基于现代信号处理的结构模态参数识别与损伤识别研究

发布时间：2022-01-20 15:16

　　随着社会的发展,各种土木结构、钢结构在城市建设、水利水电、电力输送,新能源等领域得到十分广泛的应用,并呈现出大型化、复杂化和多样化的发展趋势。这些大型结构与生活息息相关,其可靠性和安全性就备受关注,也因此结构的健康状况评估和健康监测成为一个不容忽视的问题。模态参数识别和损伤识别作为结构健康监测的核心技术,受到了工程界和学术界的重视,此前的研究取得了大量的成果。本论文以模态分析理论和结构动力学为基础,分析了部分现代信号处理方法在模态参数识别和损伤识别中的应用,提出了结合多种现代信号处理技术的结构模态参数识别方法和损伤识别方法。论文中完成的主要研究工作及成果如下：1、经验模态分解方法（Empirical Mode Decomposition, EMD）的改进。通过研究结构模态响应的特性,对随机激励下结构不同阻尼比、不同固有频率的单模态响应进行分析,结果表明结构振动在近似线性的情况下,模态响应信号可以简单看作慢变包络的窄带调幅信号。以此为基础提出一种求解局部均值的新方法,该方法弱化了EMD方法的非线性处理能力,增强对调幅信号分量的处理能力,减少EMD方法的插值拟合次数,提高EMD的分解效率。... 

【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：118 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
目录
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 研究背景与意义
    1.3 环境激励下的结构模态参数识别
    1.4 损伤识别方法
        1.4.1 动力指纹法
        1.4.2 模型修正类方法
        1.4.3 智能计算方法
        1.4.4 时频识别技术
        1.4.5 统计模式损伤识别方法
    1.5 现代信号处理技术
        1.5.1 小波分析技术
        1.5.2 经验模态分解
        1.5.3 盲源分离技术
        1.5.4 时频分析技术
        1.5.5 时间序列分析技术与现代谱分析方法
        1.5.6 高阶统计量分析技术
        1.5.7 随机共振检测技术
        1.5.8 分形理论
    1.6 本论文研究的主要内容
第二章 基于现代信号处理技术的模态参数识别基本理论
    引言
    2.1 随机激励下结构模态响应特征分析
    2.2 基于ARMA模型的结构模态参数识别
        2.2.1 时间序列分析
        2.2.2 结构参数识别与ARMA模型的关系
        2.2.3 基于参数化模型的现代谱分析
    2.3 自由振动响应的提取技术
    本章小结
第三章 经验模态分解方法的分析与改进
    引言
    3.1 经验模态分解(EMD)原理
        3.1.1 EMD分解的特征时间尺度
        3.1.2 EMD分解过程
        3.1.3 EMD分解的完备性和正交性
    3.2 EMD方法的优势
    3.3 EMD方法存在的问题
    3.4 EMD存在问题的分析
        3.4.1 模态混叠问题
        3.4.2 端点效应问题
        3.4.3 分解局限性问题
        3.4.4 EMD分解中的理想局部均值
    3.5 IMF分量与模态响应的关系
    3.6 EMD的局部均值求解的改进
        3.6.1 改进的EMD方法
        3.6.2 方法比较
    本章小结
第四章 基于时间序列分析和稳定图法的结构模态参数识别
    引言
    4.1 时间序列分析方法
    4.2 结构振动微分方程与ARMA模型的关系
    4.3 稳定图原理
    4.4 ARMA模型参数与模态参数的关系
    4.5 基于时间序列模型与稳定图方法的结构模态参数识别
        4.5.1 时序模型模态识别中的虚假模态的分析
        4.5.2 基于模态能量比的稳定图判据
        4.5.3 稳定图法的改进
        4.5.4 数据前处理方法
        4.5.5 AR模型阶次选择
    4.6 仿真与实验分析
        4.6.1 仿真系统模型
        4.6.2 仿真模型的结构动力学分析
        4.6.3 方法仿真验证与分析
        4.6.4 方法的实验验证
    本章小结
第五章 基于模态响应提取的结构模态参数识别
    引言
    5.1 时间序列模型谱分析
    5.2 互相关检测方法
    5.3 基于EMD筛分的模态响应提取
    5.4 基于时序模型谱估计和EMD筛分方法的模态参数识别
    5.5 仿真实验分析
    本章小结
第六章 基于能量方法和神经网络的结构损伤识别
    引言
    6.1 人工神经网络在损伤识别中的应用
    6.2 基于能量方法损伤识别原理
        6.2.1 子带能量法
        6.2.2 子带能量法的扩展
    6.3 基于模态能量特征变化量的损伤指标
    6.4 基于模态能量特征变化量和BP神经网络的损伤识别方法
    6.5 仿真实验与分析
        6.5.1 仿真模型
        6.5.2 仿真实验
        6.5.3 BP神经网络输入向量设计
        6.5.4 目标向量设计
        6.5.5 BP神经网络设计
        6.5.6 仿真结果分析
    本章小结
总结与展望
    总结
    展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间取得的研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]特征系统实现算法的虚假模态剔除方法[J]. 章国稳,汤宝平,潘飞.  重庆大学学报. 2012(03)
[2]基于盲源分离与二代小波变换结合的声音信号分析[J]. 邵旭,张金林,马光彦,方虎生,胡宏健.  华北水利水电学院学报. 2012(01)
[3]随机子空间方法结构模态识别的数值仿真[J]. 章伟宜.  工程与建设. 2011(02)
[4]未知激励下框架结构系统辨识的特征系统实现算法[J]. 李炜明,朱宏平,吴贤国,夏勇.  振动与冲击. 2010(08)
[5]基于Hilbert-Huang变换和随机子空间识别的模态参数识别[J]. 韩建平,李达文,王飞行.  地震工程与工程振动. 2010(01)
[6]盲源信号分离方法研究[J]. 何继爱,王维芳,李力舟.  无线通信技术. 2009(04)
[7]基于随机子空间的分布式结构模态参数识别[J]. 张敏,谢慧才,Sung-Han Sim,B.F.Spencer Jr.  深圳大学学报(理工版). 2009(04)
[8]基于环境激励的模态参数识别方法比较研究[J]. 常虹,窦立军,殷琨.  长春工程学院学报(自然科学版). 2009(02)
[9]虚拟测点对ITD法识别结果的影响[J]. 周凯.  中国水运(下半月). 2009(02)
[10]基于EMD方法与RBF神经网络的结构损伤检测[J]. 程磊,瞿伟廉.  地震工程与工程振动. 2008(04)

博士论文
[1]基于主分量和独立分量分析的结构信号处理和损伤识别研究[D]. 杨燕.武汉理工大学 2008
[2]桥梁结构损伤识别的动力指纹方法研究[D]. 冉志红.西南交通大学 2007
[3]结构系统和损伤识别的若干方法研究[D]. 黄天立.同济大学 2007
[4]局域波时频分析方法的理论研究与应用[D]. 盖强.大连理工大学 2001

硕士论文
[1]子带EMD信号分解算法[D]. 黄文君.西安电子科技大学 2011



本文编号：3599054