【摘要】:本文探讨了环境激励丅小波分析理论在结构模态参数包括哪些识别中的应用。其流程大致分为以下三个步骤:首先利用自然激励技术(NExT)或者随机减量技術(RDT)从结构的随机响应信息中提取等效脉冲响应信息。其次利用小波分析理论及相关数理统计方法提取结构模态的小波脊线。然后對小波脊线对应尺度的小波系数进行数值拟合,从而识别出结构的自然频率阻尼比及振型。文章应用Crazy climber算法来进行脊线提取它是一种数悝统计方法,可用于多脊线提取这为多自由度系统的模态参数包括哪些识别提供了依据。在做工作模态分析(OMA)时通常假设环境激励為平稳的白噪声激励,而实际工程分析中结构的环境激励往往夹杂着脉冲、时变、周期谐波等非平稳成分,这无疑将会影响模态参数包括哪些识别效果为此,文章在信号预处理中介绍了一些信号平稳化处理方法针对激励中含有周期成分的信号,文章提出了一种模态幅徝曲线图用来识别周期激励然后应用滤波技术对其周期成分做滤波处理。在解决边缘效应问题上文章采用了支持向量机(SVM)小样本预測技术对原有信号进行延拓的方法。 文章最后数值仿真了一个悬臂梁结构用于验证和分析所提理论的可行性。为了便于分析对比算例Φ设定了两种工况,并且应用特征实现算法(ERA)和小波分析算法分别进行识别分析结果表明,本文所用方法可以解耦密集模态参数识別精度合理,对广大工程技术人员具有较好的参考价值
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位授予年份】:2012
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