自由衰减振动信号的频谱校正及其在汽车结构模态参数估计中的应用

摘要

目前的离散频谱校正方法主要是对单频率谐波信号（或频率间隔较大的多频率信号）进行频谱校正，关于连续频率成分信号频谱校正方法的研究较少。因此，研究连续频率成分信号在进行离散Fourier变换（DFT）时所产生的误差，并找到固有频率、阻尼比、振幅和初相位的校正方法，可使离散频谱校正理论在工程中得到更广泛的应用。
　　 本文系统地分析了工程中常见的连续频率成分信号——自由衰减振动信号频谱分析误差产生的四个原因：时域截断、负频率成分的干扰、多自由度系统中各阶频率成分的相互干扰和离散化；建立了自由衰减振动信号的复解析信号模型。
　　 在复解析信号模型的基础上，提出了自由衰减振动信号的四种离散频谱校正方法：比值校正法、时移校正法、改变窗长校正法和改变窗函数校正法。从理论上推导了四种校正方法分别加矩形窗和加Hanning窗截断后进行离散频谱校正的公式。论证了FFT+FT连续细化分析Fourier变换法并不是唯一可用来对自由衰减振动信号进行频谱校正的方法。为减小负频率成分的干扰，提出了基于复解析带通滤波的自由衰减振动信号的频谱校正方法。通过仿真，对各种校正方法的特点进行了分析。仿真结果表明，自由衰减振动信号的四种频谱校正方法在信号无噪声时，有阻尼固有频率、阻尼比、振幅和初相位的校正误差很小；在信噪比较大时，也具有较高的校正精度。
　　 针对四种频谱校正方法的适用条件及信号处理参数选取的问题，讨论了信号加矩形窗时窗长、采样频率与有阻尼固有频率之比、阻尼比、复解析带通滤波器半阶数以及时移法中时延点数对自由衰减振动信号频谱校正精度的影响。
　　 经频谱校正得到的固有频率、阻尼比、振幅和初相位等模态参数表征了系统的振动特性。本文用自由衰减振动信号的频谱校正方法估计了汽车车门模态参数，与著名的模态分析软件ME’scope的识别结果具有很高的一致性，成功地测定了汽车悬架系统的固有频率及阻尼比，为汽车结构系统的振动特性分析、故障诊断以及结构动力特性的优化设计提供了参考依据。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.1.1 课题来源

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 离散频谱校正理论与技术的发展

1.2.2 连续频谱校正的研究现状

1.3 论文的研究内容

第二章 自由衰减振动信号的频谱误差分析

2.1 自由衰减振动信号连续频率成分频谱误差的理论分析

2.1.1 时域截断(加矩形窗)

2.1.2 负频率成分的干扰

2.1.3 多自由度系统中各阶频率成分的相互干扰

2.1.4 离散化

2.2 自由衰减振动信号频谱校正的数学模型

2.2.1 自由衰减振动信号频谱校正解决的问题

2.2.2 数学模型

2.2.3 加Hanning窗的数学模型

2.2.4 模型误差分析

2.3 小结

第三章 自由衰减振动信号的频谱校正方法

3.1 自由衰减振动信号的比值校正法

3.1.1 校正原理

3.1.2 加矩形窗的比值校正法

3.1.3 加Hanning窗的比值校正法

3.2 自由衰减振动信号的时移校正法

3.2.1 校正原理

3.2.2 加矩形窗的时移校正法

3.2.3 加Hanning窗的时移校正法

3.3 自由衰减振动信号的改变窗长校正法

3.3.1 校正原理

3.3.2 加矩形窗的改变窗长校正法

3.3.3 加Hanning窗的改变窗长校正法

3.4 自由衰减振动信号的改变窗函数校正法

3.4.1 校正原理

3.4.2 FFT加Hanning窗、单点FT加矩形窗的改变窗函数校正法

3.5 基于复解析带通滤波的自由衰减振动信号的频谱校正

3.5.1 复解析带通滤波器在自由衰减振动信号频谱校正中的应用

3.5.2 基于复解析带通滤波的自由衰减振动信号的频谱校正算法

3.6 仿真分析

3.6.1 高固有频率小阻尼比

3.6.2 低固有频率大阻尼比

3.6.3 多自由度(模态耦合不严重)

3.6.4 多自由度(模态耦合较严重)

3.7 小结

第四章 相关参数对频谱校正精度的影响

4.1 窗长对校正精度的影响

4.2 采样频率与有阻尼固有频率之比对校正精度的影响

4.3 阻尼比对校正精度的影响

4.4 滤波器半阶数对校正精度的影响

4.5 时移法中时延点数对校正精度的影响

4.6 小结

第五章 汽车结构模态参数估计

5.1 汽车车门模态参数估计

5.1.1 试验系统

5.1.2 试验方法

5.1.3 试验结果与分析

5.2 汽车悬架系统的固有频率和阻尼比估计

5.2.1 试验系统

5.2.2 试验方法

5.2.3 试验结果与分析

5.3 小结

结论与展望

结论

展望

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果

致谢