环境激励下系统模态参数识别方法研究

论文摘要

环境激励（Ambient Excitation）是一种天然的激励方式,它无须贵重的激励设备,不中断结构的正常使用,方便省时等,近年来得到了很大的发展。处于环境激励下系统的振动一般都具有振幅小,随机性强,噪声影响和数据量大等特点,并且输入是未知的,因此给模态参数的识别带来的一定的困难。小波分析法能将时域和频域结合起来描述观察信号的时频联合特征,构成信号的时频谱,是近10多年来迅速发展的新兴学科。本文应用复值的Morlet小波进行时-频分析,利用小波函数与待识别信号相似程度,进行模态参数识别。全文主要包括以下内容:（1）学习了传统的模态参数识别方法,通过文献查阅了解了环境激励下系统模态参数识别的发展,对频域及时域方法进行了综述。针对环境激励下系统在模态参数识别中仅有输出的情况,通过随机减量技术获得系统的自由响应,并且对随机减量技术进行方法上的改进,在同样数据样本点的情况下,增加了平均次数以获得系统良好的自由响应函数,通过改进的Morlet小波时频分析,分解多自由度系统为若干个单自由度系统的组合,根据小波系数与系统自然频率与阻尼关系识别出环境激励下系统的模态参数,应用GARTEUR模型进行数值仿真,表明了该方法的有效性,可以使其模态参数的识别达到较好的精度。（2）用有限元方法对质-杆模型进行分析,得到模型的各阶固有频率;对质-杆模型进行试验模态分析,得到模态参数;比较以上两种方法的结果;最后用小波变换的方法对锤击质-杆模型的响应信号进行分析得到模型的模态频率和阻尼比,验证小波变换对振动系统模态参数识别的有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 模态参数识别方法的发展综述
• 1.2.1 系统模态参数识别
• 1.2.2 传统模态参数识别方法
• 1.2.3 环境激励模态参数识别方法
• 1.3 课题的提出及论文的主要工作
• 1.3.1 课题的研究意义
• 1.3.2 本文的研究目标和主要工作
• 第二章 环境激励下模态参数识别方法综述
• 2.1 频域识别方法
• 2.1.1 峰值法
• 2.1.2 频域分解法
• 2.2 时域识别方法
• 2.2.1 ITD 法
• 2.2.2 NExT 法
• 2.2.3 随机子空间法
• 2.3.4 随机减量技术
• 2.3 时频域方法
• 2.3.1 小波变换概述
• 2.3.2 连续小波变换的概念
• 2.3.3 连续小波变换的时间-尺度特性
• 2.2.4 连续小波变换的时间-频率特性
• 2.3 连续小波变换的计算
• 2.4 小波识别方法的基本原理
• 2.4.1 小波的选择
• 2.4.2 Morlet 小波识别方法的基本原理
• 2.5 本章小结
• 第三章 环境激励下系统的模态参数识别方法研究
• 3.1 MRDT-WT 方法的基本原理
• 3.1.1 改进的随机减量技术
• 3.1.2 基于自由响应的Morlet 小波方法进行参数识别的基本原理
• 3.2 GARTEUR 模型参数识别过程中各参数的选取原则
• 3.2.1 GARTEUR 模型简介
• 3.2.2 参数识别过程中各参数的选取原则
• 3.3 GARTEUR 模型数值仿真
• 3.4 识别结果及结论
• 3.5 本章小结
• 第四章 实验验证小波变换识别模态参数的方法
• 4.1 结构模态实验
• 4.1.1 质-杆模型的有限元分析
• 4.1.2 锤击法对质-杆模型的模态实验
• 4.1.3 有限元分析与实验分析结果对比
• 4.2 实验验证小波变换识别模态参数的方法
• 4.2.1 模态分析信号的选择
• 4.2.2 用小波变换方法分析脉冲响应信号
• 4.3 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表的论文