基于Hilbert-Huang變換的結構健康監(jiān)測應用研究.pdf

1、結構健康監(jiān)測是當前工程界與學術界研究的一個熱點問題，而振動信號的處理與分析是結構健康診斷及損傷檢測的重要手段之一。本文在回顧了一些時頻分析方法，并分析其特點與不足后，選擇Hilbert—Huang變換（Hilbert—Huang Transform，簡稱HHT）作為研究對象，對其存在的端點效應及處理方法和利用HHT進行模態(tài)參數識別、結構損傷識別等進行了研究。 HHT是一種新的非線性和非平穩(wěn)信號的處理技術，該方法由經驗模態(tài)分解（

2、Empirical Mode Decomposition，簡稱EMD）與Hilbert譜分析（Hilbert Spectral Analysis，簡稱HSA）兩部分組成。任意的非線性或非平穩(wěn)信號首先經過EMD方法處理后被分解為若干個固有模態(tài)函數（Intrinsic Mode Function，簡稱IMF）；對每個IMF分量進行Hilbert譜分析得到相應的Hilbert譜；匯總所有IMF分量的Hilbert譜，得到原始信號的Hilber

3、t譜。Hilbert譜在聯(lián)合的頻率-時間域中來描述原始信號，具有非常高的時頻分辨率，從根本上克服了以往基于傅立葉分析的種種信號處理方法所存在的弊端。但EMD方法本身存在棘手的端點效應問題，本文分別采用鏡像延拓法、神經網絡預測法及兩者結合的方法處理端點效應，并分析了一數值模擬信號和實測加速度信號，驗證了采用鏡像延拓和神經網絡預測兩者結合的方法對于EMD的準確分解非常有效，特別是對于低頻IMF分量得到了很好的結果。 根據模態(tài)參數識別

4、的基本理論，運用EMD方法與隨機減量法結合提取結構的單階自由振動模態(tài)響應，經Hilbert變換后得到瞬時幅值與瞬時相位來求解結構的固有頻率和阻尼比，并對-12層鋼筋混凝土框架模型振動臺試驗的測點加速度記錄數據進行了分析和處理，識別了模型結構的模態(tài)參數。 由于時程數據處理方法上的缺陷，傳統(tǒng)上基于振動的結構損傷識別的研究大多都是假定系統(tǒng)在損傷前后均為線性的前提下，通過比較系統(tǒng)在損傷前后的動力特性來進行損傷檢測。針對12層鋼筋混凝土框