機械結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)在線識別方法與實驗研究.pdf

1、分類號密級UDC學(xué)號桂林電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文題目題目機械結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)在線識別方法與實驗研究（英文）（英文）ModalParameterOnlineIdentificationMethodfMechanicalStructureExperimentalResearch研究生姓名:劉毅指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)指導(dǎo)教師姓名、職務(wù):向家偉教授申請學(xué)科門類:工學(xué)碩士學(xué)科、?？?、專業(yè):機械制造及其自動化提交論文日期:2011年4月論文答辯日期:201

2、1年6月2011年6月17日摘要Ⅰ摘要基于模態(tài)參數(shù)在線識別的機械結(jié)構(gòu)故障判斷和狀態(tài)監(jiān)測是新近發(fā)展起來的一種有效方法，已廣泛應(yīng)用于各種重要工程領(lǐng)域。模態(tài)分析是以動力學(xué)中的結(jié)構(gòu)振動理論和控制理論中的系統(tǒng)參數(shù)辨識方法為基礎(chǔ)，從結(jié)構(gòu)振動特征信號中得到結(jié)構(gòu)的固有模態(tài)參數(shù)。由于機械結(jié)構(gòu)在工作中難以獲得激勵信號，只能利用環(huán)境激勵下的響應(yīng)數(shù)據(jù)來識別結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)。環(huán)境激勵下的模態(tài)分析自上世紀(jì)60年代展開研究，至今取得了眾多成果。然而這些方法都是基于脈沖激

3、勵和白噪聲激勵，并不適用于在復(fù)雜的環(huán)境激勵下工作的機械結(jié)構(gòu)。針對環(huán)境激勵下機械結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)在線識別這一問題，論文作了以下研究：(1)分析了Ibrahim時域法(TheIbrahimTimeDomainTechnique，ITD)、特征系統(tǒng)實現(xiàn)法(EigensystemRealizationAlgithmERA)、隨機子空間識別法(StochasticSubspaceIdentificationSSI)等模態(tài)參數(shù)時域識別方法的基本原理并

4、研究了提高模態(tài)參數(shù)識別精度的方法。通過ITD、ERA、SSI三種方法理論上的對比，得出三種方法之間的內(nèi)在聯(lián)系，并且利用同一個仿真信號對比研究三種方法識別模態(tài)參數(shù)時的區(qū)別和聯(lián)系，分析研究了這三種模態(tài)參數(shù)識別方法的精度影響因素及提高其精度的方法。(2)提出了諧波激勵下基于諧波小波濾波的模態(tài)參數(shù)識別方法，通過懸臂梁結(jié)構(gòu)仿真試驗驗證了諧波小波濾波能夠有效地抑制諧波激勵的干擾。并以懸臂梁結(jié)構(gòu)的模態(tài)分析實驗來驗證SSI法在實際應(yīng)用中是有效的，為機械