環(huán)境激勵下基于小波分析的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別研究.pdf

1、本文探討了環(huán)境激勵下，小波分析理論在結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別中的應(yīng)用。其流程大致分為以下三個步驟：首先，利用自然激勵技術(shù)（NExT）或者隨機(jī)減量技術(shù)（RDT）從結(jié)構(gòu)的隨機(jī)響應(yīng)信息中提取等效脈沖響應(yīng)信息。其次，利用小波分析理論及相關(guān)數(shù)理統(tǒng)計方法提取結(jié)構(gòu)模態(tài)的小波脊線。然后，對小波脊線對應(yīng)尺度的小波系數(shù)進(jìn)行數(shù)值擬合，從而識別出結(jié)構(gòu)的自然頻率，阻尼比及振型。文章應(yīng)用Crazyclimber算法來進(jìn)行脊線提取，它是一種數(shù)理統(tǒng)計方法，可用于多脊線提取，這

2、為多自由度系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)識別提供了依據(jù)。在做工作模態(tài)分析（OMA）時，通常假設(shè)環(huán)境激勵為平穩(wěn)的白噪聲激勵，而實(shí)際工程分析中，結(jié)構(gòu)的環(huán)境激勵往往夾雜著脈沖、時變、周期諧波等非平穩(wěn)成分，這無疑將會影響模態(tài)參數(shù)識別效果。為此，文章在信號預(yù)處理中介紹了一些信號平穩(wěn)化處理方法。針對激勵中含有周期成分的信號，文章提出了一種模態(tài)幅值曲線圖用來識別周期激勵，然后應(yīng)用濾波技術(shù)對其周期成分做濾波處理。在解決邊緣效應(yīng)問題上，文章采用了支持向量機(jī)（SVM）小樣