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基于Hankel矩阵联合近似对角化的结构模态识别

发布时间:2018-02-04 19:14

  本文关键词: 运行模态分析 盲源分离 二阶盲辨识 Hankel矩阵联合近似对角化 振动台试验 出处:《振动.测试与诊断》2016年06期  论文类型:期刊论文


【摘要】:针对基于二阶盲辨识(second order blind identification,简称SOBI)的模态参数识别方法存在的不足,提出了一种基于Hankel矩阵联合近似对角化(Hankel matrix joint approximate diagonalization,简称HJAD)技术的结构运行模态分析(operational modal analysis,简称OMA)的新方法。该方法通过对随机子空间类模态识别方法常用的Hankel矩阵进行联合近似对角化,以分离各阶模态响应,进行模态识别。与基于SOBI的模态识别方法相比,在具体实施过程中,仅需要在分析数据中添加与实测振动响应对应的时间延迟的数据,实现难度较小。数值算例和物理模型试验的分析结果表明,所提出的基于HJAD技术的结构运行模态分析方法,不仅具有鲁棒性强和计算效率高的优点,还可以克服传统的基于SOBI的模态识别方法的模态识别能力受测点数目限制的问题。
[Abstract]:The limitation of the modal parameter identification method based on second order blind identification (SOBI) is discussed. In this paper, a joint approximation diagonalization based on Hankel matrix is proposed. Hankel matrix joint approximate diagonalization. The structural running mode analysis of HJAD technology is presented in this paper. This method is based on the joint approximation diagonalization of the Hankel matrix, which is commonly used in the random subspace class modal identification method, to separate the modal response of each order. Compared with the modal identification method based on SOBI, only the time delay data corresponding to the measured vibration response should be added to the analysis data. The results of numerical examples and physical model tests show that the proposed structure running mode analysis method based on HJAD technology not only has the advantages of strong robustness and high computational efficiency. It can also overcome the problem that the modal identification ability of the traditional modal identification method based on SOBI is limited by the number of measured points.
【作者单位】: 西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(51409205) 博士后自然科学基金资助项目(2015M572656XB) 陕西省重点科技创新团队资助项目(2013KCT-015) 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室开放研究基金资助项目(2014491011)
【分类号】:TV32
【正文快照】: 引言根据实测振动数据来识别结构的模态参数并计算模态指标,再应用相关模态指标来评价结构的健康状态,是基于振动的结构健康诊断方法的基本思路[1]。为了研究大坝等大型工程结构的振动特性,需要对其施加一定的振动激励。传统的大型结构原型动力试验[2]需要施加人工产生的激励,

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本文编号:1490940

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