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《環(huán)境激勵下基于小波變換和奇異值分解的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、第22卷第2期振動工程學(xué)報Vo1．22No．22009年4月JournalofVibrationEngineeringApr．2009環(huán)境激勵下基于小波變換和奇異值分解的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別閔志華，孫利民，孫智，淡丹輝(同濟大學(xué)土木工程防災(zāi)國家重點實驗室，上海200092)摘要：采用小波變換和奇異值分解相結(jié)合的方法對環(huán)境激勵下結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)進行識別。首先對環(huán)境激勵下的時不變結(jié)構(gòu)的加速度響應(yīng)進行協(xié)方差分析得到時域協(xié)方差響應(yīng)，利用小波變換將協(xié)方差響應(yīng)轉(zhuǎn)換到時／頻域中，沿每一個尺度點提取協(xié)方差響應(yīng)的小波系數(shù)陣，然后對提取的小波
2、系數(shù)陣進行奇異值分解得到奇異值和奇異向量，最后從重構(gòu)的奇異值和奇異向量中識別出結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)。文章通過3自由度系統(tǒng)數(shù)值算例分析了該方法的抗噪性能，結(jié)果表明該方法具有很好的抗噪能力，在15dB噪聲干擾下能夠穩(wěn)定和準確地識別出結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)，且比直接用小波變換方法識別的結(jié)果更準確；并通過東海大橋主航道斜拉橋模態(tài)參數(shù)識別的例子進一步驗證該方法的實際應(yīng)用可行性。關(guān)鍵詞：模態(tài)參數(shù)識別；小波變換；奇異值分解；抗噪性中圖分類號：TB123；TU317文獻標識碼：A文章編號：1004—4523(2009)02-0142—08Ruzz
3、ene等采用隨機減量法將一個多自由度系統(tǒng)的引言環(huán)境激勵響應(yīng)轉(zhuǎn)換為脈沖激勵響應(yīng)【1]，利用小波變換估計了系統(tǒng)的固有頻率和阻尼比。Sun和Chang隨著大跨度橋梁和高層建筑的日益增多，結(jié)構(gòu)建議了一種基于協(xié)方差的小波變換模態(tài)參數(shù)識別方的安全性和耐久性問題已成為人們關(guān)心的一個熱點法]，并通過試驗驗證了該方法的可行性。在本文問題。通過試驗?zāi)B(tài)分析方法識別出結(jié)構(gòu)的模態(tài)參中，這些小波變換模態(tài)參數(shù)識別方法稱為直接小波數(shù)對驗證結(jié)構(gòu)設(shè)計和進行結(jié)構(gòu)狀態(tài)評估都具有十分變換方法(記為wT方法)。重要的意義。大跨度橋梁和高層建筑體積較大，人工將
4、小波變換與奇異值分解(SingularValue激勵需要較大的激勵能量而變得不切實際，同時由Decomposition)相結(jié)合的識別方法研究也是近年的于結(jié)構(gòu)所處的環(huán)境比較復(fù)雜(承受風、車輛和人群荷一個熱點，Marty等將小波變換得到的時頻圖直接載激勵等)，輸入激勵難以準確測量，所以一般采用進行奇異值分解口]，提取前面數(shù)個分量重構(gòu)時頻圖，Output—Only的模態(tài)參數(shù)識別方法。傳統(tǒng)的Output—達到對時頻圖消噪的目的，但這種結(jié)合方法對提高Only的模態(tài)參數(shù)識別方法分為頻域法(如峰值法模態(tài)參數(shù)識別準確性的效果非常有限
5、，而且僅基于PP和頻域分解法FDD)和時域法(如特征系統(tǒng)實現(xiàn)單一信號的分析，沒有能充分利用多傳感器測量信算法ERA和隨機子空間法SSI)。頻域法具有概念明息的優(yōu)勢。確，算法的計算量較小，實現(xiàn)過程簡單等優(yōu)點，但其文[4]提出了一種基于小波變換和奇異值分解阻尼比的識別沒有很好的解決方法，識別誤差較大。相結(jié)合的模態(tài)參數(shù)識別方法，理論證明了該方法的時域方法具有識別準確性高，但算法比較復(fù)雜，同時正確性，并通過數(shù)值算例驗證了該方法的可行性(記也有計算階數(shù)難以確定和易產(chǎn)生虛假模態(tài)等缺點。為WT&SVD方法)。理論證明和數(shù)值算例均表
6、明該小波變換(WaveletTransform)是近年來發(fā)展起來方法較直接小波變換模態(tài)參數(shù)識別方法識別的結(jié)果的一種新的數(shù)學(xué)分支，其在信號處理方面得到了越更加準確。文中理論推導(dǎo)和數(shù)值算例均未考慮測試來越廣泛的應(yīng)用。它能夠同時給出信號的時／頻域信噪聲對分析結(jié)果的影響，但實際測試得到的環(huán)境激息，是目前結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別方法研究的一個熱點。勵下的結(jié)構(gòu)響應(yīng)是包含有噪聲的(環(huán)境噪聲和測試收稿日期：2008一O1—23；修訂日期：2008—09—09基金項目：國家自然科學(xué)基金重點資助項目(50538020)；國家科技部973項目(2
7、002CB412709)；上海市科委“登山計劃”(062112007)；土木工程防災(zāi)國家重點實驗室團隊重點課題(ZD一08—05)第2期閔志華，等：環(huán)境激勵下基于小波變換和奇異值分解的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別143噪聲)，本文進一步分析該方法的抗噪性能和實際工函數(shù)。程應(yīng)用的可行性。在本文中選用Morlet小波為基小波本文基于小波變換和奇異值分解對環(huán)境激勵下()一e0e-tZ／(6)的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)進行識別，通過數(shù)值算例對比分析式中。為是中心頻率。了WT8VD方法的抗噪性能，最后通過分析東海式(4)進行Morlet小波變換以后的
8、小波系數(shù)為大橋主航道斜拉橋健康監(jiān)測系統(tǒng)測試得到的加速度響應(yīng)，進一步驗證該方法的實際可行性。WRgh(a，￡)一∑／—Gje_。，，e一‘一。ei‘一J1(7)1結(jié)構(gòu)加速度響應(yīng)的的小波變換2小波變換與奇異值分解相結(jié)合的模多自由度體系結(jié)構(gòu)的運動微分方程為態(tài)參數(shù)識別方法+Cx+Kx—z(￡)D(1)式中M，C和分別為結(jié)構(gòu)的質(zhì)量矩陣、阻尼矩陣基于小波變
