專利名稱：基于響應(yīng)信號時頻聯(lián)合分布特征的模態(tài)參數(shù)辨識方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于模態(tài)參數(shù)識別領(lǐng)域，具體涉及到一種基于復(fù)小波連續(xù)變換的模態(tài)參數(shù)識別方法，通過沖擊響應(yīng)信號來進(jìn)行模態(tài)頻率和阻尼比的識別。
背景技術(shù)：
模態(tài)參數(shù)識別是從測試所得信號中準(zhǔn)確估計振動系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)，包括模態(tài)固有頻率、模態(tài)阻尼比等。傳統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)識別方法分為時域法和頻域法，不能同時利用數(shù)據(jù)的時域和頻域信息，因此參數(shù)識別的精度受到了限制。此外，傳統(tǒng)的參數(shù)識別方法須同時測得激勵信號和響應(yīng)信號，但在實際工程應(yīng)用中，特別是對于大型結(jié)構(gòu)，在環(huán)境激勵等情況下有時難以獲得輸入激勵。因此，直接利用振動響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識別日趨重要。小波分析是傅立葉分析思想的發(fā)展與延拓，是一種信號的時頻分析方法，它具有多分辨分析的特點，而且在時域和頻域都具有表征信號局部特征的能力。小波既可以處理輸入一輸出信號，又可以單獨處理響應(yīng)信號，方便了試驗信號的采集。傳統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)識別方法對噪聲比較敏感，且只能處理穩(wěn)態(tài)信號。小波分析各尺度的小波函數(shù)具有不同的頻帶范圍和頻率中心，相當(dāng)于對信號進(jìn)行帶通濾波，這樣不同尺度對應(yīng)著不同的頻率段。小波變換系數(shù)表示了小波與信號相似的程度，小波系數(shù)越大說明相似程度越高。對于參數(shù)識別，若某一尺度對應(yīng)的系數(shù)最大，則表示該階模態(tài)對小波系數(shù)的貢獻(xiàn)最大。小波變換處理信號的優(yōu)勢，使之成為一種實現(xiàn)參數(shù)辨識的有效途徑。P.Argoul等引入Cauchy小波用來識別模態(tài)頻率、振型和阻尼比；T-P.Le等對系統(tǒng)的自由響應(yīng)進(jìn)行連續(xù)小波變換，識別結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)；何正嘉等利用經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夂蚅aplace小波相關(guān)濾波相結(jié)合的方法進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識別；張令彌等提出了基于改進(jìn)Morlet小波的模態(tài)參數(shù)識別方法對識別密集模態(tài)具有良好的效果，并且在環(huán)境激勵下以互相關(guān)函數(shù)代替系統(tǒng)的自由響應(yīng)數(shù)據(jù)，給出了基于Morlet小波變換的頻率、阻尼比的參數(shù)識別方法。然而，在連續(xù)小波進(jìn)行參數(shù)辨識時，最佳模態(tài)尺度的選擇對識別結(jié)果的準(zhǔn)確性有重要的影響。本發(fā)明涉及了一種基于復(fù)小波連續(xù)變換的模態(tài)參數(shù)識別方法，能直接用結(jié)構(gòu)的響應(yīng)信號進(jìn)行參數(shù)識別，將時間平均小波能量譜應(yīng)用到尺度選擇中，通過提取特定尺度下小波變換系數(shù)的幅值和相位分量來識別頻率和阻尼比。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于響應(yīng)信號時頻聯(lián)合分布特征的模態(tài)參數(shù)識別方法，其改進(jìn)了最佳尺度選取的方法，將時間平均小波能量譜應(yīng)用到識別中，從而對模型階數(shù)及各階模態(tài)對應(yīng)尺度的選取進(jìn)行量化，能精確找到進(jìn)行參數(shù)識別的尺度。本發(fā)明的技術(shù)方案包括采集結(jié)構(gòu)的振動響應(yīng)信號、對信號進(jìn)行連續(xù)小波變換、參數(shù)預(yù)識別、確定最佳尺度、提取瞬時幅值和瞬時相位、線性擬合計算模態(tài)參數(shù)等步驟。具體實現(xiàn)參數(shù)識別的步驟如下:
(I)采用錘擊或掃頻法進(jìn)行結(jié)構(gòu)激勵，加速度傳感器對結(jié)構(gòu)進(jìn)行測量，采集結(jié)構(gòu)的脈沖響應(yīng)信號作為待分析信號；(2)對信號進(jìn)行連續(xù)小波變換，得到不同小波變換域(實、虛、模、相位)的小波系數(shù)分布特征。對于連續(xù)小波，某一尺度對應(yīng)的是一個頻域段，一般稱為偽頻率。
權(quán)利要求
1.一種基于響應(yīng)信號時頻聯(lián)合分布特征的模態(tài)參數(shù)辨識方法，其特征在于，該方法包括如下步驟: (1)針對機(jī)械結(jié)構(gòu)進(jìn)行錘擊或掃頻激勵，僅利用加速度傳感器測量結(jié)構(gòu)的振動響應(yīng)，并保存脈沖響應(yīng)信號用于后續(xù)分析； (2)對脈沖響應(yīng)信號進(jìn)行復(fù)小波連續(xù)變換，得到不同小波變換域的小波變換系數(shù)分布特征； (3)利用小波變換系數(shù)求取時間平均小波能量譜，并由尺度與頻率的對應(yīng)關(guān)系來實現(xiàn)豐吳態(tài)頻率的預(yù)識別，進(jìn)而確定最佳尺度； (4)采用小波截面法提取模態(tài)階次對應(yīng)尺度下的小波變換系數(shù)切片，根據(jù)其幅值、相位分量進(jìn)行線性擬合來得到結(jié)構(gòu)的固有頻率和阻尼比。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于響應(yīng)信號時頻聯(lián)合分布特征的模態(tài)參數(shù)辨識方法，其特征在于，所述步驟(2)中復(fù)小波連續(xù)變換中:首先確定參數(shù)帶寬fb，小波中心頻率f。，從而確定復(fù)小波連續(xù)變換的基函數(shù)，對于連續(xù)小波，某一尺度對應(yīng)的是一個頻域段，一般稱為偽頻率，其由下述公式得到，
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于響應(yīng)信號時頻聯(lián)合分布特征的模態(tài)參數(shù)辨識方法，，其特征在于，所述步驟(3)中確定最佳尺度的方法為: (3.1)由復(fù)小波連續(xù)變換的實部或虛部或模值系數(shù)矩陣計算時間平均小波能量譜； (3.2)將各測點的時間平均小波能量譜進(jìn)行集總顯示，搜索能量譜中的局部峰值點，進(jìn)而確定其對應(yīng)的最佳尺度； (3.3)由尺度與偽頻率的對應(yīng)關(guān)系，對步驟(3.2)中的最佳尺度進(jìn)行固有頻率的預(yù)識另O，進(jìn)而確定模態(tài)參數(shù)識別所需的尺度信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于響應(yīng)信號時頻聯(lián)合分布特征的模態(tài)參數(shù)辨識方法，其特征在于，所述步驟(3)中求取時間平均小波能量譜的公式為:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于響應(yīng)信號時頻聯(lián)合分布特征的模態(tài)參數(shù)辨識方法，其特征在于，所述步驟(4)中實現(xiàn)參數(shù)辨識的具體方法如下: 提取模態(tài)階次對應(yīng)尺度下的小波變換系數(shù)切片，對其瞬時幅值求對數(shù)，再求微分得到系數(shù)= - ζ ωη，并對瞬時相位求微分得到系數(shù)k2 = ^再由吟二噸^/^的關(guān)系獲得對應(yīng)階次的固有頻率和阻尼比。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于響應(yīng)信號時頻聯(lián)合分布特征的模態(tài)參數(shù)辨識方法，直接利用結(jié)構(gòu)的振動響應(yīng)進(jìn)行信號分析和結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)辨識。首先對結(jié)構(gòu)的響應(yīng)信號進(jìn)行復(fù)小波連續(xù)變換，得到不同小波變換域(實、虛、模、相位)的能量分布特征；利用小波變換系數(shù)求取時間平均小波能量譜，從而對模型階數(shù)及各階模態(tài)對應(yīng)尺度的選取進(jìn)行量化；在此基礎(chǔ)上，獲得參數(shù)辨識所需的最佳尺度，由尺度與頻率的對應(yīng)關(guān)系實現(xiàn)模態(tài)頻率的預(yù)識別；最后提取特定尺度下的小波變換系數(shù)切片，利用幅值和相位分量進(jìn)行線性擬合實現(xiàn)結(jié)構(gòu)的固有頻率和阻尼比的辨識。仿真與實驗結(jié)果均表明，即便不計入外界激勵作用，利用本發(fā)明所涉方法仍能實現(xiàn)結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的精確辨識。
文檔編號G01H17/00GK103217213SQ20131005540
公開日2013年7月24日 申請日期2013年2月21日 優(yōu)先權(quán)日2013年2月21日
發(fā)明者張建宇, 楊洋, 馬金寶, 胥永剛, 張隨征, 劉鑫博 申請人:北京工業(yè)大學(xué)