A new damping ratio identification method based on pattern search

In order to improve the effectiveness of traditional time domain identification methods in identifying damping ratios, a new damping ratio identification method based on pattern search is proposed by fluctuating the reliable natural frequency obtained through traditional time domain identification methods by about 10% to build the boundary conditions, using all the initial identification results to establish the free decay response of the system, and using the pattern search method to correct the initial identification results with the residual sum of squares between the free decay response and the actually measured free-decay signal as the objective function. The proposed method deals with the actually measured free-decay signal with curve fitting and avoids enlarging the identified error caused by intermediate conversion, so it can effectively improve the identified accuracy of damping ratios. Simulations for a room-sized vibration isolation foundation show that the relative errors of analyzed three damping ratios are down to 1.05%, 1.51% and 3.7% by the proposed method from 8.42%, 5.85% and 8.5% by STD method when the noise level is 10%.

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。

用时域峰值法计算频率和阻尼

时域参数识别法无需将测试信号在时域与频域之间变化 ,避免了由FFT变换引起的截断误差 ,如能量泄漏等。本文根据脉冲响应时间序列的峰值及其对应的时间序列计算频率、阻尼、幅值和相位。算例表明 ,本文方法计算精度高 ,不仅能高精度地识别频率、阻尼比、幅值 ,而且能有效地识别相位角 ,为重构信号创造了条件。

识别结构模态阻尼比的一种新方法

提出一种新的由结构自由振动响应识别结构阻尼比的方法。对于单自由度振动系统 ,推导出响应历程与时轴所围各面积之间的确定性关系后 ,利用各面积之间的关系来确定自由衰减振动的阻尼比系数。与传统的对数衰减率法比较 ,它具有抗噪声干扰能力强、精度高、稳定性好及简便实用等特点。对于多自由度振动系统 ,先将结构上某测点的自由振动响应表达为一理论解析式x (t) ,以eat相乘x (t) ,预给a初值范围 ,通过牛顿二分法(或黄金分割法 )搜索a值 ,直至eatx (t)做等幅振荡 ,则该阶模态的各模态参数得以确定。从总响应中扣除该阶模态对总响应的贡献后 ,重复这一过程 ,则可识别出响应信号中各阶模态的模态阻尼比。仿真计算与岳阳洞庭湖斜拉桥拉索实测试验结果表明了本文方法的有效性和实用性。

桥梁工作模态分析中阻尼比识别的离散性研究

准确识别阻尼比一直是桥梁结构模态参数识别的难题。为研究工作模态分析中识别的阻尼比离散性问题,总结了现有的代表性的频域、时域和时频分析的阻尼比识别方法,指出了各种方法导致识别结果不准确的原因。以一个预应力混凝土连续梁桥的工作模态分析为例,分析了阻尼比识别的结果,研究了减小识别的阻尼比离散性的方法。结果表明:相对频率而言,阻尼比识别结果离散程度较高;在混合自由振动响应的情况下,通过增加采样时间,能改善阻尼比识别离散较大的问题,提高识别精度;利用振动水平较低的随机振动响应识别的阻尼比离散性较小。

水电站厂房结构模态参数的遗传识别方法

环境激励下结构模态参数的时域识别方法是近年来的研究热点,水电站厂房结构一般规模巨大,常规的激励方式会对结构产生不良影响.此外,由于噪声的干扰往往产生众多虚假模态.由于机组停机过程中环境激励响应较易获得,提出一种基于遗传算法的结构模态参数识别方法,采用多信号分类法进行信号定阶.运用该方法通过模拟信号对其进行验证.并将其应用到水电站厂房结构的模态参数识别中.结果表明,该方法能够有效准确地识别出结构的自振频率和阻尼比.

一种改进的矩阵束模态参数估计方法

矩阵束是一种常用的系统模态参数估计方法,在观测信号信噪比较低的情况下较难取得理想的结果。通过引入随机减量技术来改善实测信号的品质,进而得到了一种改进的矩阵束方法,并应用蒙特卡罗方法对信噪比变化、算法参数影响等计算性能进行了统计分析。经与传统方法对比,文中所给出的改进矩阵束方法可以有效地提高模态参数估计的精度。

基于希尔伯特变换结构模态参数识别

应用HHT方法对GARTEUR飞机模型模态参数进行识别,通过采用多通带滤波器对信号进行滤波,较好的解决模态混叠问题,采用NExT法对信号预处理,由EMD分解获得较准确的各阶固有模态函数分量(IMF),在EMD分解中使用镜像延拓方法对极值点进行处理来抑制端点效应,然后将分解得到的IMF分量进行希尔伯特变换并结合ITD法识别出各阶固有频率和阻尼比。最后对悬臂梁进行数值仿真模拟,并将模态参数识别结果和理论值进行对比,并运用此方法进一步识别GARTEUR飞机模型固有模态参数。

高阻尼合金胶粘层合板阻尼特性研究

考虑高阻尼合金胶粘层合板中高阻尼合金的阻尼迟滞特性和胶粘剂本构中固化时间影响的关系,进行粘贴阻尼合金板后层合板结构的非线性动力有限元建模。对不同胶粘剂固化时间的高阻尼合金层合板进行数值仿真分析,用有理分式正交多项法结合非线性优化方法对仿真数据进行处理,得到不同胶粘剂固化时间下高阻尼合金层合板的固有频率和模态阻尼比。通过与锤击法模态试验所得高阻尼合金层合板模态参数对比,验证了有限元仿真模型的合理性。通过数值仿真和试验结果分析发现:粘贴阻尼合金板后层合板结构阻尼比有大幅度提高;随着胶粘剂固化时间的增加,层合板阻尼性能增强,瞬态振动也可以得到更快地衰减。表明高阻尼合金层合板的阻尼性能与阻尼合金的应变幅值有关;阻尼合金的应变幅值越大,阻尼合金层合板模态阻尼比越大,对应结构的减振性能越佳。

风电机组混合塔架结构阻尼比的研究

混合塔架作为风电机组广泛应用的一种高塔架形式,其结构模态阻尼比精度对塔架载荷和成本有着重要影响。基于以材料阻尼比作为输入求解风电机组混合塔架结构阻尼比的有限元分析方法,计算出140 m混合塔架第1阶模态阻尼比为0.96%。为验证该方法的正确性,通过测量阻尼性能差异较大的有机玻璃单件、钢板单件的材料阻尼比,以及有机玻璃与钢板组件的模态阻尼比,以测量的材料阻尼比作为输入开展了有机玻璃与钢板组件模态阻尼比的有限元分析。有限元求解与试验测试的1阶模态阻尼比结果分别为0.570%和0.589%,两者相差3.33%。结果表明,以材料阻尼比作为输入计算混合塔架模态阻尼比的有限元分析方法是正确的。

基于跌落试验的某型地铁车体模态分析

为了测试国内某型地铁车体的刚体模态参数,对其进行跌落模态试验与分析。首先改变楔块的摆放方式,通过对车体施加沿轨道方向牵引力使车体缓慢牵引至楔块平台上,并沿规定方向将车辆缓慢推下,车体沿轨道方向运动并通过楔块完成“跌落”;其次利用楔块对车辆产生阶跃冲击激励,测定车辆受到阶跃冲击后的自由衰减振动时间历程;最后采用机车车辆悬挂自振特性试验方法阶跃法对车体的模态参数进行识别。研究结果表明:通过改变楔块的摆放方式对被测车轮进行阶跃激振,可以算出测定车体的自振频率和相应的阻尼比。研究成果可以为地铁车辆的刚体模态参数识别提供指导。

基于VMD的建筑结构模态参数识别

在建筑结构的健康监测、控制和状态评估中经常遇到的一个关键性问题是如何根据实测响应信号准确估计结构阻尼比及自振频率等模态参数。基于变分模态分解(VMD)提出一种新的结构模态参数识别方法。该方法首先对实测振动信号进行VMD分解,获得单模态信号,然后采用自然环境激励技术(NEXT)得到单模态信号的自由衰减响应,最后利用直接插值法(DI)和曲线拟合获得结构的自振频率和阻尼比。通过三层框架结构的数值模拟验证了该方法的准确性及可靠性。利用该技术对台风“达维”作用下广州中信广场的实测加速度数据进行分析,并将估计的结构模态参数和其他识别方法的分析结果进行对比,进一步验证了该方法的准确性和有效性。

环境风激励下中信广场的模态参数识别

为了准确地识别建筑结构的模态参数,提出了一种基于多重信号分类算法(multiple signal classification,简称MUSIC)、经验小波变换(empirical wavelet transform,简称EWT)和同步提取小波变换(synchroextracting transform,简称SET)的结构模态参数识别方法。首先,通过MUSIC-EWT对实测振动信号进行分解;其次,使用SET对单模态信号进行去噪处理;然后,采用自然环境激励技术(natural excitation technique,简称NExT)得到单模态信号的自由衰减响应;最后,利用Hilbert变换(hilbert transform,简称HT)和曲线拟合获得结构的自振频率和阻尼比。通过三层框架结构的数值模拟验证了该方法的准确性和鲁棒性。利用该方法对台风“达维”作用下广州中信广场的实测加速度数据进行分析,并将估计的结构模态参数和其他识别方法的分析结果进行对比,进一步证明了该方法的准确性和鲁棒性。

基于改进EWT的超高层建筑模态参数识别

文章基于改进经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)、自然激励技术(natural excitation technique,NExT)及归一化的希尔伯特变换(normalized Hilbert transform,NHT),发展一种超高层建筑的模态参数识别方法。该方法首先使用基于Burg算法的自回归功率谱替代傅里叶频谱划分频谱区间,改进傅里叶频谱分割过程,以此构造经验小波滤波器组,将结构响应信号自适应地分解为一系列固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),再利用NExT得到单分量信号的自由衰减响应,最后通过NHT和曲线拟合识别结构的阻尼比和自振频率。利用该方法对数值模型和台风“海棠”影响下台北101大楼的结构响应进行了模态参数识别分析。研究结果表明,文中提出的模态参数识别方法用于超高层建筑模态参数识别具有有效性、准确性和适用性,该方法可以利用非线性、非平稳、动态响应小且噪声水平高的结构响应信号,准确地估计超高层建筑的固有频率和阻尼比。

基于频域分解法正交模态分离的阻尼比识别研究

频域分解法是一种频域模态参数识别方法,因其操作简单、抗噪声能力强而被广泛使用。虽然频域分解法对于振型和固有频率有着较高的识别精度,但是对于阻尼比的识别精度不够高,其原因是在多自由度结构下,求解阻尼比需要将固有频率窄带范围内的最大奇异值数据傅里叶逆变换到时域,并通过对数衰减法求解阻尼比,而窄带范围的数据很可能会受到其他阶模态的干扰,进而影响阻尼比的识别。因此提出了正交模态分离频域分解法识别结构的阻尼比。首先,通过结构响应计算出结构的输出功率谱矩阵,并使用频域分解法识别结构各阶固有频率和振型;然后,将识别出的固有频率和振型代入计算公式,使用振型正交等方法将各阶模态分离,并计算出各阶模态的增强输出功率谱函数,通过增强功率谱在频域计算出结构各阶的阻尼比;最后,在数值算例中对比了频域分解法以及正交模态分离频域分解法的阻尼比识别结果,并将理论应用于实桥的测试中,计算出该桥梁的前4阶阻尼比。结果表明:该方法可以将多阶输出功率谱矩阵分离成多个单阶的增强输出功率谱函数,并且通过分析增强输出功率谱函数的曲线直接在频域计算出结构的阻尼比,避免了在阻尼比识别中不同模态的相互干扰以及频时域转化带来的影响,提高了阻尼比的识别精度。

弹性半空间场地辐射阻尼影响下结构模态阻尼比实时耦联动力试验

为进行弹性半空间场地下结构动力特性的试验研究,提出以Fourier谱幅值与频率成反比、带通的平稳随机荷载作为实时耦联动力试验的激励;建立了综合运用经验小波变换(EWT)、随机减量法(RDT)和Hilbert变换进行实测结果的模态参数识别技术;土-结构相互作用体系中土体采用数值子结构模拟,地上结构采用物理子结构。对钢结构模型采用三种不同配重分别进行刚性基础和土-结构相互作用的模态参数识别试验,结果表明,所提平稳荷载激励下的实时耦联动力试验具有良好的稳定性;试验数据经EWT和RDT可得标准的自由振动信号,较好识别了体系的动力特性。因此,所提的试验和参数识别方法合理。刚性基础下框架结构的各阶模态阻尼比基本相同,且与结构的自振频率无关;在弹性半空间辐射阻尼的影响下,结构模态阻尼比远大于刚性基础下的阻尼比,且与结构的自振频率相关。

改进贝叶斯谱密度法及其在超高层结构振动模态参数识别中的应用

基于白噪声激励的贝叶斯谱密度识别方法,可在识别出结构模态参数的同时,对识别结果的不确定性进行评估。在贝叶斯谱密度法(BSDA)的基础上,进一步提出适合有色噪声激励的改进参数识别方法(MBSDA),并对参数已知的合成信号进行参数识别。通过两种方法识别出的阻尼比、荷载等主要参数指标的对比表明,MBSDA比BSDA有较高的准确性。对位于深圳市高280 m的超高层建筑在近5年4次台风作用下的加速度响应时程进行参数识别,并评估结果的不确定性。结果表明:采用MBSDA和BSDA对结构频率进行识别,二者结果基本一致,但前者识别得到的模态阻尼比略高于后者;由4次台风作用下的加速度响应识别得到的阻尼比和结构振动加速度均方根之间不存在明显的统计相关性,所测超高层建筑的平均阻尼比为1.02%。

基于强震记录的钢筋混凝土结构阻尼比研究

为研究强震下钢筋混凝土结构的阻尼特性,选取39栋钢筋混凝土结构在历年地震中观测到的共230条地震响应记录,依据框架结构、剪力墙结构和框架-剪力墙结构三种典型的结构类型进行分类整理,采用单输入多输出的特征系统实现算法,对以第一振型为主的结构在不同强震记录下进行模态参数识别,统计得到三种典型结构不同激励强度下的基阶阻尼比估算公式,并从阻尼机理以及结构变形层面,对导致差异的原因进行了分析讨论。研究表明,结构未严重破坏前,阻尼比随激励强度的增大而增大,随结构高度的增大而减小,不同结构类型表现出了不同的阻尼比大小:框架结构阻尼比大于剪力墙结构,框架-剪力墙结构阻尼比大致居于两者之间。

参数识别的改进Bayesian TDD-FFT方法及其应用

针对Bayesian TDD-FFT(time domain decomposition-fast Fourier transform)方法的傅立叶频谱泄漏和后验概率抽样分析不易收敛等问题,提出了模态识别的改进Bayesian TDD-FFT方法。该方法采用AR(auto-regression)模型谱估计代替傅立叶谱进行参数识别,解决了傅立叶谱不满足无偏性和一致性的问题,提高了模态参数的识别精度;基于高斯概率模型,利用对数似然函数的二阶泰勒展开,将模态参数的后验联合概率分布函数简化为高斯概率密度函数,实现了模态参数的不确定性评估,并通过数值算例验证了改进Bayesian TDD-FFT方法的有效性。基于环境激励下的上海中心大厦实测数据,通过将改进Bayesian TDD-FFT方法与fast Bayesian FFT方法、随机子空间法等4种识别方法进行对比,验证了改进的Bayesian TDD-FFT方法具有良好的识别精度和抗噪性。同时,发现5种方法识别的结构自振频率总体吻合较好,而阻尼比存在较大差异。

台风作用下广州中信广场的模态参数识别

基于同步挤压小波变换(Synchrosqueezing wavelet transform,简称SST)和奇异值差分谱理论,发展了一种新的模态参数识别方法,以提高建筑结构模态参数识别结果的精度。该方法首先使用SST对结构的实测振动信号进行分解,得到若干个本征模态函数(Intrinsic mode functions,简称IMF)。再构建各个IMF的Hankel矩阵,进行奇异值分解,根据奇异值差分谱对IMF进行去噪处理。然后采用自然激励技术(Natural excitation technique,简称NExT),得到各IMF的自由衰减响应。最后通过Hilbert变换和曲线拟合获得结构的自振频率和阻尼比。采用该方法对台风"达维"作用下广州中信广场的实测加速度响应进行分析,并将识别出的结构模态参数与已有方法的识别结果进行对比。结果表明,该方法能有效地识别结构的模态参数,且具有较好的准确性与鲁棒性。