运行状态下模态参数识别方法的研究

论文摘要

运行状态下的模态参数识别主要针对一些激励不可测而只有响应输出信号的工程问题,如飞行器在飞行中的运行模态参数识别。运行状态下模态参数识别的主要特点是通常在场外进行,现场环境恶劣,信号噪声污染严重、信噪比低,因此,本文研究运行状态下的模态参数识别方法具有工程实用意义。全文主要研究工作如下:1.研究了时频域识别方法中的Morlet小波变换的时频域分析特性。分析了伸缩因子a和平移因子b的改变对子Morlet小波的时域和频域分辨率的影响关系;从识别密集模态的角度引入参数N ,研究了Morlet小波的形状与参数N的关系,参数N的选择可以通过小波熵的最小化来得到,同时研究了改进的Morlet小波变换的模态参数识别原理;2.研究了随机减量法提取自由响应信号的原理以及在实际应用中截取阈值的大小和截取子信号段数之间的关系。本文对随机减量法进行改进,采用正负小区间阈值,解决了截取阈值的大小和截取子信号段数之间的矛盾;根据运行状态下的响应信号一般具有振幅小,随机性强、噪声大等特点,本文研究了小区间阈值的选取原则;把改进的随机减量法结合改进的Morlet小波变换,对运行状态下的模态参数进行识别,并编写出相应的MATLAB程序;GARTEUR飞机模型的识别验证了该方法的有效性;3.基于响应信号间的相关函数与系统的脉冲响应函数具有相似的数学表达式的原理,本文将响应信号间的相关函数代替脉冲响应函数,结合改进的Morlet小波变换进行模态参数识别,形成一个新的运行状态下模态参数识别方法,并编写出相应的MATLAB程序;GARTEUR飞机模型的识别验证了该方法的可行性;4.对三层框架结构模型进行振动实验,分别用基于频响函数的小波变换法、基于脉冲响应的小波变换法和基于相关函数的小波变换法进行模态参数识别,结果证明了基于相关函数的小波变换法对模态参数识别的有效性;给三层框架结构一个白噪声激励,得到该结构的响应信号,用本文改进的随机减量法以及相关函数法提取自由响应信号,然后分别结合改进的Morlet小波变换识别出结构的模态参数,识别结果验证了本文研究的运行状态下模态参数识别方法的有效性和实用性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.1.1 频域识别方法
• 1.1.1.1 峰值拾取法
• 1.1.1.2 频域分解法
• 1.1.2 时域识别方法
• 1.1.2.1 随机减量法
• 1.1.2.2 NExT 法
• 1.1.3 时频域识别方法
• 1.2 本文研究意义和研究内容
• 第二章 连续小波时频域识别方法的研究
• 2.1 小波变换的定义
• 2.2 连续小波变换的定义及性质
• 2.2.1 连续小波变换的定义
• 2.2.2 连续小波变换的性质
• 2.3 小波变换的自适应时——频窗
• 2.4 小波变换的模态参数识别原理
• 2.4.1 基本小波的选择
• 2.4.2 Morlet 小波
• 2.4.2.1 Morlet 小波时频窗
• 2.4.2.2 Morlet 小波模态参数识别原理
• 2.4.3 改进的Morlet 小波
• 2.4.4 改进的Morlet 小波模态参数识别原理
• 2.5 本章小结
• 第三章 运行状态下模态参数识别方法的研究
• 3.1 ImRDT-WT 方法的基本原理
• 3.1.1 研究背景
• 3.1.2 改进的随机减量方法
• 3.1.3 GARTEUR 飞机模型数值仿真识别
• 3.1.3.1 GARTEUR 飞机模型简介
• 3.1.3.2 ImRDT-WT 各参数的选取原则
• 3.1.3.3 识别过程
• 3.1.3.4 识别结果及结论
• 3.2 CFWT 方法的基本原理
• 3.2.1 研究背景
• 3.2.2 GARTEUR 飞机模型数值仿真识别
• 3.2.2.1 识别过程
• 3.2.2.2 识别结果及结论
• 3.3 本章小结
• 第四章 运行状态下模态参数识别方法实验验证和应用
• 4.1 锤击法模态实验
• 4.1.1 三层框架实验模型介绍
• 4.1.2 锤击法对三层框架的模态实验
• 4.1.2.1 实验仪器及实验原理
• 4.1.2.2 实验过程
• 4.1.3 实验结果及误差分析
• 4.2 实验验证CFWT 方法
• 4.2.1 验证过程
• 4.2.2 验证结果及结论
• 4.3 仿真算例验证运行状态下的模态参数识别方法
• 4.3.1 仿真算例介绍
• 4.3.1.1 仿真算例验证ImRDT-WT
• 4.3.1.2 仿真算例验证CFWT
• 4.4 验证结果及结论
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 本文主要工作总结
• 5.2 今后工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文