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文檔簡介
1、目前,基于結構振動響應的結構健康監(jiān)測方法一直是國內外科研機構研究的一個重要方向,且其中又以工作模態(tài)分析方法的研究最有價值。由于環(huán)境激勵下的模態(tài)分析方法只利用結構工況下的振動響應數據進行在線分析,而不需要人工激勵設備對結構進行激勵,所以該類方法的分析結果更符合結構的工況邊界條件。因此,該類分析方法已經在宇航、橋梁和機械制造等工程應用領域得到了廣泛應用。
鑒于上述原因,本文主要對環(huán)境激勵下的隨機子空間識別法進行了探索性研究。在
2、該方法研究過程中,我們主要做了以下工作:
⑴本文以懸臂梁結構為研究對象,利用有限元分析的方法對它們進行了理論模態(tài)分析,得出了它們的模態(tài)頻率和模態(tài)振型。從而為實驗分析提供了理論參考依據,并和利用隨機子空間識別法所得的實驗模態(tài)分析結果進行了對比分析,結果證明兩者的模態(tài)識別結果吻合良好。
⑵在前人研究的基礎上,本文對環(huán)境激勵下的隨機子空間識別法進行了深入的研究。隨機子空間識別法主要有協方差驅動隨機子空間識別法和數據
3、驅動隨機子空間識別法兩種算法,其中前者主要利用輸出協方差序列組成的Toeplitz矩陣塊,通過奇異值分解(SVD)得到系統的可觀矩陣和可控矩陣,然后利用它們來識別振動系統的模態(tài)參數(模態(tài)頻率、模態(tài)阻尼比和模態(tài)振型);而后者則主要利用時域振動響應數據組成的Hankel矩陣,通過矩陣的 QR分解減縮計算數據量,并依靠對投影矩陣的奇異值分解來消除噪聲的影響,然后利用最小二乘法等矩陣運算來識別出系統矩陣和輸出矩陣,最后利用求得的系統矩陣和輸出矩
4、陣識別出振動系統的模態(tài)參數(模態(tài)頻率、模態(tài)阻尼比和模態(tài)振型)。
⑶針對基于隨機子空間識別法的系統定階方法研究不足的狀況,本文進行了探索性研究。在文中,我們主要研究了基于隨機子空間識別法的系統穩(wěn)態(tài)圖定階法和系統奇異熵增量定階法,其中前者主要利用LMS Test.lab模態(tài)應用分析軟件在線分析完成,而后者則主要通過matlab應用程序來完成。結果表明兩種方法的系統定階結果吻合良好,且都比傳統的奇異值分解系統定階法更為可靠有效。
5、
⑷在和有限元分析的理論結果進行了對比之后,本文仍以上述的懸臂梁結構為研究對象,通過一個隨機白噪聲激勵信號來模擬它在環(huán)境激勵下的工況,并分別利用隨機子空間識別法和Polymax(最小二乘復頻域法)兩種識別方法對它進行了在線模態(tài)分析,對比結果進一步證明了隨機子空間識別法的有效性和可靠性。
綜上所述,本文利用有限元模態(tài)分析和Polymax模態(tài)分析的方法分別證明了隨機子空間識別法的有效性和可靠性。此外,在系統定階方
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