一种辨识实测风速非平稳性与非平稳度的方法技术

本发明专利技术公开了一种辨识实测风速非平稳性与非平稳度的方法，包括步骤S1：基于时域和时频域角度，采用轮次法结合VMD‑SET的二次判别方法，检验实测风速样本是否具有非平稳性，若具有非平稳性，则转至步骤S2，否则退出流程；步骤S2：采用窗宽优化的多锥度窗口方法和时频重排技术，获得风速的时变功率谱和平均边际谱，根据平均边际谱的极值点个数，以及不同频率成分最大值所对应的时刻是否一致，判断具有非平稳性的实测风速样本为强度非平稳过程或完全非平稳过程；步骤S3：采用非平稳度定量指标，对实测风速样本的非平稳强弱程度进行度量，并分别提出了判别平稳、弱平稳、强平稳风速的阈值。

【技术实现步骤摘要】
一种辨识实测风速非平稳性与非平稳度的方法
本专利技术涉及结构风工程
，特别是一种辨识实测风速非平稳性与非平稳度的方法。
技术介绍
自然界中风、浪、地震动等荷载存在着随机性，随着现代结构朝着大跨和高耸方向的发展以及轻质高强材料的使用，这些随机信号中内蕴的非平稳性将成为复杂结构精细化设计的关键因素，也是当前研究的难点。根据随机信号的相关定义，如果其均值与方差(随机过程的一阶矩和二阶矩)与时间无关，则被称为广义平稳的，也简称为平稳，反之，则称为非平稳。这种经典的平稳性定义将随机信号绝对两分，即平稳和非平稳两类。在实际工程应用中，为了便捷，往往将非平稳信号粗略地作为平稳、半平稳、分段平稳信号进行处理，而这种简化处理将会引起后续结构振动响应结果的计算偏差，导致结构设计偏于不安全。随机信号的非平稳性是一个比较复杂的特性，有时随机信号在长时间内是非平稳的，而各局部却是平稳的；另外若在平稳随机信号中加入一个跳变信号，如果时间足够长，该随机信号可认为是几乎平稳的，但从跳变处附近来看又是非平稳的。辨识信号的非平稳性，很大程度上取决于观测时长。本质上，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种辨识实测风速非平稳性与非平稳度的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1：基于时域和时频域角度，采用轮次法结合VMD-SET的二次判别方法，检验实测风速样本是否具有非平稳性，若具有非平稳性，则转至步骤S2，否则退出流程；/n步骤S2：采用窗宽优化的多锥度窗口方法和时频重排技术，获得风速的时变功率谱和平均边际谱，根据所述平均边际谱的极值点个数，以及不同频率成分最大值所对应的时刻是否一致，判断具有非平稳性的所述实测风速样本为强度非平稳过程还是完全非平稳过程；/n步骤S3：采用非平稳度定量指标，对所述实测风速样本的非平稳强弱程度进行度量，其中所述非平稳度定量指标的计算公式为：/n

【技术特征摘要】
1.一种辨识实测风速非平稳性与非平稳度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：基于时域和时频域角度，采用轮次法结合VMD-SET的二次判别方法，检验实测风速样本是否具有非平稳性，若具有非平稳性，则转至步骤S2，否则退出流程；
步骤S2：采用窗宽优化的多锥度窗口方法和时频重排技术，获得风速的时变功率谱和平均边际谱，根据所述平均边际谱的极值点个数，以及不同频率成分最大值所对应的时刻是否一致，判断具有非平稳性的所述实测风速样本为强度非平稳过程还是完全非平稳过程；
步骤S3：采用非平稳度定量指标，对所述实测风速样本的非平稳强弱程度进行度量，其中所述非平稳度定量指标的计算公式为：



式中，DNS为非平稳度定量指标，Θ1为实测风速样本的特征距离在时间尺度上的波动，Θ0(j)为第j组替代数据样本的特征距离在时间尺度上的波动，J为替代数据样本的个数。


2.根据权利要求1所述的一种辨识实测风速非平稳性与非平稳度的方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：对实测风速样本进行质量控制，剔除实测风速样本中存在的异常值；
步骤S12：基于时域角度，采用轮次法对所述实测风速样本进行非平稳性检验，若检验结果为具有非平稳性，则转至步骤S13再次验证，否则退出流程；
步骤S13：基于时频域角度，对所述实测风速样本进行VMD-SET处理，获得三维时-频谱图，根据所述时-频谱图瞬时幅值与瞬时频率的变化特征进行验证，若验证结果为非平稳，则转至所述步骤S2，否则退出流程；若验证结果为平稳，与所述步骤S12的结果相互矛盾时，以本步骤得到的结果为准，退出流程。


3.根据权利要求2所述的一种辨识实测风速非平稳性与非平稳度的方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：将所述实测风速样本划分为时变平均风速和脉动风速分量，并假定脉动风速具有强度和频率方面的双重非平稳性；
步骤S22：采用窗宽优化的多锥度窗口方法和时频重排技术，获得脉动风速的时变功率谱；
步骤S23：基于改进的拟牛顿迭代法，并基于所述步骤S22所获得的时变功率谱的数值计算结果，拟合所述时变功率谱解析表达式中所有待定参数；
步骤S24：对时间t进行积分，计算所述时变功率谱的平均边际谱；
步骤S25：判断所述平均边际谱的极值点个数，如果极值点个数≤1，则为强度非平稳过程，如果极值点个数＞1，则进一步判断不同频率成分最大值所对应的时刻是否一致，如果时刻不一致，则为完全非平稳过程。


4.根据权利要求3所述的一种辨识实测风速非平稳性与非平稳度的方法，其特征在于，所述步骤S22包括以下步骤：
步骤S221：选用Hermite函数作为窗口函数，并确定窗宽的取值范围；
步骤S222：利用K个Hermite窗口函数，获得各自独立的时频重排谱估计，得到时变功率谱



式中，x(t)为脉动风速，hk(τ-t)为Hermite函数，τ为积分变量，t为时间，f为赫兹频率；
步骤S223：采用时频能量分布对应的Renyi熵值优化窗宽...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏延文，曾永平，陈克坚，
申请(专利权)人：中铁二院工程集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：四川;51