環(huán)境激勵下系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)識別方法研究.pdf

1、環(huán)境激勵(Ambient Excitation)是一種天然的激勵方式，它無須貴重的激勵設(shè)備，不中斷結(jié)構(gòu)的正常使用，方便省時等，近年來得到了很大的發(fā)展。處于環(huán)境激勵下系統(tǒng)的振動一般都具有振幅小,隨機(jī)性強(qiáng),噪聲影響和數(shù)據(jù)量大等特點(diǎn)，并且輸入是未知的，因此給模態(tài)參數(shù)的識別帶來的一定的困難。小波分析法能將時域和頻域結(jié)合起來描述觀察信號的時頻聯(lián)合特征，構(gòu)成信號的時頻譜，是近10多年來迅速發(fā)展的新興學(xué)科。本文應(yīng)用復(fù)值的Morlet小波進(jìn)行時-頻分析

2、，利用小波函數(shù)與待識別信號相似程度，進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識別。全文主要包括以下內(nèi)容： （1）學(xué)習(xí)了傳統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)識別方法，通過文獻(xiàn)查閱了解了環(huán)境激勵下系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)識別的發(fā)展，對頻域及時域方法進(jìn)行了綜述。針對環(huán)境激勵下系統(tǒng)在模態(tài)參數(shù)識別中僅有輸出的情況，通過隨機(jī)減量技術(shù)獲得系統(tǒng)的自由響應(yīng)，并且對隨機(jī)減量技術(shù)進(jìn)行方法上的改進(jìn)，在同樣數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)的情況下，增加了平均次數(shù)以獲得系統(tǒng)良好的自由響應(yīng)函數(shù)，通過改進(jìn)的Morlet小波時頻分析，分解多自由

3、度系統(tǒng)為若干個單自由度系統(tǒng)的組合，根據(jù)小波系數(shù)與系統(tǒng)自然頻率與阻尼關(guān)系識別出環(huán)境激勵下系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)，應(yīng)用GARTEUR模型進(jìn)行數(shù)值仿真，表明了該方法的有效性，可以使其模態(tài)參數(shù)的識別達(dá)到較好的精度。 （2）用有限元方法對質(zhì)-桿模型進(jìn)行分析，得到模型的各階固有頻率；對質(zhì)-桿模型進(jìn)行試驗(yàn)?zāi)B(tài)分析，得到模態(tài)參數(shù)；比較以上兩種方法的結(jié)果；最后用小波變換的方法對錘擊質(zhì)-桿模型的響應(yīng)信號進(jìn)行分析得到模型的模態(tài)頻率和阻尼比，驗(yàn)證小波變換對振動