一种利用傅里叶变换轮廓术优化的结构振型可视化方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种利用傅里叶变换轮廓术优化的结构振型可视化方法、装置及系统，方法包括：获取被测结构件的运动视频数据；针对运动视频数据中的每一帧图像，利用奇异值分解算法获取该图像中包含的振动信号以及对应的空间权值；利用稀疏成分分析算法对所述振动信号进行解耦，得到更新后的振动信号，再根据更新后的振动信号对空间权值进行更新；利用傅里叶变换轮廓术对更新后的空间权值进行优化，得到优化后的空间权值；根据优化后的空间权值对更新后的振动信号进行欧拉线性放大；利用欧拉相位放大算法对欧拉线性放大结果进行二次放大，得到可视化振型。本发明专利技术降低了光照条件变化以及噪音干扰对测量结果的影响，获得了高质量的可视化结构振型。可视化结构振型。可视化结构振型。

【技术实现步骤摘要】
一种利用傅里叶变换轮廓术优化的结构振型可视化方法、装置及系统


[0001]本专利技术涉及结构振动分析
，更具体涉及一种利用傅里叶变换轮廓术优化的结构振型可视化方法、装置及系统。

技术介绍

[0002]随着机械设备逐步趋于大型化、高效化和复杂化，大型陆基平台、航空航天、船舶、建筑等各个领域对机械系统的综合性能提出了更高的要求。实际机械系统在运行过程中，产生的有害振动不仅影响自身以及其他设备的安全性、稳定性和可靠性，同时会危害操作人员的健康安全。目前，一方面，设计人员通过调整结构参数使机械系统固有频率远离共振区，从而降低有害振动；另一方面，依赖于外界激励和结构响应信息，通过设备提供的“控制力”对设备进行反向补偿来实现对有害振动的主动控制。然而，上述手段均需要较为准确的确定出对象系统的固有频率、阻尼比和模态振型等特性参数，这些特性参数被称为模态参数。模态参数可以由计算或实验分析取得，而计算或实验分析模态参数的过程被称为模态分析。
[0003]在实际应用中，利用实验分析模态参数的方法又分为接触式和非接触式测量法，其中接触式测量法需要在被测结构件表面布置接触式传感器，再根据接触式传感器获取的振动信号求解模态参数。但是，接触式的振动检测方法存在以下问题：首先接触式传感器的设置过程耗时耗力导致设置过程难度较大；其次接触式传感器本身具有重量，设置接触式传感器之后会导致被测结构件的重量发生变化，进而会影响测量的准确性。激光传感器法作为非接触测量方法的一种，虽然无需在被测结构件上设置传感器，但是只能进行单点测量，若需要进行全场测量则需布置多个激光传感器，费用高昂，并且具有延时的缺点。因此，为了解决上述问题，可以使用非接触测量技术中的视觉测量方法进行模态分析，基于视觉传感器的模态分析方法是将每个像素都看成一个视觉传感器，任何一点的振动信号都可以提取出来，实现无接触、即时、准确的全场测量。
[0004]但是，光照条件的变化以及噪音会对视频中提取的振动信号造成干扰，进而导致视觉传感器提取的测量结果不够准确。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题在于提供了一种利用傅里叶变换轮廓术优化的结构振型可视化方法、装置及系统，以更加准确的提取测量结果。
[0006]本专利技术是通过以下技术方案解决上述技术问题的：
[0007]本专利技术提供了一种利用傅里叶变换轮廓术优化的结构振型可视化方法，所述方法包括：
[0008]获取被测结构件的运动视频数据；
[0009]针对运动视频数据中的每一帧图像，利用奇异值分解算法获取该图像中包含的振
动信号以及对应的空间权值；
[0010]利用稀疏成分分析算法对所述振动信号进行解耦，得到更新后的振动信号，再根据更新后的振动信号对空间权值进行更新；
[0011]利用傅里叶变换轮廓术对更新后的空间权值进行优化，得到优化后的空间权值；
[0012]根据优化后的空间权值对更新后的振动信号进行欧拉线性放大，得到欧拉线性放大结果；
[0013]利用欧拉相位放大算法对欧拉线性放大结果进行二次放大，得到可视化振型。
[0014]可选的，所述利用奇异值分解算法获取该图像中包含的振动信号以及对应的空间权值，包括：
[0015]将像素灰度变化数据映射到矩阵空间中，再利用公式，对像素灰度变化数据进行降维和降噪，得到耦合的振动信号及其对应的空间权值，其中，
[0016]D为由运动视频数据中所有视频帧的像素灰度信息生成的矩阵，该矩阵中的列中存储有各单视频帧的图像像素灰度值，该矩阵的行中存储对应像素位置的时序像素变化；c为像素坐标的总数；l为运动视频数据中包含的视频帧的数量；s
r
为保留的奇异值；u
r
为左奇异向量，表征空间权值；v
r
为右奇异向量，表征时序振动信号，且左奇异向量与右奇异向量正交；k为保留的奇异值数目；*表示矩阵转置。
[0017]可选的，所述对空间权值进行更新包括：
[0018]利用公式，更新空间权值，其中，
[0019]为更新后的空间权值。
[0020]可选的，所述利用傅里叶变换轮廓术对更新后的空间权值进行优化，得到优化后的空间权值包括：
[0021]将参考条纹投影到空间权值曲面上，获得调制条纹；
[0022]对参考条纹和调制条纹进行傅里叶变换，选用合适的滤波器滤出基频部分后，再做傅里叶逆变换获得参考平面和空间权值曲面的相位φ(u,v)和φ0(u,v)；
[0023]利用公式，
△
φ(u,v)＝φ(u,v)
‑
φ0(u,v)，获得调制条纹和参考条纹之间的截断相位差，其中，
[0024]△
φ(u,v)为截断相位差；
[0025]对截断相位差解包裹后获得连续相位差
[0026]最后根据物体高度信息和相位的几何关系公式，得到优化后的空间权值，其中，
[0027]为优化后的空间权值；L0为相机的光心到参考平面的距离：f0为参考平面上的正弦条纹频率；d为投影仪和相机之间的距离。
[0028]可选的，所述根据优化后的空间权值对更新后的振动信号进行欧拉线性放大，得到欧拉线性放大结果，包括：
[0029]利用公式，进行欧拉线性放大，其中，
[0030]I(x,0)为视频中第一帧在x位置上的图像灰度，为欧拉线性放大后获得的新的图像灰度；α
i
为欧拉线性放大倍率。
[0031]可选的，所述利用欧拉相位放大算法对欧拉线性放大结果进行二次放大，得到可视化振型，包括：
[0032]利用公式，进行欧拉相位放大，其中，
[0033]为最终获得的t时刻时x位置上的可视化结构振型(图9)；β
i
为欧拉相位放大倍率；B
ω
为对信号进行傅里叶分解时各频率所对应的系数；exp()为以自然指数为底的对数函数；j为虚数；ω为频率；为优化后的空间权值。
[0034]本专利技术还提供了一种利用傅里叶变换轮廓术优化的结构振型可视化装置，所述装置包括：
[0035]获取模块，用于获取被测结构件的运动视频数据；
[0036]针对运动视频数据中的每一帧图像，利用奇异值分解算法获取该图像中包含的振动信号以及对应的空间权值；
[0037]更新模块，用于利用稀疏成分分析算法对所述振动信号进行解耦，得到更新后的振动信号，再根据更新后的振动信号对空间权值进行更新；
[0038]优化模块，利用傅里叶变换轮廓术对更新后的空间权值进行优化，得到优化后的空间权值；
[0039]线性放大模块，用于根据优化后的空间权值对更新后的振动信号进行欧拉线性放大，得到欧拉线性放大结果；
[0040]二次放大模块，用于利用欧拉相位放大算法对欧拉线性放大结果进行二次放大，得到可视化振型。
[0041]本专利技术还提供了一种利用傅里叶变换轮廓术优化的结构振型可视化系统，所述系统包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用傅里叶变换轮廓术优化的结构振型可视化方法，其特征在于，所述方法包括：获取被测结构件的运动视频数据；针对运动视频数据中的每一帧图像，利用奇异值分解算法获取该图像中包含的振动信号以及对应的空间权值；利用稀疏成分分析算法对所述振动信号进行解耦，得到更新后的振动信号,再根据更新后的振动信号对空间权值进行更新；利用傅里叶变换轮廓术对更新后的空间权值进行优化，得到优化后的空间权值；根据优化后的空间权值对更新后的振动信号进行欧拉线性放大，得到欧拉线性放大结果；利用欧拉相位放大算法对欧拉线性放大结果进行二次放大，得到可视化振型。2.根据权利要求1所述的一种利用傅里叶变换轮廓术优化的结构振型可视化方法，其特征在于，所述利用奇异值分解算法获取该图像中包含的振动信号以及对应的空间权值，包括：将像素灰度变化数据映射到矩阵空间中，再利用公式，对像素灰度变化数据进行降维和降噪，得到耦合的振动信号及其对应的空间权值，其中，D为由运动视频数据中所有视频帧的像素灰度信息生成的矩阵，该矩阵中的列中存储有各单视频帧的图像像素灰度值，该矩阵的行中存储对应像素位置的时序像素变化；c为像素坐标的总数；l为运动视频数据中包含的视频帧的数量；s
r
为保留的奇异值；u
r
为左奇异向量，表征空间权值；v
r
为右奇异向量，表征时序振动信号，且左奇异向量与右奇异向量正交；k为保留的奇异值数目；*表示矩阵转置。3.根据权利要求2所述的一种利用傅里叶变换轮廓术优化的结构振型可视化方法，其特征在于，所述对空间权值进行更新包括：利用公式，更新空间权值，其中，为更新后的空间权值。4.根据权利要求2所述的一种利用傅里叶变换轮廓术优化的结构振型可视化方法，其特征在于，所述利用傅里叶变换轮廓术对更新后的空间权值进行优化，得到优化后的空间权值包括：将参考条纹投影到空间权值曲面上，获得调制条纹；对参考条纹和调制条纹进行傅里叶变换，选用合适的滤波方法滤出基频部分后，再做傅里叶逆变换获得参考平面和空间权值曲面的相位φ(u,v)和φ0(u,v)；利用公式，
△
φ(u,v)＝φ(u,v)
‑
φ0(u,v)，获得调制条纹和参考条纹之间的截断相位差，其中，
△
φ(...

【专利技术属性】
技术研发人员：张大山，朱安东，王玉伟，侯文慧，刘路，
申请(专利权)人：安徽农业大学，
类型：发明
国别省市：