随机子空间法

摘要： 对连续梁桥模态应变测试方法的可行性与准确性进行研究。首先通过环境振动测试识别出桥梁的应变振型与应变柔度矩阵,进而计算桥梁的模态应变。以四跨连续梁为研究对象,建立桥梁有限元模型,设计了静载试验的中载工况与传感器测点布设方案,基于环境激励计算该连续梁桥的应变柔度矩阵和试验荷载下的应变,并与有限元理论应变分析进行对比。对比结果表明:各测点应变的最大误差不超过15%,基本满足工程精度要求。

摘要： 以高速公路16 m跨径装配式简支空心板梁桥为研究对象,提出基于模态测试的装配式简支梁桥等效荷载试验方法。首先在装配式简支空心板梁桥面安装加速度传感器,采集环境激励下主梁竖向振动加速度时程数据,利用随机子空间法(SSI)识别该简支空心板梁桥的实际频率和振型。利用桥梁施工图纸建立有限元模型并对实测振型质量归一化,识别得到桥梁的位移柔度矩阵。然后,设计桥梁静载试验加载方案,依据规范中静载试验加载效率要求确定由等效集中荷载组成的均匀荷载面等效试验荷载,预测该简支梁桥在等效试验荷载下的实际模态挠度,将有限元模型计算挠度与实测位移柔度矩阵预测的模态挠度进行比较,计算桥梁挠度校验系数,结合现行桥梁荷载试验规范评判桥梁刚度状况。验算结果表明:该装配式简支空心板梁桥满足设计承载要求;基于模态测试的等效荷载试验方法能够方便快捷地评估桥梁承载能力,只需测试桥梁的低阶模态即可获得简支梁桥较为准确的模态挠度;该方法无需长时间中断交通和大吨位加载车,具有经济方便、简单快捷的特点,在桥梁荷载试验评定的实际工程中具有广阔的应用前景。

摘要： 高柔塔风电机组具有轻质、高耸等特点,对环境激励较为敏感,识别其动力学参数对了解风机的动态特性特别重要。基于随机子空间法,应用奇异值分解技术以及稳定图分析方法,方便快捷识别出高柔塔风电机组塔筒的固有频率、阻尼比、振型模态参数。通过分析不同工况下塔筒振动响应数据,验证了该方法在模型定阶和模态参数提取方面的一致性和正确性。

摘要： 基于环境激励的模态参数识别方法在桥梁健康监测领域应用广泛,所识别桥梁的模态参数的变化常用来进行损伤识别.然而在模态参数识别过程中,移动车辆本身具有的质量属性被忽视,仅被当作为环境激励的一部分.桥梁损伤导致的模态参数变化将被移动车辆所引起的变化掩盖,影响后续损伤识别的效果.以随机子空间法为例,研究环境激励下的模态参数识别方法识别的桥梁模态参数的变异情况,并对比桥梁局部损伤导致的桥梁模态参数的变化量,结果表明局部损伤和移动车辆都会造成频率减小和振型改变,因此在实际模态测试中需要考虑移动车辆作用并剔除其影响.

摘要： 在工作模态分析中,结构模态的准确识别在包括结构健康监测在内的许多应用中至关重要。该文基于敏感性分析,研究了模型系统阶数N和Toeplitz矩阵行块数i在协方差驱动随机子空间法(covariance-driven stochastic subspace identification,SSI-Cov)中对模态识别结果的影响规律。结合一经典数值算例及藏式古城墙现场实测数据对SSI-Cov算法的参数优化进行了分析。根据奇异熵增量理论对系统阶数进行识别;利用Toeplitz矩阵或系统矩阵的条件数及识别结果的变异系数对Toeplitz矩阵行块数的选择进行研究,并给出参数取值建议。研究结果表明:Toeplitz矩阵或系统矩阵的条件数越小计算结果精度越高;识别频率、阻尼比的变异系数越小,对应的模态稳定图质量越好。通过奇异熵增量理论可准确识别结构的系统阶数,奇异熵增量的一阶灵敏度降至0时对应的阶数即为系统阶数N。Toeplitz矩阵行块数i的建议取值范围为2β~4β(β为采样频率与结构基频的比值)。基于该文提出的参数优化方法,能有效识别藏式古城墙的动力特性,包括频率、振型和阻尼比。

摘要： 为研究基于环境激励的在役连续梁桥承载能力评定方法的可行性,根据《公路桥梁荷载试验规程》设计桥梁静载试验方案,利用随机子空间法测量识别桥梁在环境激励下的模态参数,结合桥梁有限元模型提取集中质量矩阵,对桥梁实测模态振型进行质量归一化,识别桥梁的实测位移柔度矩阵,预测桥梁在静力荷载作用下的实测模态挠度,最后结合规范对桥梁承载能力进行评定.以4跨连续梁桥为实例建立损伤桥梁有限元模型,基于有限元数值模拟环境激励,预测了该连续梁桥的柔度矩阵和试验荷载下的模态挠度,并与初始无损桥梁的理论设计挠度进行对比,计算了静载试验校验系数.结果表明:各测点挠度的最大相对误差不超过6％,基本满足工程精度要求,根据规范判断该损伤桥梁承载能力不满足设计要求;该方法能够准确评估既有桥梁的承载能力,基于环境激励的连续梁桥承载能力评定方法具有较强的有效性和可行性.

摘要： 对于机械智能故障诊断而言,信号数据的质量至关重要。针对试验数据的优化问题,探究了时域信号中虚假模态的剔除研究。传统方法只能剔除频域中的虚假模态极点,而对时域信号中的虚假模态成分并不能相应剔除,因此提出通过小波阈值降噪除去振动信号中的噪声成分,减少由环境噪声引起的虚假模态,并通过模态参数识别和稳定图观察降噪前后虚假模态的出现情况以判断该方法效果。通过旋转机械试验台数据的分析处理,证明该方法对于剔除虚假模态具有一定的作用。

摘要： 对于机械智能故障诊断而言,信号数据的质量至关重要.针对试验数据的优化问题,探究了时域信号中虚假模态的剔除研究.传统方法只能剔除频域中的虚假模态极点,而对时域信号中的虚假模态成分并不能相应剔除,因此提出通过小波阈值降噪除去振动信号中的噪声成分,减少由环境噪声引起的虚假模态,并通过模态参数识别和稳定图观察降噪前后虚假模态的出现情况以判断该方法效果.通过旋转机械试验台数据的分析处理,证明该方法对于剔除虚假模态具有一定的作用.

摘要： 采用环境随机激励技术对定州开元寺塔的动力特性进行现场测试,提出一种新的空间测点布置方案——同向平行测试法,利用该方法可以对开元寺塔平动及扭转模态分量进行有效测量.基于现场实测数据,结合Welch自功率谱密度法和随机子空间法得到砖塔的自振频率、振型等参数,并反演推算出砖塔结构的层间刚度.研究表明砖塔东北侧新砌筑结构层间刚度普遍大于东南侧旧塔体结构,随着高度的增加砖塔的层间刚度逐渐减小.基于动力测试分析数据,建立并修正了ABAQUS有限元模型.有限元模型模态分析结果与实测结果对比误差较小,说明模型较为可靠,可以为古塔的后续动力响应分析提供数值模型.

摘要： 弧形闸门的模态参数辨识是弧形闸门原型观测的主要内容,对分析和研究弧形闸门结构的抗振和抗动载的能力起着非常关键的作用.针对弧形闸门模态参数测试过程中存在的计算误差以及环境激励干扰导致了虚假模态等问题,本文采用一种改进的随机子空间法,提高了模态参数辨识的有效性.首先,提出弧形闸门模态参数辨识方案;其次,利用时频分布——Gabor展开作为数据前处理,采用特征参数随数据量增加而变化的稳定图,有效区分了物理模态和虚假特征,剔除虚假模态,辨识弱小特征,提高了辨识精度.以某水电站泄洪表孔5#弧形闸门为对象,进行模态参数辨识与比较,不但验证了本文所提出的技术路线的有效性,而且具有重要的工程实用价值.

摘要： 大坝强震观测是利用安装在大坝和自由场上的强震仪,测量的"大坝-水库-地基"系统在地震激励下的动力响应,是一种特殊的结构振动观测数据.我国西部水利开发中面临的高坝、大库、强震级的现状,使得大坝的强震观测愈加受到重视.基于混凝土坝的强震观测进行结构的模态参数识别,可为结构的抗震性能分析、健康诊断和动力模型修正提供基础.根据结构的振动响应进行模态参数识别,是结构动力学的核心课题之一,现有的方法众多.地震激励下的"拱坝-水库-地基"结构系统复杂,模态密集、自由度高,外界干扰强.基于强震观测进行混凝土拱坝模态参数识别,急需对合理方法的选取问题进行研究.为此,本文研究了基于强震观测的混凝土拱坝模态参数识别问题.基于Pacoima拱坝的三次强震数据,采用"输入输出型"的ARX(Auto-Regressive Exogenous)模型法和"仅考虑输出"的频域类增强型频域分解法(EFDD)和时域类随机子空间法(SSI-Data)分别对Pacoima拱坝的模态参数进行了识别,通过将各种方法的模态识别结果,以及有限元计算的模态参数结果进行比较,对各种识别方法的精度、计算效率进行了对比.此外,文章还研究了是否考虑地基自由场观测情况下,模态参数识别结果的差异.相关的研究成果,可为基于强震观测的混凝土拱坝模态参数识别问题的后续研究提供借鉴.

摘要： 针对某型号4极异步电机在现场安装后反复出现振动故障问题,引入运行模态分析(OMA)方法,对电机进行运行模态测试.通过随机子空间法识别出电机结构完整的模态参数,找出电机振动超标原因,提高电机机械振动故障诊断效率.

摘要： 本文首先分析了工作模态法的优点，及其所用的随机子空间法理论；然后应用工作模态法对某型变速箱复杂箱体的模态进行试验辨识，得到了箱体各阶的模态频率和振型。通过实验模态和理论计算模态的对比，发现在低频段实验结果与理论计算结果较吻合。说明采用工作模态法能较精确的识别出箱体的低阶模态。

摘要： 首先分析了工作模态法的优点及其所用的随机子空间法理论;然后应用工作模态法对某型变速器复杂壳体的模态进行实验辨识,得到了壳体各阶的模态频率和振型。并利用有限元软件MSC.Patran和MSC.Nastran 对壳体模态进行数值计算,通过实验模态和数值计算模态的对比,发现在低频段实验结果与数值计算结果较吻合, 说明采用工作模态法能较精确地识别出壳体的低阶模态。

摘要： 全自动洗衣机工作时的减振降噪问题仍然是一个有待深入研究的难题.从动力学角度看,悬挂系统直接影响全自动洗衣机的减振性能.研究洗衣机悬挂系统的振动特性,有效地减小振幅,尤为必要.环境振动实验简单实用,成本低,安全性好.基于环境激励下的结构模态参数识别,直接利用工况条件下的响应数据提取模态参数,正受到工程界的重视.在本实验中,通过压电式加速度计分别拾取洗衣机外筒质心、外筒两端面中心以及吊簧铰接处的响应信号,运用DASP(Data Acquisition & Signal Processing )采集分析处理系统,在洗衣机不同工况下,对其进行模态参数识别.该实验综合考虑了结构内部各部件之间的摩擦、间隙、外界载荷和边界条件等因素的影响,因而,实验模态参数可以较好地反映工作模态参数.由于输入未知,采用两种技术进行模态参数识别:频域峰值法和随机子空间法,以实现两种方法的互补和校核.结果表明,工作状态振动实验足以识别出该型号洗衣机所感兴趣的模态参数,结果可以作为其有限元模型修正的依据.

摘要： 土木工程结构具有体型庞大、不易人工激励等特点,传统的模态参数识别方法越来越表现出它的局限性.而环境激励下结构模态参数识别,利用自然激励方式,无须贵重的激励设备,不中断结构的正常使用,方便省时等,仅根据系统的响应信号进行模态参数识别,相比传统的模态参数识别方法具有显著的优点.随机子空间识别方法是目前较为先进的一种时域识别方法,本文基于随机子空间识别方法的环境激励下结构模态参数识别,先用四层框架模型验证编制的随机子空间算法程序的有效性,然后用其对南昌西站实测响应数据进行识别.识别结果表明该方法能较好地识别出结构的模态参数.

摘要： 土木工程结构具有体型庞大、不易人工激励等特点,传统的模态参数识别方法越来越表现出它的局限性.而环境激励下结构模态参数识别,利用自然激励方式,无须贵重的激励设备,不中断结构的正常使用,方便省时等,仅根据系统的响应信号进行模态参数识别,相比传统的模态参数识别方法具有显著的优点.随机子空间识别方法是目前较为先进的一种时域识别方法,本文基于随机子空间识别方法的环境激励下结构模态参数识别,先用四层框架模型验证编制的随机子空间算法程序的有效性,然后用其对南昌西站实测响应数据进行识别.识别结果表明该方法能较好地识别出结构的模态参数.

摘要： 土木工程结构具有体型庞大、不易人工激励等特点,传统的模态参数识别方法越来越表现出它的局限性.而环境激励下结构模态参数识别,利用自然激励方式,无须贵重的激励设备,不中断结构的正常使用,方便省时等,仅根据系统的响应信号进行模态参数识别,相比传统的模态参数识别方法具有显著的优点.随机子空间识别方法是目前较为先进的一种时域识别方法,本文基于随机子空间识别方法的环境激励下结构模态参数识别,先用四层框架模型验证编制的随机子空间算法程序的有效性,然后用其对南昌西站实测响应数据进行识别.识别结果表明该方法能较好地识别出结构的模态参数.

摘要： 土木工程结构具有体型庞大、不易人工激励等特点,传统的模态参数识别方法越来越表现出它的局限性.而环境激励下结构模态参数识别,利用自然激励方式,无须贵重的激励设备,不中断结构的正常使用,方便省时等,仅根据系统的响应信号进行模态参数识别,相比传统的模态参数识别方法具有显著的优点.随机子空间识别方法是目前较为先进的一种时域识别方法,本文基于随机子空间识别方法的环境激励下结构模态参数识别,先用四层框架模型验证编制的随机子空间算法程序的有效性,然后用其对南昌西站实测响应数据进行识别.识别结果表明该方法能较好地识别出结构的模态参数.

摘要： 本发明涉及一种基于改进稳定图的空间网格结构省时随机子空间方法，包括先对结构进行自振特性分析，得到结构的有限元分析频率、振型等模态参数，然后采集结构在环境激励下的振动响应信号，利用振动响应信号构造广义Hankel矩阵，把Hankel矩阵的投影转换为其R矩阵的投影变换，然后对投影矩阵进行加权奇异值分解，根据有限元分析频率，设置频率搜索域，利用各测点的实测振型与有限元振型之间的模态置信因子作辅助稳定轴，根据频谱峰值、稳定图和辅助稳定轴综合判断模态参数识别结果。该方法适用于桥梁、高层建筑结构等，尤其适用于模态密集的大型空间网格结构的模态参数识别，改进后的方法计算速度快、可有效避免模态遗漏。

摘要： 本发明公开了一种基于双协方差随机子空间的类噪声数据低频振荡辨识方法，包括步骤：1)采用双协方差的随机子空间处理电力系统类噪声信号，得到两组特征的极点，定义为验证组H1和参考组H2；2)对两组极点的同阶极点进行筛选，得到物理极点，构成稳定图；3)对筛选得到的物理极点进行系统聚类，获得最终的真实模态参数。本发明突破现有识别方法数据量不足以及无法自动定阶的缺点，利用双协方差随机子空间和系统聚类方法，实现高效准确的事前低频振荡参数识别。

摘要： 本发明公开了一种基于S型函数随机子空间识别的模型定阶方法，包括如下步骤：根据测得的结构动力响应建立Hankel矩阵；对Hankel矩阵进行矩阵投影计算，得到投影矩阵P；对投影矩阵进行奇异值分解，并将分解得到的奇异值按降序进行排列；对降序排列的奇异值序列进行归一化处理，将奇异值变换到[ε,1‑ε]的闭区间上；在合适的阶次区间上，采用S型函数对归一化奇异值与阶次的关系进行非线性最小二乘拟合；根据拟合得到的S型函数，求得过(n0,0.5)的切线，之后进一步求得选取切线与横轴的交点(n*,0)，则随机子空间的模型阶次N为2·[n*]。本发明能够有效避免模态遗漏现象和模型阶次过估计对模态参数识别的恶劣影响，可应用于各类振动结构的自适应模型定阶，有助于提高随机子空间识别的精度。

摘要： 本发明涉及一种基于改进稳定图的空间网格结构省时随机子空间方法，包括先对结构进行自振特性分析，得到结构的有限元分析频率、振型等模态参数，然后采集结构在环境激励下的振动响应信号，利用振动响应信号构造广义Hankel矩阵，把Hankel矩阵的投影转换为其R矩阵的投影变换，然后对投影矩阵进行加权奇异值分解，根据有限元分析频率，设置频率搜索域，利用各测点的实测振型与有限元振型之间的模态置信因子作辅助稳定轴，根据频谱峰值、稳定图和辅助稳定轴综合判断模态参数识别结果。该方法适用于桥梁、高层建筑结构等，尤其适用于模态密集的大型空间网格结构的模态参数识别，改进后的方法计算速度快、可有效避免模态遗漏。

摘要： 本发明涉及设备升级技术领域，为一种基于随机子空间模态参数识别的结构健康监测方法，包括：S1，输入结构监测点的时域响应信号，构造Hankel矩阵；S2，计算Toeplitz矩阵，提取对角线元素相等的Toeplitz矩阵T1；S3，对T1进行奇异值分解得到U、Σ和V矩阵；S4，估计动力系统阶数并据此对应提取U1、Σ1和V1矩阵；S5，计算可观矩阵Θi、可控矩阵Ξ、观测矩阵C及系统矩阵A，并求解系统矩阵A的特征值；S6，计算结构模态参数，以此来判断结构健康状态。无需利用贵重激励设备对结构施加人工激励，直接采用车辆、行人、风及其组合灯作用于结构产生的响应进行参数识别，节省了激励设备的携带、安装及调试等费用，也节省了时间和相应工作人员的费用。

摘要： 本发明属于结构振动模态测试领域,涉及一种基于随机子空间算法的结构模态参数识别方法及装置，首先在结构的工作状态监测系统中，通过布设的加速度传感器采集结构的振动信号，采集到结构的振动信号后，对振动信号进行预处理去除噪声干扰，通过对振动信号构成的托普利兹矩阵行列数的调整，以及结合振动信号与模态能量之间的关系，可以减少真实模态的缺失，再由系统矩阵与模态参数关系识别结构的模态参数，通过随机子空间方法，得到模态参数结果，提高模态参数的识别精度，最后，将识别到的结构模态参数与结构固有的模态特征参数进行对比分析，对结构进行有无损伤发生的判断；本发明能够很好地接近结构参数的真实值，具有精确的安全评估能力。

摘要： 本发明提供一种基于快速随机子空间的工程结构模态参数识别方法，属于结构模态参数识别领域，包括以下步骤：采集响应，构造过去矩阵和两个将来矩阵，并依次构建两个托普利茨矩阵；对第一个托普利茨矩阵进行随机投影，获得新的矩阵，并进行QR分解，得到酉矩阵；将托普利茨矩阵投影到酉矩阵上，得到小矩阵；对小矩阵做奇异值分解，分别得到U,S,V矩阵，并计算该工程结构的观测、输出和状态矩阵；进行特征值分解，根据特征值分解的结果计算获得模态参数；确定阶次区间，重复进行模态参数的计算，汇总得到各阶次的模态参数。本发明通过对传统托普利茨矩阵进行随机投影和QR分解得到用于代替托普利茨矩阵的小矩阵，减小了奇异值分解的维度，提升了运算效率。

摘要： 本发明公开了一种基于随机子空间的非同步采样结构模态参数识别方法，包括：对桥梁结构测点进行非同步采样得到原始加速度响应数据；选取某测点加速度响应数据作为参考信号，其余测点加速度响应数据作为平移信号，通过分析不同时间间隔下的误差函数来确定两测点间实际时间延迟；确定不同平移信号与参考信号间的实际时间延迟后，根据信号的采样频率计算数据删减量，得出数据删减量后对原始加速度响应数据处理得到修正的加速度响应数据；最后将修正的加速度响应数据通过随机子空间法进行桥梁结构的振型模态参数识别。本发明能识别出不同测点间实际时间延迟，从而得到桥梁结构非同步采样数据下的频率模态参数和高精确度振型模态参数。

摘要： 本发明公开了一种基于Welch法和协方差随机子空间法的模态参数识别方法，步骤如下：在结构上布置加速度传感器测试得到加速度响应；利用Welch法对加速度信号加窗函数计算功率谱和平均功率谱；对平均功率谱进行逆傅里叶变换得到相关函数；由相关函数构造Toeplitz矩阵和进行奇异值分解，得到可观测矩阵Oi和可控反转矩阵Γi；计算结构状态矩阵A，并进行特征值分解得到模态参数；对模态参数进行模糊C均值聚类分析和平均相位偏移计算，识别结构模态参数。本发明能有效识别出环境激励下结构的真实模态参数，相对于传统随机子空间方法，具有避免模态遗漏和计算效率高的优点；相对于频域分解法在自动识别和剔除虚假模态方面有优势。

摘要： 本发明公开了一种电力系统主导振荡模式辨识的快速迭代随机子空间法，包括：计算可观测子空间矩阵的状态矩阵Rn，并求取状态矩阵Rn的逆矩阵；根据状态矩阵Rn及其逆矩阵的分块矩阵，计算电力系统状态矩阵初始维数为r0时，电力系统初始状态矩阵Ar0；计算电力系统初始状态矩阵Ar0的维数按步长k增加到n的过程中，所对应的若干个电力系统状态矩阵Ar；对每个电力系统状态矩阵Ar的特征值进行预处理，对获取到的特征值集合λ进行层次聚类，实现主导振荡模式与虚假振荡模式的分离；计算被分离出的各主导振荡模式类的聚类中心，并计算电力系统主导振荡模式的振荡频率和阻尼比。本方法实现了基于广域量测信息的电力系统主导振荡模式的快速、准确、以及高效辨识。