基于随机减量法的非平稳激励下模态参数识别

发布时间：2018-11-25 09:22

【摘要】：针对现有结构模态参数识别方法平稳激励假定的不足,提出了一种非平稳激励下的结构模态参数识别方法。以白噪声调幅激励、调幅相关激励和频率幅值调制共三类非平稳随机激励为对象,采用演化谱理论推导了随机激励分段叠加后的均值和方差表达式,然后在此基础上对传统的随机减量法进行拓展,将非平稳激励下模态参数识别问题转化为结构自由振动曲线的模态参数识别,最后利用特征实现算法识别结构的模态参数。通过一个悬臂梁数值模型和两层实验室钢框架进行验证,识别结果表明运用该算法可以准确识别出非平稳激励下系统的固有频率和振型,且固有频率的识别误差在2%以内,具有较高的识别精度。
[Abstract]:Aiming at the deficiency of the existing structural modal parameter identification methods, a method of structural modal parameter identification under non-stationary excitation is proposed. Taking the white noise amplitude modulation excitation, amplitude modulation correlation excitation and frequency amplitude modulation as objects, the mean and variance expressions of random excitation are derived by using evolutionary spectrum theory. Then the traditional random reduction method is extended and the modal parameter identification problem under non-stationary excitation is transformed into the modal parameter identification of the free vibration curve of the structure. Finally, the modal parameters of the structure are identified by using the feature algorithm. Verified by a cantilever beam numerical model and a two-story laboratory steel frame, the recognition results show that the proposed algorithm can accurately identify the natural frequency and mode shape of the system under non-stationary excitation, and the recognition error of the natural frequency is less than 2%. It has high recognition accuracy.
【作者单位】： 重庆大学土木工程学院;山地城镇建设与新技术教育部重点实验室;
【基金】：中央高校基本科研业务费(CDJXS11200007)资助
【分类号】：TU317

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2355602