基于IMF分量Hilbert时频谱的结构损伤识别研究

摘要

针对环境激励下的结构振动响应一般为非线性非平稳信号的特点，本文利用具有良好自适应能力的Hilbert-Huang变换（HHT）对加速度响应信号进行分析，提取本征模态函数IMF，选择对结构损伤敏感的有效IMF进行Hilbert变换得到Hilbert时频谱，利用Hilbert时频谱构造损伤特征指标进行结构损伤识别研究，平稳激励和非平稳激励下的海洋平台结构数值模拟和模型试验验证了该方法的有效性，主要内容如下： （1）综述了国内外结构损伤识别的研究现状，重点介绍了基于振动响应的结构损伤识别方法。 （2）简述了本文所用到的一些基本理论，包括HHT、改进的集总平均经验模态分解（Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition，简称MEEMD）算法步骤和支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）等。 （3）基于有效IMF分量Hilbert时频谱的结构损伤预警研究。首先将加速度响应信号进行MEEMD分解得到一系列单分量IMF（本征模态函数），通过对IMF进行幅频特性分析，选取与结构自振频率相符的IMF作为有效IMF，对有效IMF进行Hilbert变换得到Hilbert时频谱，计算结构损伤前后的Hilbert时频谱的相关系数、相对变化量和置信度作为结构损伤预警指标，进行结构损伤预警研究，同时考虑了不同程度噪声的影响。 （4）基于IMF分量Hilbert时频谱能量的结构损伤识别研究。首先对加速度响应信号进行MEEMD分解得到一系列IMF分量，对IMF进行Hilbert变换得到Hilbert时频谱，选择累积能量贡献率大于98%的部分Hilbert时频谱能量构造特征向量，利用支持向量机的分类算法和回归算法分别进行结构损伤位置和损伤程度识别。考虑成本效益，进行了不同数量和不同位置测点的优化组合研究。

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摘 要

Abstract

第1章 绪论

1.1引言

1.2结构损伤识别研究的背景及意义

1.3基于动力学特性的结构损伤识别研究现状

1.3.1基于模态参数的结构损伤识别研究

1.3.2基于振动响应分析的结构损伤识别研究

1.3.3基于智能算法的结构损伤识别研究

1.4本文的研究内容安排及创新点

1.4.1研究内容安排

1.4.2创新点

第2章 基本理论

2.1 Hilbert-Huang变换

2.1.1 EMD筛分过程

2.1.2 EMD的特点

2.1.3 Hilbert时频谱

2.2 MEEMD理论

2.2.1 EEMD算法

2.2.2 MEEMD算法

2.3支持向量机

2.3.1概述

2.3.2核函数及参数

2.3.3支持向量机的分类算法

2.3.4支持向量机的回归算法

2.3.5 LIBsvm工具箱

2.4本章小结

第3章 基于有效IMF分量Hilbert时频谱的结构损伤 预警研究

3.1引言

3.2 有效IMF分量

3.2.1有效IMF分量的定义

3.2.2有效IMF分量的获取

3.3 结构损伤预警指标

3.3.1基于Hilbert时频谱相关系数的损伤预警指标

3.3.2基于Hilbert时频谱相对变化量的损伤预警指标

3.3.3基于Hilbert时频谱置信度的损伤预警指标

3.4结构损伤预警方法

3.5数值模拟

3.5.1数值模型及工况设置

3.5.2平稳激励下的数值模拟

3.5.3非平稳激励下的数值模拟

3.6试验验证

3.6.1试验模型及工况设置

3.6.2平稳激励下的试验验证

3.6.3非平稳激励下的试验验证

3.7本章小结

第4章 基于IMF分量Hilbert时频谱能量的结构损伤 识别研究

4.1引言

4.2结构损伤识别方法

4.3数值模拟

4.3.1数值模型及工况设置

4.3.2最优组合测点数量的确定

4.3.3平稳激励下的数值模拟

4.3.4非平稳激励下的数值模拟