一种工作模态参数识别方法及设备故障诊断方法技术

本发明专利技术涉及一种工作模态参数识别方法及设备故障诊断方法，涉及模态参数识别技术领域。该工作模态参数识别方法包括：获取振动传感器在待确定工作模态参数的一维结构中预设时间内检测的时域振动响应信号组成的时域振动响应信号矩阵；根据时域振动响应信号矩阵，利用拉普拉斯特征映射方法得到模态响应矩阵；根据模态响应矩阵，利用最小二乘法广义逆方法得到模态振型矩阵；根据模态响应矩阵，利用单自由度技术或傅里叶变换方法得到模态固有频率。本发明专利技术将流形学习中的拉普拉斯特征映射应用在工作模态分析当中，具有较低的时间和空间复杂度。

【技术实现步骤摘要】
一种工作模态参数识别方法及设备故障诊断方法
本专利技术涉及模态参数识别
，特别是涉及一种工作模态参数识别方法及设备故障诊断方法。
技术介绍
模态是结构本身具有的振动特性，通过实验模态分析方法识别每阶模态的参数(如模态固有频率、振型、阻尼比等)，可以了解结构的动力学特性，进而做结构的损伤识别、设备的故障检测等。然而，对于许多大型复杂结构，可以利用的激励方式只有工作状态下的环境激励，导致无法对激励输入进行测量。为了解决该难题，一种仅通过利用结构的输出响应识别结构模态参数的方法被提出并得到广泛的应用。当前，利用结构的输出响应识别结构模态参数的方法层出不穷，如利用主成分分析进行模态参数识别，解决其它方法识别过程中出现的虚假模态问题。主成分分析方法是通过对原始数据的相关矩阵或者协方差矩阵内部结构的研究，将多个变量转化为少数几个综合变量即主成分，从而达到降维的一种线性方法。但主成分分析方法必须计算出所有主成分，导致利用主成分分析进行模态参数识别方法的时间复杂度高。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种工作模态参数识别方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种工作模态参数识别方法，其特征在于，包括：/n在待确定工作模态参数的一维结构中设置多个振动传感器；所述振动传感器用于检测预设时间内线性时不变系统在自然环境激励下的时域振动响应信号；工作模态参数包括模态振型和模态固有频率；/n获取每个所述振动传感器在预设时间内检测的所述时域振动响应信号组成的时域振动响应信号矩阵；/n根据所述时域振动响应信号矩阵，利用拉普拉斯特征映射方法得到模态响应矩阵；/n根据所述模态响应矩阵，利用最小二乘法广义逆方法得到模态振型矩阵；/n根据所述模态响应矩阵，利用单自由度技术或傅里叶变换方法得到模态固有频率。/n

【技术特征摘要】
1.一种工作模态参数识别方法，其特征在于，包括：
在待确定工作模态参数的一维结构中设置多个振动传感器；所述振动传感器用于检测预设时间内线性时不变系统在自然环境激励下的时域振动响应信号；工作模态参数包括模态振型和模态固有频率；
获取每个所述振动传感器在预设时间内检测的所述时域振动响应信号组成的时域振动响应信号矩阵；
根据所述时域振动响应信号矩阵，利用拉普拉斯特征映射方法得到模态响应矩阵；
根据所述模态响应矩阵，利用最小二乘法广义逆方法得到模态振型矩阵；
根据所述模态响应矩阵，利用单自由度技术或傅里叶变换方法得到模态固有频率。


2.根据权利要求1所述的工作模态参数识别方法，其特征在于，所述根据所述时域振动响应信号矩阵，利用拉普拉斯特征映射方法得到模态响应矩阵，具体包括：
所述时域振动响应信号矩阵为其中表示第j个振动传感器在预设时间t内检测的时域振动响应信号，n表示振动传感器的总数；
获取距离第j个所述时域振动响应信号最近的K个相邻时域振动响应信号；
利用所有所述相邻时域振动响应信号的权重重构所述时域振动响应信号矩阵的局部结构特征；
利用拉普拉斯特征映射方法对所述时域振动响应信号矩阵的局部结构特征进行特征值分解，得到d个最小非零特征值对应的特征向量；
所述d个最小非零特征值对应的特征向量组成时域振动响应信号降维矩阵，所述模态响应矩阵与所述时域振动响应信号降维矩阵相对应。


3.根据权利要求2所述的工作模态参数识别方法，其特征在于，所述利用所有所述相邻时域振动响应信号的权重重构所述时域振动响应信号矩阵的局部结构特征，具体包括：
根据第j个所述时域振动响应信号和距离第j个所述时域振动响应信号最近的第k个相邻时域振动响应信号，通过高斯核函数确定第j个所述时域振动响应信号与第k个所述相邻时域振动响应信号的权重；k＝1,2,...,K；
所有所述时域振动响应信号与所述时域振动响应信号对应的相邻时域振动响应信号的权重组成邻接矩阵；
根据第j个所述时域振动响应信号与第k个所述相邻时域振动响应信号的权重，通过公式确定时域振动响应信号的度；所述度矩阵为由时域振动响应信号的度组成的对角矩阵；其中，式中，Djk表示第j个时域振动响应信号的度，wjk表示第j个所述时域振动响应信号与第k个所述相邻时域振动响应信号的权重，σ表示高斯核函数的宽度参数；所述时域振动响应信号矩阵的局部结构特征包括度矩阵和拉普拉斯矩阵；
根据所述邻接矩阵和所述度矩阵，通过公式L＝D-W确定拉普拉斯矩阵；其中，L表示拉普拉斯矩阵，D表示度矩阵，W表示邻接矩阵。


4.根据权利要求1所述的工作模态参数识别方法，其特征在于，所述根据所述模态响应矩阵，利用最小二乘法广义逆方法得到模态振型矩阵，具体包括：
根据所述模态响应矩阵，利用最小二乘法广义逆方法Φ＝X(t)QT(t)(Q(t)QT(t))-1求解得到模态振型矩阵；其中Φ表示模态振型矩阵，X(t)表示时域振动响应信号矩阵，Q(t)表示模态响应矩阵。


5.根据权利要求1所述的工作模态参数识别方法，其特征在于，根据所述模态响应矩阵，利用傅里叶变换方法得到模态固有频率，具体包括：
将所述模态响应矩阵代入傅里叶变换公式得到频域数据；所述频域数据中最大的频率值为模态固有频率。


6.一种工作模态参数识别方法，其特征在于，包括：
在待确定工作模态参数的三维结构中设置多个振动传感器；所述振动传感器用于检测预设时间内线性时不变系统在自然环境激励下的时域振动响应信号；工作模态参数包括模态振型和模态固有频率；
获取每个所述振动传感器在预设时间内检测的所述时域振动响应信号组成的三维时域振动响应信号矩阵；
对所述三维时域振动响应信号矩阵进行离散化处理，得到X方向的振动响应信号矩阵、Y方向的振动响应信号矩阵和Z方向的振动响应信号矩阵；其中，X、Y和Z为空间直角坐标系的坐标轴；
将所述X方向的振动响应信号矩阵、所述Y方向的振动响应信号矩阵和所述Z方向的振动响应信号矩阵组成所述三维结构的整体模态响应矩阵；
根据所述整体模态响应矩阵，利用拉普拉斯特征映射方法得到模态坐标响应矩阵；
根据所述模态坐标响应矩阵，利用最小二乘法广义逆方法得到模态振型矩阵；
根据所述模态坐标响应矩阵，利用单自由度技术或傅里叶变换方法得到模态固有频率。


7.根据权利要求6所述的工作模态参数识别方法，其特征在于，所述根据所述整体模态响应矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：王成，符伟华，陈叶旺，赖雄鸣，张忆文，陈建伟，应晖，
申请(专利权)人：华侨大学，
类型：发明
国别省市：福建;35