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1.
基于两阶段稳定图的随机子空间识别结构模态参数 总被引：4，自引：1，他引：3
基于振动的结构健康监测的前提是从振动测试信号中提取结构模态参数。随机子空间方法是近年来发展起来的一种线性系统辨识方法,可以有效地从环境激励的结构响应信号中提取结构模态参数。在随机子空间识别方法中,确定系统的阶数是该方法的关键工作,稳定图方法是一种比较新颖的确定系统阶次的方法。但是随机子空间方法容易产生虚假模态,这也是随机子空间方法的一个主要缺陷。因此针对于这一缺陷提出了一种基于两阶段稳定图的随机子空间识别结构模态参数方法,该方法的基本思想是将在现场采集的结构的输出信号进行分段,将各段信号用随机子空间结合稳定图进行识别,然后将所有各段所识别的模态参数再一次用稳定图方法进行分析,得出结构的模态参数。最后用一三跨连续梁的数值模型对该方法进行验证,结果表明该方法具有良好的识别效果。 相似文献
2.
基于Hilbert-Huang变换和随机子空间识别技术提出了两种土木工程结构的模态参数识别方法。方法一是基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术,通过经验模态分解和Hilbert变换提取信号的瞬时特性,进而利用自然激励技术和模态分析的基本理论识别结构的模态参数;方法二是基于经验模态分解和随机子空间识别技术,通过经验模态分解对信号进行预处理,进而运用随机子空间识别方法处理得到的结构单阶模态响应以识别结构的模态参数。利用这两种方法,通过对一12层钢筋混凝土框架模型振动台试验测点加速度记录的处理,识别了该模型结构的模态参数。识别结果与传统的基于傅里叶变换的识别结果及有限元分析结果的对比验证了这两种方法的可行性和实用性。 相似文献
3.
提出了基于经验模式分解（EMD）的环境激励结构模态参数随机子空间识别（SSI）方法。该方法用设置间断频率的EMD将结构环境振动响应原始信号分解成若干个基本模式分量（IMF）,使每一个基本模式分量仅为结构的某一阶固有模态,进而用随机子空间方法进行模态参数识别。实桥环境振动实验分析结果表明,该方法能有效地避免结构各阶模态之间的相互影响,能够更清晰方便地得到结构的模态参数。 相似文献
4.
结构健康监测和结构状态评估的主要前提之一是结构损伤识别。基于曲率模态对结构局部损伤比较敏感和频率指标测试简单方便、精度高的特点,本文提出了一种以结构的曲率模态为基础,综合考虑频率的变化的改进的结构损伤识别方法。随机子空间方法是一种行之有效的基于环境激励的结构状态识别方法。该方法的主要优点是无需人工激励,不中断桥梁的运营。为此,论文提出了一种不中断桥梁运营的基于改进曲率模态的桥梁结构损伤识别方法。最后用一三跨连续梁的有限元模型对该改进方法进行了验证。结果表明,采用随机子空间结合改进的曲率模态方法可以在不中断桥梁运营的前提下有效地识别出桥梁的损伤状况。 相似文献
5.
基于随机子空间的结构参数识别及振动台试验验证 总被引：5，自引：4，他引：1
本文依照实际工程的背景,提出一种改进的随机子空间参数识别方法;考虑了实际的结构振动测试,提出一种基于参考点的随机子空间系统识别方法。本文最后对此方法在五层钢框架结构模型上进行了振动台试验验证,试验结果表明,该方法具有良好的识别效果。 相似文献
6.
基于Hilbert-Huang变换和随机减量技术的模态参数识别 总被引：2，自引：0，他引：2
傅里叶分析的信号处理方法对非线性、非平稳信号的处理能力差,传统的模态参数识别方法也存在阻尼比识别精度不高的问题。基于Hilbert-Huang变换和随机减量技术提出了一种新的、实用的模态参数识别方法,首先对结构振动信号进行滤波处理和经验模态分解,得到若干阶本征模态响应,然后利用随机减量技术提取自由衰减响应,进而由Hilbert-Huang变换得到信号的瞬时特性,最后结合模态识别的基本理论识别结构的模态频率和模态阻尼比。为了验证这一方法的有效性,对12层钢筋混凝土框架模型振动台试验一测点的加速度记录进行了处理,识别了模态参数,识别结果与其它识别方法及有限元分析结果的对比表明该方法识别模态频率是可靠的,而模态阻尼比识别的精准性仍然难以确认。 相似文献
7.
基于环境激励下结构动力响应信号分析与处理识别结构的模态参数,是结构健康监测和损伤诊断的一个重要环节,目前为止,要得到较为可靠的识别结果仍有一定困难,尤其是模态阻尼比。基于自然激励技术和傅里叶变换的时移特性,提出了一种新的结构模态阻尼比估算方法,通过理论推导和仿真算例验证了该方法的可行性,进而利用一刚构-连续组合梁桥在环境激励下的动力测试数据,通过该方法对其阻尼比进行了识别,并将识别结果与数据驱动随机子空间法的识别结果进行了对比。结果表明:提出的方法可以减轻噪声影响,得到可接受的识别结果,可为大型工程结构阻尼比的识别提供一个方便和有效的途径。 相似文献
8.
对一基础隔震钢筋混凝土框架结构在无填充墙情况下进行了环境激励下的动力测试,重点利用Hilbert-Huang变换与随机减量技术相结合的方法识别了其模态参数,并与随机子空间识别法、有理分式多项式法识别的结果进行了对比。识别结果表明在环境激励下,基础隔震结构的基本周期远小于多遇和罕遇地震工况下设计计算的基本周期;等效黏滞阻尼比很小,近乎于基础固定模型。对隔震层阻尼特性的分析表明,环境激励下可以将基础隔震结构视为经典的比例阻尼系统。进一步以识别的模态参数为基准,采用优化的方法数值反演了环境激励下该结构隔震层的实际水平等效刚度,结果表明其值为多遇地震下计算刚度取值的10.75倍。 相似文献
9.
目前对结构进行损伤识别的方法大多基于结构振动信号的变化而进行，不同振动信号在不同环境下的损伤识别能力各不相同。为验证振动信号在随机环境下的的识别效果，以随机振动理论为基础，针对非线性结构的损伤识别问题，提出了利用结构峰值位移均值进行损伤识别的新方法。该方法不需要结构损伤前的模态参数。通过对两种不同类型非线性结构的数值模拟分析，对该方法进行了验证。结果表明，该方法能够有效识别结构的单处损伤、多处损伤以及损伤程度，充分显示了该指标检测损伤的准确性和敏感性。 相似文献
10.
大跨度预应力混凝土连续刚构桥的动力特性分析 总被引：20，自引：0，他引：20
介绍了福建泉州后渚大桥——大跨度预应力混凝土连续刚构桥的现场环境振动实验．并利用频域中的单模态识别法(SDOFI)、峰值法(PP)和时域中的随机子空间识别法(SSI)分别进行桥梁动力特性识别。利用ANSYS建立了全桥三维有限元模型并进行了理论模态分析,基于参数分析和环境振动测试结果对有限元模型进行了标定,建立了该桥的基准有限元模型,该模型可服务于桥梁长期健康监测与状态评估。 相似文献
11.
随机子空间识别方法计算效率的改进 总被引：4，自引：0，他引：4
参数识别是结构健康监测领域研究中的重点。随机子空间法是近年来发展起来的一种线性系统辩识方法,可以有效地从环境激励的结构响应中获取模态参数。该方法的基本原理是将“将来”数据向“过去”数据进行垂直投影,进而根据该投影计算出可观测矩阵和一个Kalman滤波状态序列。而Kalman滤波序列是“过去”输出信号的线性组合,即“过去”输出和“将来”状态估计建立了关系。而从Hankel矩阵的组成来看,由于要使得该矩阵具有单无限的条件,所需的计算时间也比较长。据此对随机子空间方法进行了改进。改进的基本思想是采用一个测点的信号作为“过去”作为输出信号代替全部测点的信号。这样就减少了计算量。最后用一数值模拟算例进行了验证,结果良好。 相似文献
12.
Accurate prediction of the dynamic responses of a high-rise building subjected to dynamic loads such as earthquake and wind excitations requires the information of its structural dynamic properties such as modal parameters including natural frequencies and damping ratios. This paper presents the identification results of the modal parameters based on field vibration tests on a 600-m high skyscraper. A set of tests, including ambient vibration test (AVT) and free vibration test (FVT), were conducted on the skyscraper to identify its modal parameters. Firstly, this paper presents and discusses the modal parameters of the skyscraper assessed by several identification methods applied to the AVT measurements. These methods include the wavelet transform (WT) method, the stochastic subspace identification (SSI) method, and the random decrement technique (RDT). Secondly, an active mass damper (AMD) system with total mass 1000 tons equipped into the skyscraper was used to excite the building for estimation of the modal parameters by FVT. Thirdly, this paper presents observations on the structural dynamic behavior of the skyscraper with the operation of the AMD system during a typhoon event. The field measurement results show that the AMD system functioned efficiently for suppression of the wind-induced vibrations of the skyscraper during the typhoon. This paper aims to further understand the structural dynamic properties of super-tall buildings and provide useful information for structural design and vibration control of future skyscrapers. 相似文献
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The primary objective of this paper is to develop output only modal identifi cation and structural damage detection.Identif ication of multi-degree of freedom(MDOF) linear time invariant(LTI) and linear time variant(LTV—due to damage) systems based on Time-frequency(TF) techniques—such as short-time Fourier transform(STFT),empirical mode decomposition(EMD),and wavelets—is proposed.STFT,EMD,and wavelet methods developed to date are reviewed in detail.In addition a Hilbert transform(HT) approach to determine ... 相似文献
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Structural identification with incomplete output‐only data and independence of measured information for shear‐type systems 
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下载免费PDF全文 Structural identification is the inverse problem of estimating physical parameters of a structural system from its vibration response measurements. Incomplete instrumentation and ambient vibration testing generally result in incomplete and arbitrarily normalized measured modal information, often leading to an ill‐conditioned inverse problem and non‐unique identification results. The identifiability of any parameter set of interest depends on the amount of independent available information. In this paper, we consider the identifiability of the mass and stiffness parameters of shear‐type systems in output‐only situations with incomplete instrumentation. A mode shape expansion‐cum‐mass normalization approach is presented to obtain the complete mass normalized mode shape matrix, starting from the incomplete non‐normalized modes identified using any operational modal analysis technique. An analysis is presented to determine the minimum independent information carried by any given sensor set‐up. This is used to determine the minimum necessary number and location of sensors from the point of view of minimum necessary information for identification. The different theoretical discussions are illustrated using numerical simulations and shake table experiments. It is shown that the proposed identification algorithm is able to obtain reliably accurate physical parameter estimates under the constraints of minimal instrumentation, minimal a priori information, and unmeasured input. The sensor placement rules can be used in experiment design to determine the necessary number and location of sensors on the monitored system. John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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This paper reviews the theoretical principles of subspace system identification as applied to the problem of estimating black‐box state‐space models of support‐excited structures (e.g., structures exposed to earthquakes). The work distinguishes itself from past studies by providing readers with a powerful geometric interpretation of subspace operations that relates directly to theoretical structural dynamics. To validate the performance of subspace system identification, a series of experiments are conducted on a multistory steel frame structure exposed to moderate seismic ground motions; structural response data is used off‐line to estimate black‐box state‐space models. Ground motions and structural response measurements are used by the subspace system identification method to derive a complete input–output state‐space model of the steel frame system. The modal parameters of the structure are extracted from the estimated input–output state‐space model. With the use of only structural response data, output‐only state‐space models of the system are also estimated by subspace system identification. The paper concludes with a comparison study of the modal parameters extracted from the input–output and output‐only state‐space models in order to quantify the uncertainties present in modal parameters extracted from output‐only models. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献