑动轴承运行模态参数识别

滑动轴承的运行模态参数是其状态监测和早期故障诊断的重要指标,利用随机子空间法识别滑动轴承运行模态参数时,环境噪声和阶数过估计引起的虚假模态会影响真实模态参数的识别。为减少虚假模态的干扰,首先对振动信号利用互补集合经验模态分解和小波变换相结合的方法进行降噪处理,然后将预处理后的信号分段并分别进行模态参数识别,通过对比同阶极点获得更清晰的稳定图,最后采用谱聚类算法实现模态参数的自动选择。通过数值仿真和相关试验验证该方法的有效性。

基于随机子空间法的结构模态参数自动识别方法

为解决随机子空间法在稳定点自动分析方面存在的抗噪能力不足问题,提出了一种新的自动化识别方法.首先,采用协方差驱动的随机子空间法,按照新的定义方式输出稳定点.其次,采用改进的OPTICS算法对稳定点进行清洗、聚类.然后,采用基于频率中值的自适应合并方法,对未完全合并的簇进行有效聚合,并以簇中值作为模态参数的代表值,实现完全无人工干预的自动化模态识别.最后,以Lysefjord悬索桥模型为例进行模态识别,验证该方法的可行性.结果表明:所提方法在实现自动化的同时,具有较高的精度,频率值最大误差仅为1.926%,且在各程度噪声干扰下都能以较高的成功率自动、准确地识别模态参数,相比于对照方法,其鲁棒性优势明显.

基于数据库的优化随机子空间法识别精度评价

模态识别精度评价贯穿模态识别研究的全过程,但基于单一或少数算例的模态识别精度评价方法存在偶然性,因此提出一种基于结构响应数据库评价模态识别精度的方法。数据库的关键数据是结构的模态参数理论值和结构响应;对于集中质量模型,提出一种基于模态参数构建结构物理模型(质量、刚度和阻尼矩阵),进而计算结构响应的数据库构建方法,并用算例验证了可行性。针对随机子空间法定阶难、虚假模态剔除难的问题,提出一种基于奇异熵增量定阶和稳态图两阶段虚假模态剔除的优化随机子空间法,并利用数据库方法对优化的随机子空间法进行了识别精度评价,结果表明:基于数据库的模态识别精度评价方法可行;优化的随机子空间法频率和振型的识别精度高、阻尼比的识别精度较低。

基于随机子空间法的海上风电机组模态阻尼比识别与评估

海上风电机组在整机载荷计算时必须考虑整机与基础的阻尼比。但现有条件下,模态阻尼比的识别精度偏低,工程应用上,模态阻尼比测试值存在离散性,短期测试难以得到有统计意义的结果。为此提出一种针对海上风电机组的阻尼比评估方案,采用运行模态分析(Operational Modal Analysis,OMA)方法对广东沿海某风电场某型号风机进行1个月的持续测试,应用随机子空间法识别阻尼比,确定了阻尼比测试值的概率分布模型,研究了阻尼比离散程度与采样数据时间、测试样本数量、风速、湍流等因素的关系。结果发现随着采样时间的增加,置信区间上下边界均有增大的趋势,阻尼比离散程度在低风速高湍流下较大,随着风速增加而降低。给出阻尼比分布模型与95%置信区间,将阻尼比识别值置信范围降低到0.1%。所提方案降低了测试时间成本,为产品设计研发提供了具备统计意义的实测数据支持。

随机子空间法在低频振荡分析中的应用

电网规模的日益扩大使得低频振荡成为电力系统稳定运行中备受关注的问题之一,文中将随机子空间法应用于电力系统低频振荡模式辨识。以状态空间模型为基础,通过随机子空间辨识得到系统的状态矩阵,由其特征值可求得信号的频率和阻尼比,再由最小二乘法可得到各分量的幅值和相角。通过一合成信号验证了算法的正确性,再利用四机两区系统的仿真数据,采用随机子空间法和Prony方法分别进行辨识,结果表明,随机子空间法辨识正确,快速有效,可以应用于低频振荡的在线监测和离线分析。

基于Cholesky分解的改进的随机子空间法研究

基于数据的随机子空间法是计算精度较高的环境激励下结构模态参数辨识方法之一。该方法的缺点是当响应数据量很大时,对Hankel矩阵(Y矩阵)进行QR分解的计算效率不够理想。对YYT矩阵元素进行合理简化,再对YYT简化矩阵进行乔利斯基(Cholesky)分解。理论推导和算例分析结果均表明在不降低计算精度的同时,新方法的计算效率至少提高10倍。

桥梁断面气动导数识别的改进随机子空间法

随机子空间算法在桥梁断面气动导数识别中表现出了良好的适应性,已能较好地识别出系统的频率和阻尼比,但在低风速条件下模态振型的识别精度尚无法令人满意。气动导数对模态振型相对变化的敏感性分析表明,模态振型对气动导数识别结果影响显著。在传统的基于输出协方差的随机子空间方法(SSI)基础上,引入一种新的稳定图,同时将频率、阻尼比和振型这3种模态参数的相对误差作为形成稳定轴的标准来获取气动导数。为验证该方法的可行性,进行了平板节段模型的数值仿真,结果表明该方法有助于提高模态振型的识别精度,进而提高气动导数的识别精度。

基于改进随机子空间法的弧形闸门模态参数辨识

针对弧形闸门模态参数测试过程中存在的计算误差及环境激励干扰导致的虚假模态等问题,提出改进随机子空间法,即在弧形闸门模态参数辨识过程中引进随机子空间法,并利用时频分布——Gabor展开作为数据前处理,采用特征参数随数据量增加而变化的稳定图有效区分了物理模态和虚假特征,剔除虚假模态,辨识弱小特征,提高了辨识精度。以某水电站泄洪表孔弧形闸门为例进行模态参数辨识,并与有限元结果进行比较。结果表明,改进随机子空间法辨识结果与有限元数值分析结果吻合较好,可见所提方法可行、有效。

循环对称结构随机子空间法模态分析及验证

为探究仅基于响应测量的随机子空间法能否准确识别循环对称结构的重根模态,以制动盘为例,分别对其进行基于随机子空间法的模态分析及传统的试验模态分析,并提取了相应的模态参数,结果显示二者前9阶固有频率最大误差仅为0.66%,且振型吻合。表明仅基于响应测量的随机子空间法同样适用于循环对称类结构的模态分析。

基于随机子空间法的风机模态参数识别

结构模态参数识别是结构健康监测领域研究中的重点,本文基于1.5MW风机振动响应数据,应用随机子空间方法(SSI)的UPC和PC算法分别进行了模态识别,结果表明:PC算法优于UPC算法,风机叶轮旋转与否对风机结构系统的一阶自振频率和一阶阻尼比有一定影响,验证了随机子空间法是风机结构模态分析的一种有效方法。

一种改进的识别结构模态参数的随机子空间法

随机子空间法可有效地从环境激励下的结构响应中获取结构的模态参数,但在识别过程中需要构造高维矩阵,对高维矩阵进行奇异值分解需要大量内存与计算时间,严重影响该算法的计算效率.针对该问题,文中通过研究协方差驱动随机子空间法中Toeplitz矩阵奇异值的分解过程,发现其中一个子矩阵对于模态参数识别结果无影响,故而提出一种新的构造Toeplitz矩阵的方法,从而降低了Toeplitz矩阵的维数,提高了计算效率.实例分析证明,改进的协方差驱动随机子空间法在保持计算精度的情况下,计算时间是原来的10.6%.

基于锤击激励的随机子空间法模态参数识别

结构模态参数识别是结构健康监测领域研究中的重点,检测得到的模态参数是判定结构健康状况的重要依据,以钢筋混凝土简支梁模型为研究对象,采用Midas/Civil有限元软件进行模态参数分析,并以有限元计算结果为参考,采用锤击激励法进行简支梁的模态实验,并分别用随机子空间法和特征系统实现算法识别了整体结构的模态参数,两者误差最大不超过6%,说明锤击法的模态试验是成功的,试验结果可以为同类结构的模态试验分析提供参考。

数据驱动与协方差驱动随机子空间法差异化分析

针对能有效从环境激励结构振动响应中获取模态参数的随机子空间法,传统观点认为无论在理论上或应用中数据驱动随机子空间法与协方差驱动随机子空间法在模态参数识别过程中表现一致,实际应用中表现不一致问题,理论上探讨两种方法出现差异的原因,并进行相应的数值模拟。研究结果表明:基于QR分解的数据驱动随机子空间法无论计算精度或对较弱势模态的识别能力均明显优于协方差驱动随机子空间法。

数据驱动随机子空间法矩阵维数选择与噪声问题研究

数据驱动随机子空间法作为一种线性系统辩识方法,可以有效地从环境激励的结构振动响应中获取模态参数。其中,Hankel矩阵维数的选择直接影响到数据驱动随机子空间法消噪能力。从理论上分析了噪声与数据驱动随机子空间法Hankel矩阵维数之间的关系,并基于归一化奇异值(SVD)、稳定图以及有限元模态识别结果(FE),提出了一种评估数据驱动随机子空间法矩阵维数选择优劣的方法,并通过数值算例和导管架平台振动台试验系统地验证了该方法的有效性,结果表明:非方阵的Hankel矩阵使数据驱动随机子空间法具备更强的消噪能力和更高的模态识别精度。

随机子空间法在海上风电结构模态参数识别中的应用

频率、阻尼比等是海上风电结构动力分析的重要设计参数.但是,环境激励下海上风电结构实测振动响应噪声水平高、信噪比低,应用传统随机子空间方法(SSI)进行海上风电结构模态参数识别十分困难.对海上风电高桩承台基础进行现场测试,并对环境激励下海上实测数据进行模态参数识别,旨在获取结构频率及阻尼信息.为提升模态参数识别精度,应用奇异值分解技术实现模型定阶,模型阶次得到了合理确定;同时,应用稳定图分析技术,噪声模态得到有效识别.结果表明:结合模型定阶与稳定图分析技术,随机子空间法可以比较准确地获得环境激励下的海上风电基础结构的频率及阻尼信息.

随机子空间法与Polymax的比较研究

主要对比研究了基于环境激励的随机子空间法和Polymax算法。随机子空间法是一种时域模态识别方法,它直接将结构的响应数据构建成Hankel矩阵,并利用矩阵的LQ分解、奇异值分解和特征值分解等数学方法来识别结构的模态参数,其中在相邻模态的识别方面,它明显优于一些传统的模态识别方法。

基于随机子空间法的城市桥梁模态参数识别研究与程序开发

近年来,在桥梁结构安全性状鉴定研究中,基于环境激励的随机子空间模态分析法(SSI)研究较多。论文在城市桥梁模态参数识别中应用随机子空间算法(SSI),基于SSI理论采用Matlab软件开发出工程结构模态分析软件(MAES);以有限元仿真简支桥梁模型、市内某单跨人行天桥工程为依托,计算出模态频率的理论值,同时实测出基于随机子空间法的模态频率值进行对比和验证。研究表明,两者吻合度较高,随机子空间法在城市桥梁模态参数识别中应用价值较高。

基于随机子空间法的系杆拱桥模态测试分析

通过对某座采用顶推法施工的大跨径钢管混凝土系杆拱桥进行模态测试,基于随机子空间法进行模态分析,得到了桥梁结构前6阶振动模态参数;采用桥梁结构分析软件MIDAS建立有限元模型并对桥梁进行模态分析,提取了与实测前6阶模态振型相对应的模态参数。经过比较发现,桥梁实测模态振型、自振频率与理论分析结果相吻合,实测系杆拱桥的动力特性满足要求,同时验证了随机子空间法是桥梁结构模态分析的一种有效方法。

随机子空间法的结构模态识别

随机子空间法的模态识别正逐渐成为国内外结构损伤识别研究的一大热点。随机子空间识别法是一般基于环境振动信号,结合系统识别、线性代数和统计学的理论建立随机状态空间模型,进行模态参数识别。通过一个三跨连续梁为算例,验证了随机子空间法模态参数识别的可行性。

船舶结构动载试验的基于参考测点随机子空间法

文章提出了基于参考点的随机子空间船舶模态参数识别方法.该方法直接根据环境激励下测得的输出响应来构建Hankel矩阵,并通过QR分解技术对数据进行精简,再对投影矩阵进行奇异值分解(SVD)来剔除噪声,最后识别出结构的模态参数.它不受FFT(傅立叶变换)的影响,识别速度快,精度高.对于需快速识别船舶结构的模态参数,检测其可能存在的损伤,建立起预警及适时维修机制提供了有效手段.