模态参数辨识

摘要： 为提高单目视觉方法进行模态测试的精度,提出了一种可估计分区视场大小及分区数的分区模态测试方法。考虑到低分辨率图像和运动模糊对振动测量精度的影响,建立了测量视场参数与测量精度的关系,通过求解最优的测量视场参数,估计出分区视场大小及分区数量;将整体结构的全局视场进行分区,展开振动模态测试,通过合并分区视场的频响函数获得整体结构的频响函数,采用PolyMAX方法辨识得到结构的模态参数;通过悬臂梁的模态实验,验证了该文所提基于视觉分区的模态测试方法的有效性。结果表明:该文的方法可有效提高振动响应的测量信噪比和模态参数的辨识精度。

摘要： 提出了一种基于MICCD的时变结构模态参数辨识方法。无需测量结构所受的复杂激励,仅将多测点的结构响应作为输入,通过引入广义参数化时频变换提高时频分布的分辨率,实现各模态瞬时频率的准确辨识,随后将瞬时频率信息作为MICCD的输入,再通过最小二乘法求解多元线性方程组获得各分量的瞬时振幅系数,实现各模态分量在时域上的准确分离,同一时刻下各通道同阶分量的瞬时振幅之比即为结构的瞬时振型。在白噪声激励下利用三自由度时变结构的数值仿真对该方法进行分析,结果表明:在某些阶模态参数的辨识方面,基于MICCD的模态参数辨识方法模态辨识结果较基于传统MVMD的模态辨识方法更加全面,且模态辨识精度更高,也不会出现“模态混叠”现象。

摘要： 提出了一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的模态参数辨识算法,用于颤振试验信号的数据处理.采用自然激励技术提取脉冲响应信号;利用信号的先验信息结合本文提出的适应度函数,求解最优分解参数;用参数优化后的VMD算法将信号分解为指定个数的信号分量,每个分量仅含单一频率的振动模态;用矩阵束法识别模态参数.数值仿真和风洞试验研究表明:改进的VMD算法可以有效分离颤振试验信号中的密集模态,提高模态参数辨识的精度;结合颤振裕度法,有助于颤振边界的预测.

摘要： 笔者基于ANSYS有限元软件对工件系统进行模态分析求解系统模态振型,在有限元模态分析的基础上进行模态参数辨识,利用MATLAB对系统进行参数辨识得到系统理论频响函数,并根据实际测量的频响数据通过频域辨识方法进行拟合分析,得到系统理论与实测频响曲线以及系统模态固有频率,最后对比分析模态参数表示方法的准确性与实用性.相关研究结论能够为提高薄壁零件加工精度与效率提供依据.

摘要： 随着弹簧系统朝着大型化、高速化、智能化发展,飞行状态下弹箭系统的固有特性对整体结构的影响不可忽视.针对弹箭在飞行状态下的时变模态参数辨识问题进行研究,基于泛函序列时变自回归滑动平均(FS-TARMA)模型,提出一种时变模态参数的递推估计方法.该方法采用墨西哥帽小波基作为TARMA模型时变系数的空间基底,并借鉴于无结构化TARMA模型递推估计思想,将投影参数矩阵视为振动响应数据长度的变量,实现了投影参数矩阵的递推估计.通过有限单元法建立阿里安V号芯级运载火箭时变有限元模型,对所提方法进行验证.结果表明:递推辨识方法与传统批量算法相比,在辨识精度上,3阶模态频率辨识结果最大相对误差在5％以内;在计算效率上,递推辨识方法的计算时间缩短了 9.38倍.

摘要： 为给起落架稳定性合格审定提供依据,国内首次在某民用飞机上进行了摆振试验.试验时,在跑道上安装了激励板,飞机按要求的速度滑过激励板以激励起结构的动态响应.子空间模态参数辨识方法被引入到数据处理中,为剔除虚假模态,稳定图被引入以判别真实模态频率和系统的阶次.最后给出该飞机起落架的模态参数辨识结果.结果表明:激励板能有效地激励起结构的动态响应,结合了稳定图的子空间模态参数辨识方法给出了较好的辨识结果,起落架未发生摆振.

摘要： 总结子空间跟踪算法识别模态参数的一般步骤.对一个有理论参考解的时变两自由度系统进行仿真,利用添加不同量级噪声的响应数据对系统进行辨识.辨识结果表明:基于新信息准则的子空间跟踪算法拥有较好的抗噪能力.对飞行器舵面结构进行受控快速加热,辨识快速升温过程中的模态参数.辨识结果表明:子空间跟踪算法可用于热模态辨识,有一定的工程应用价值.

摘要： 近年来，针对环境激励响应进行结构模态参数辨识的方法在国内外的建筑结构检测领域得到了越来越广泛的应用.在采用随机子空间法辨识环境激励下的结构模态参数时,通常借助稳定图方法来确定系统辨识的阶次.但该方法容易遗漏真实模态和引入虚假模态,而且在判定稳定轴时也存在较多人为因素.针对这些问题,本文提出概率直方图结合随机子空间的新方法,对不同阶次模型识别得到的多组模态参数,根据相似准则进行自动聚类并绘制概率直方图,最终提取大概率的群组聚类结果作为模态参数识别结果.通过一个四层框架的数值算例,阐述了所提方法进行辨识结构模态参数的有效性和抗噪能力.

摘要： 柔性大浮空结构的振动主动控制的理论研究与工程实践具有十分重要的意义，提出了一种基于Benchmark模型的振控效果评价体系，以此体系为指导和标准，论述了基于模态参数辨识的振动主动控制试验与仿真技术研究的方法。

摘要： 研究了一种基于小波有限元模型与高精度模态参数辨识的转子横向裂纹检测新方法。将转子系统通过区间B样条小波有限元建模,转子裂纹等效为旋转弹簧,建立裂纹诊断数据库.为了从结构脉冲响应信号中精确识别结构模态参数,提出一种基于Laplace小波相关滤波的结构模态参数精确识别方法。利用提出的方法可以精确的获取转子系统的前三阶固有频率值.将其带入裂纹诊断数据库,获得前三阶固有频率等高线,三条曲线的交点定量的识别了转子的裂纹参数.试验结果表明,所提出的方法能够比较精确的识别转子裂纹的位置和深度,方法的有效性得到了验证.

摘要： 本文提出了联合NExT(NaturalExcitationTechnique)法和ERA(Eigen-systemRealizationAlgorithms)法进行结构模态参数辨识的方法.详细分析了这种方法在各种参数配置、各种测试噪声水平下以及不同激励形式下的识别效果;提出了利用识别阻尼比去除虚假模态的方法,并给出了提高识别精度的方法和建议.以上方法在山东滨州黄河斜拉桥有限元模型上进行了仿真分析和验证.

摘要： 本文在建立汽车动力总成刚体动力学模型基础上，采用比利时LMS国际公司模态测试系和分析软件， 对某汽车整车状态下的动力总成进行试验模态分析。介绍了整车状态下的动力总成模态试验方法和大阻尼 结构模态分析和模态参数辨识方法。试验结果为进一步的理论分析及改进动力总成悬置结构设计提供了指 导。

摘要： 本文针对颤振模态参数辨识问题，通过引入Laplace小波及其相关滤波算法，提出并重点研究了多维Laplace小波的构造及实现算法.应用数字仿真分析了多维Laplace小波的数值特性，并借助某型飞机实测信号验证了该方法的有效性与可行性.结果表明，该方法具有良好的应用潜力，可以满足颤振试飞事后数据处理的要求.

摘要： 颤振飞行试验是利用试验数据进行模态参数辨识,得到飞机结构模态的频率和阻尼,利用模态阻尼进行外推,得到飞机的颤振边界.本文介绍了一种采用扫频激励的颤振飞行试验数据处理方法,采用Morlet小波对扫频激励输入输出信号进行降噪处理,改善频响函数估计精度.在模态参数辨识中采用了正交多项式拟合和非线性优化参数辨识技术,实现了颤振关键参数(频率和阻尼)的在线、无偏估计。

摘要： 通过测量框架结构在风载和冲击载荷作用下的加速度响应,使用子空间辨识方法从响应信号中提取结构的模态参数.冲击载荷能改善响应信号的信噪比,减小风载的不平稳随机干扰对参数估计的影响.在参数提取算法中,通过构造特殊形式的辨识矩阵,将特征频率、阻尼比和特征振型估计分两步完成,即先估计特征频率、阻尼比,后估计特征振型.该方法提高了密集模态在噪声干扰下的可辨识性,同时增强了虚假特征的识别能力.

摘要： 本文应用非平稳时间序列的时变自回归建模方法进行了参数随时间变化的线性系统模态参数的辨识.将时变自回归时间序列模型引入线性时变结构模态参数辨识中,对线性时变系统在白噪声激励下振动响应的非平稳时间序列进行建模.通过应用回归最小二乘算法(RLS),结合信号时频变换对时变的自适应回归(AAR)模型系数和时变结构模态频率进行了估算.通过对刚度随时间变化的三自由度线性系统模态频率的仿真辨识,验证了辨识方法的有效性.仿真辨识结果和理论计算结果比较表明:本文方法为参数时变的线性系统的模态参数辨识提供了一条新的途径.

摘要： 本文对仅有输出响应情况下的最小二乘复频域法算法做出了改进,以适用于环境激励中含有谐波激励成分的情况;并采用数值仿真算例验证了方法的有效性.

摘要： 本发明公开了一种多模态时域信号中各模态的分离方法、各模态的阻尼参数辨识方法以及存储介质，本发明的分离方法包括：采用布谷鸟搜索算法对变分模态分解方法的输入参数中的二次惩罚因子和带宽进行优化，获得优化的输入参数；使用变分模态分解方法并将优化的输入参数作为变分模态分解方法的输入参数对目标信号进行分解，获得包含在目标信号中的所有单模态时域信号，其中，目标信号为多模态时域信号。本发明的分离方法采用CS算法优化二次惩罚因子α和带宽τ，有利于实现多模态时域信号中各模态的准确分离，分离过程中无模态混叠现象发生，为下一步的模态阻尼参数辨识奠定了基础。本发明辨识方法能够有效降低误差，提高模态阻尼的辨识精度。

摘要： 一种面向挠性航天器模态参数在轨辨识激励信号设计方法，包括脉冲激励信号设计、喷气激励信号设计、CMG激励信号设计。与现有技术相比，本发明通过采用开环激励的方式，在保证航天器姿态不失稳及结构安全的前提下，提高各阶主要模态被激发的强度，从而有利于对各阶主要模态参数完成高精度辨识并克服了闭环激励所引起的参数辨识偏差问题。

摘要： 本发明公开了一种基于爆燃激励辨识柴油机工作模态参数的方法及系统，辨识方法包括步骤：S1、基于待辨识柴油机的结构，布置传感器的安装点，贴装振动传感器；S2、安装柴油机及采集仪，搭建信号采集平台；S3、启动柴油机，利用燃烧室爆燃产生无规则湍流运动，在湍流主动激励作用下，对柴油机进行自激励，振动传感器采集柴油机工作状态下的振动信号；S4、采集仪从振动传感器获取所述振动信号，利用模态辨识软件对柴油机的工作模态进行辨识，获取柴油机的工作模态参数。本发明与传统的辨识方法相比，辨识的模态参数更能反映柴油机工作的状态。利用柴油机自身的爆燃特性进行激励，不需要复杂的人为设计白噪声的激励，适应柴油机的现场工作环境。

摘要： 本发明涉及一种基于二阶盲辨识的线性时不变结构工作模态参数识别方法及对应的时不变的工作模态参数识别的装置、一种结合二阶盲辨识和最小二乘广义逆方法的三维结构的工作模态参数识别方法及对应一种时不变三维圆柱壳工作模态参数识别的实验装置，一种时变的工作模态参数识别的方法和一种基于滑动窗二阶盲辨识的线性时变结构工作模态参数识别装置。该方法和装置仅由实测的响应信号就能对时不变或者带有时变特性的动态系统进行工作模态参数在线实时识别，识别出结构(系统)的工作模态参数(模态振型，模态频率)，能实时有效监测系统的动态变化特性，可用于振动控制、设备故障诊断、健康监测以及系统结构分析与优化。

摘要： 本发明公开了一种多模态时域信号中各模态的分离方法、各模态的阻尼参数辨识方法以及存储介质，本发明的分离方法包括：采用布谷鸟搜索算法对变分模态分解方法的输入参数中的二次惩罚因子和带宽进行优化，获得优化的输入参数；使用变分模态分解方法并将优化的输入参数作为变分模态分解方法的输入参数对目标信号进行分解，获得包含在目标信号中的所有单模态时域信号，其中，目标信号为多模态时域信号。本发明的分离方法采用CS算法优化二次惩罚因子α和带宽τ，有利于实现多模态时域信号中各模态的准确分离，分离过程中无模态混叠现象发生，为下一步的模态阻尼参数辨识奠定了基础。本发明辨识方法能够有效降低误差，提高模态阻尼的辨识精度。

摘要： 本发明涉及一种基于叶尖定时的叶片多模态耦合同步振动参数辨识方法，利用若干支安装在机匣上的叶尖定时传感器，测量叶片同步振动参数；从叶尖定时数据中获取叶片各阶模态同步振动参数，执行下列步骤：在旋转机械机匣安装叶尖定时传感器，选定其中一支传感器作为0号传感器；记录各个叶尖定时传感器测得的叶片振动位移值；计算其他传感器相对0号传感器测得的叶片振动位移差值；借助叶片坎贝尔图，获取转速Ω周围该叶片可能发生同步振动的倍频数范围；求解解向量实际测得振动位移值差值的残差及其方均根值；计算叶片同步振动参数，含叶片各阶模态同步振动的幅值、频率和相位。

摘要： 本发明公开了一种基于非线性调频分量分解的时频域模态参数辨识方法，包括以下步骤：1.获取待辨识结构的动力学响应信号并设定采样时间和频率；2.通过傅里叶级数建立响应信号、瞬时频率和瞬时幅值的冗余傅里叶模型；3.通过广义参数化时频变换提取响应信号的瞬时频率信息；4.根据已获得的瞬时频率信息，通过正则化最小二乘方法提取响应信号的瞬时幅值信息；5.根据瞬时频率和瞬时幅值对数的斜率信息采用线性最小二乘拟合算法实现结构的模态参数辨识；6.对辨识结果进行误差分析。本发明直接使用结构的振动响应进行信号分析和模态参数辨识，使用简单方便，并可有效提高密集模态结构的模态参数辨识精度，具有较强的适用性和抗干扰能力。

摘要： 本发明属于工业机器人动态特性分析领域，并具体公开了一种机器人模态参数辨识与动态特性分析的方法。包括：采用往复加减速使机器人产生振动响应；根据机器人关节轴处产生加振动响应，采用随机减量法获取该关节轴的自由响应，根据误差函数最小条件以及系统极点和模态参数之间的关系，获取关节轴的模态参数和频响函数；基于机器人运动学方程，建立机器人末端频响函数与各个关节轴的频响函数之间的非线性关系；建立机器人末端位姿与各个关节轴的关节角之间的转化关系，反解机器人末端频响函数与各个关节轴的频响函数之间的非线性关系，从而建立机器人末端动态特性在直角空间的分布。本发明能准确预测机器人系统在不同姿态下的末端动态特性。

摘要： 本发明涉及基于广义子空间溯踪的时变结构模态参数辨识方法，步骤如下：首先测量具有时变特性的结构的振动响应，根据振动响应监测数据构造多维的时延向量，计算该向量的相关函数矩阵，并采用特征值分解来对广义子空间溯踪算法进行初始化；然后，通过引入遗忘因子，根据新的振动响应监测数据对多维时延向量的相关函数矩阵进行在线更新，并采用广义子空间溯踪算法来对正交矩阵Π(k)进行在线更新，最后根据更新的正交矩阵Π(k)，计算任意时刻的离散状态空间矩阵和观测矩阵，并对离散状态空间矩阵进行特征值分析，提取结构的模态频率、阻尼比和振型等模态参数。本发明适用多个领域的时变结构的模态参数辨识，使用简单方便、计算精度高、鲁棒性强和计算效率高。

摘要： 本发明公开了一种考虑非白环境载荷影响的结构模态参数辨识方法，该方法首先测量工程结构的响应信号并计算功率谱密度函数矩阵。采用频域分解方法，根据功率谱密度函数矩阵的奇异值曲线初步辨识出工程结构的模态参数，包括模态频率和模态振型。随后构造功率谱密度传递率矩阵，根据功率谱密度传递率矩阵奇异值的变化规律剔除由于非白噪声载荷导致的虚假模态参数。最后在剩余的模态频率处对工程结构响应信号进行带通滤波，计算滤波信号的超值峰度系数，根据超值峰度系数进一步剔除谐波载荷导致的虚假模态参数，保留工程结构真实模态参数并作为最终辨识结果。本发明能同时消除非白噪声载荷和谐波载荷的不利影响，具有较大的工程应用意义。