本发明专利技术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；本发明专利技术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。安全评估能力。安全评估能力。
【技术实现步骤摘要】
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
[0001]本专利技术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。
技术介绍
[0002]随着工业化技术的不断发展，一些大型结构在生产生活中起着越来越重要的作用，其结构也越来越复杂。人们对其安全性、耐用性的关注日益增多，如何快速地实现对结构损伤位置、损伤程度的识别成为了一些专家学者急需解决的难题。在实际的使用过程中，对结构发生损伤进行及时的预报显得非常重要，更为重要的是，有些结构的重要部件一旦发生损伤，它的破坏程度迅速发展，而在未及时发现的情况下，很快就会导致整个结构的毁坏，后果不堪设想。
[0003]为了解决整个结构特别是大型复杂结构的安全使用问题，因此对结构损伤程度的识别成为国内外学者关注的焦点，特别是利用结构的振动响应和系统动态特性参数对结构进行分析，近几十年来成为国内外研究的热点。其基本思想是：结构发生损伤会引起结构中物理参数(质量、刚度等)的改变，结构的模态参数(模态频率、模态振型、模态阻尼等)随之发生改变，根据此改变量即可确定结构损伤的位置与程度。按不同的技术水平，工程结构的损伤确定和质量评估可分为以下四个层次：
①
预估结构是否发生损伤；
②
确定损伤位置；
③
判断损伤程度；
④
结构发生损伤后的寿命预估。基于振动数据的结构损伤程度的识别可选用的特征指标有：结构的固有频率、结构位移模态振型、结构曲率模态振型、结构应变模态、结构位移(速度、加速度)频率响应函数、结构模态应变能等。
[0004]结构的模态参数识别是结构健康监测领域研究的重点，模态分析在大型结构的健康监测中起到十分重要的作用，大型结构中重要的模态参数包括固有频率、阻尼比及模态振型，因此模态参数识别的重要任务就是识别结构的频率和振型。随机子空间方法是近年来发展起来的一种线性系统辨识方法，该方法无需进行人工激励，直接从环境激励的响应输出信号中提取结构的模态参数，这些模态参数将作为结构健康监测、受损结构物的评定和结构控制的输入；
[0005]然而，随机子空间方法作为模态参数的识别方法之一，虽然被广泛运用于实际工程结构的模态参数识别中，但其依然存在系统阶次确定难、模态缺失、真实模态筛选存在主观性及真实模态参数提取存在的不准确问题。因此，急需一种检测方法能够准确确定系统模型的阶次获得结构的真实模态，进而得到真实可靠的频率模态参数、阻尼比模态参数及高精确度的振型模态参数。通过随机子空间方法获得的模态参数与结构的固有模态参数对比，从而判断结构是否有损伤的发生，再进一步确定损伤发生的位置及程度。
技术实现思路
[0006]本专利技术是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出了一种基于随机子空间算法的结构模态参数识别方法，以期能够准确确定系统模型的阶次获得结构的真实模态，得
到真实可靠的频率模态参数、阻尼比模态参数及高精确度的振型模态参数。
[0007]本专利技术解决技术问题所采取的技术方案是：一种基于随机子空间算法的结构模态参数识别方法，包括以下步骤：
[0008]步骤1：在结构上共采集i个测点的加速度响应数据{y
r
|r＝1，2，...，i}；其中y
r
表示第r个测点的加速度响应数据；
[0009]步骤2：对采集到的加速度响应数据进行预处理，预处理之后计算每一列实测数据的协方差，并构造成协方差矩阵；利用奇异值分解对协方差矩阵进行奇异值分解，得到对应的奇异值矩阵，由主元分析方法对奇异值矩阵进行计算，以得到结构的近似模型阶次k；
[0010]步骤3：通过步骤1中得到的加速度响应数据建立Hankel矩阵，Hankel矩阵中包含了结构的全部响应信号；对Hankel矩阵分块为“过去y
p”和“将来y
f”两部分，每一部分的块行数相同；
[0011]步骤4：通过步骤3中构造的Hankel矩阵，有离散随机状态空间方程可知，输出协方差可定义为：实际测试中只能得到j个数据，假定输出数据具有各态历经，则：
[0012][0013][0014]式(1)中：v
k
，w
k
分别为不同的零均值高斯白噪声；x
k+1
表示第k+1时刻的状态向量；
[0015]步骤5：通过步骤4中计算得到的协方差序列组成Toeplitz矩阵，组成Toeplitz的最主要作用是在保持结构实测响应信号原有信息的情况下缩减数据量，提高计算效率；
[0016]步骤6：通过对Toeplitz矩阵分别运用特征值法求解得稳定极点，运用加权交叠平均法获得的功率谱曲线图，对比稳定极点构成的稳定轴数与加权交叠平均法功率谱曲线图中的峰值数是否相等；进而判断是否存在模态缺失，若存在模态缺失，利用线性相位滤波技术，它将按照信号能量与频率成正比，对频率分量作时移，保证了通过该滤波器的各频率成分的延迟一致，使得各分类组中不同模态分量之间的相位同步，从而保证信号不失真，再对各分类组中的模态分量进行模态识别分析；
[0017]步骤7：通过分析Toeplitz矩阵的行数与系统状态矩阵之间的关系，可以得出由不同的行数构成的托普利兹矩阵，不仅对系统的计算速度产生影响，同时对模态参数的识别精度也有着不可忽视的影响；因此由步骤2得到的模型近似阶次k和响应数据总长度l，确定Toeplitz矩阵的行数i需满足k<i<l，在这样一个条件下确定合适的系统阶数，有助于提高算法的识别精度，同时可以减少虚假模态的引入及真实模态的缺失；
[0018]步骤8：由状态空间方程的定义可以推导得，可观测矩阵O和可控矩阵M，系统是可观可控的；计算不同i值对应的Toeplitz矩阵，并对其进行奇异值分解；然后计算系统的状态矩阵A及输出矩阵C；
[0019]步骤9：对系统的状态矩阵A进行特征值分解，进而求得模型的频率、阻尼及振型模态参数；
[0020]步骤10：由对系统矩阵A进行特征值分解得到的极点绘制稳定图，并以满足频率、阻尼、振型三者不同的关系，以不同符号颜色标示在稳定图中；
[0021]步骤11：以模型阶次为纵坐标、频率为横坐标绘制的稳定图，能够清晰地反映结构在不同的模型阶次下，真实极点与虚假极点的分布情况；为了获得结构的整体模态特征参数和局部模态特征参数，分析稳定图中的数据特征，得出不同的模型阶数下其所对应的模态参数，进而提取结构的相关信息；
[0022]步骤12：结合实际工况的需求，重新绘制稳定图，得到更加接近结构固有模态的模态参数；
[0023]步骤13：由于测量数据中不可避免得引入噪声干扰，同时在计算的过程中会产生噪声极点；这样就会在稳定图中引入虚假模态，对系统最终模态参数的提取产生极大的干扰；将识别得到的多组模态参数，分别用不同的子集表示，每一个子集都包含频率、阻尼比和模态振型；定义各子集之间模态参数的距离公式，设置距离公式的阈值限，并对每一子集进行判断从本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于随机子空间算法的结构模态参数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在结构上共采集i个测点的加速度响应数据{y
r
|r＝1，2，...，i}；其中y
r
表示第r个测点的加速度响应数据；步骤2：对采集到的加速度响应数据进行预处理，预处理之后计算每一列实测数据的协方差，并构造协方差矩阵，运用奇异值分解法对协方差矩阵进行奇异值分解，得到奇异值矩阵，由主元分析方法对奇异值矩阵进行计算，以得到结构的近似模型阶次k；步骤3：通过步骤1中得到的加速度响应数据建立Hankel矩阵，Hankel矩阵中包含结构的全部响应信号；对Hankel矩阵分块为“过去y
p”和“将来y
f”两部分，每一部分的块行数相同；步骤4：通过步骤3中构造的Hankel矩阵，输出协方差定义为：测试中得到j个数据，设定输出数据具有各态历经，则离散状态空间方程和输出协方差公式如下：据具有各态历经，则离散状态空间方程和输出协方差公式如下：式(1)中：v
k
，w
k
分别为不同的零均值高斯白噪声；x
k+1
表示第k+1时刻的状态向量；步骤5：通过步骤4中计算得到的协方差序列组成Toeplitz矩阵，组成Toeplitz用于在保持结构实测响应信号原有信息的情况下缩减数据量，提高计算效率；步骤6：通过对Toeplitz矩阵分别运用特征值法求解得稳定极点，运用加权交叠平均法获得功率谱曲线图，对比稳定极点构成的稳定轴数与加权交叠平均法功率谱曲线图中的峰值数是否相等；进而判断是否存在模态缺失，若存在模态缺失，利用线性相位滤波技术，它将按照信号能量与频率成正比，对频率分量作时移，保证了通过该滤波器的各频率成分的延迟一致，使得各分类组中不同模态分量之间的相位同步，从而保证信号不失真，再对各分类组中的模态分量进行模态识别分析；步骤7：通过分析Toeplitz矩阵的行数与系统状态矩阵之间的关系，得出由不同的行数构成的托普利兹矩阵，由步骤2得到的模型近似阶次k和响应数据总长度l，确定Toeplitz矩阵的行数i需满足k＜i＜l；步骤8：计算不同i值对应的Toeplitz矩阵，并对其进行奇异值分解，然后计算系统的状态矩阵A及输出矩阵C；步骤9：对系统的状态矩阵A进行特征值分解，根据特征值与可控矩阵、可观矩阵的关系进而得到频率、阻尼及振型模态参数；步骤10：由对系统矩阵A进行特征值分解得到的极点绘制稳定图，并以分别满足频率、阻尼、振型三者不同的计算公式及所设置的阈值限，以不同符号的颜色标示在稳定图中；步骤11：分析稳定图中的数据特征，得出不同的模型阶数下其所对应的模态参数，根据稳定图中稳定轴的...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪友明，张亚飞，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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