利用互相关差分模型在环境激励下提取模态参数

对于一些大型结构,难以采用人工激励进行模态识别,只能利用环境激励信息,单独从响应数据提取模态参数。针对这一实际情况,首先从经典差分模型入手,推导出了环境激励下的多参考点互相关差分模型,然后分别采用增广矩阵法和多项式特征值法求解模态参数。最后采用一飞机模型对多参考点互相关差分模型法进行了试验验证,并且将2种求解方法得到的结果进行了比较。结果表明,多参考点互相关差分模型能够有效地进行环境激励下的模态识别,并且多项式特征值法比增广矩阵法所得结果更好。     

应用时变参数建模方法辨识时变模态参数

 应用非平稳时间序列的时变自回归建模方法进行了参数随时间变化的线性系统模态参数的辨识。对线性时变系统在白噪声激励下振动响应的非平稳时间序列进行建模。通过引入基函数将非平稳过程的辨识问题转化为线性时不变过程的辨识。结合信号时频变换确定模型阶次, 通过时变的伯格尔( Bur g) 算法对时变的自回归(AR) 模型系数和时变结构模态频率进行了估算。通过对刚度随时间变化的三自由度系统模态频率的仿真辨识, 验证了辨识方法的有效性。     

基于大气湍流激励的颤振试飞随机响应EFDD方法分析及应用

EFDD方法是近年国外提出的一种新的模态辨识分析方法。基于仿真分析研究,提出了能显著提高模态参数辨识准确度的变参数EFDD分析方法。多项试飞应用表明,利用大气湍流激励变参数EFDD分析方法,不仅有效解决了现代大中型飞机密集模态辨识问题,提高了模态参数识别准确度,而且该方法解决了飞行中无法实施人工激励的试飞问题,对现代大中型飞机的颤振试飞具有重要意义。     

非电传民机纵向气动参数辨识激励信号研究

针对非电传民机气动参数辨识时,须通过设计激励信号激发出与待辨识参数相关的飞机运动模态才能得到准确的气动参数的特点,开展了适用于非电传民机纵向气动参数辨识的激励信号设计方法研究。基于信号能量分布和幅频响应分析的信号设计方法,对激励信号进行参数设计;综合辨识效果和驾驶员的易操纵性,建议选取经参数设计后的单周期正弦信号作为非电传民机的纵向激励信号。试飞验证结果表明,所提方法能够较好地激发出飞机运动模态,使试飞数据具有较高的气动参数可辨识性。     

高速飞行器热结构工作时变模态参数辨识

高速飞行器由于其很高的飞行速度而无可避免地受到气动加热作用的影响,进而引起结构特性的时变。采用理论或有限元方法(FEM)进行数值分析,难以获取反映结构在飞行(工作)状态下的真实模态参数。通过辨识获取高速飞行器热环境下的时变结构模态参数是一项十分具有挑战性的任务。针对此问题,引入参数化时频域的最大似然方法,对气动加热作用下的高速飞行器升力面结构的时变模态参数进行了辨识。通过模拟真实飞行状态的数值算例研究,说明参数化时频域的最大似然方法能够很好地辨识出低信噪比(SNR)情况下的模态频率和模态振型,验证了参数化时频域最大似然方法适用于具有显著时变特征的高速飞行器热结构的时变结构模态参数辨识,可为将来相关的工程研究和应用提供良好的理论支持。     

变截面悬臂梁结构动载荷辨识方法

在航空航天领域，作用在结构上动载荷的确定对结构健康监测是非常必要和重要的。为此，本文以类似机翼结构的变截面悬臂梁结构为研究对象，提出了一种基于光纤光栅传感器与卡尔曼滤波器的动载荷识别方法。首先，根据变截面梁单元形式，推导出变截面梁的质量矩阵与刚度矩阵，建立动力学运动方程。然后，以光纤光栅传感器测得的应变信息作为观测信号，通过卡尔曼滤波器生成的增益矩阵、新息序列矩阵以及协方差矩阵，得到灵敏度矩阵和估计力的增益矩阵。在此基础上，利用广义回归模型及其最小二乘算法，估算出动载荷大小、判断出动载荷激励位置。借助数值仿真与实验手段，分别验证了该方法对于单点正弦激励、方波激励、锯齿波激励以及多点同时激励等工况下的动载荷识别效果。结果表明，本文所提算法具有较好的动载荷识别效果和噪声抑制能力，能够为未来风洞试验和真实飞行试验环境中诸如大展弦比机翼表面气动压力等载荷实时辨识、气动外形自适应控制以及结构健康监测提供技术支撑。     

基于扫频激励的高安全性颤振边界预测方法

针对一种基于脉冲激励的高安全性颤振边界预测方法,提出改变其原有的脉冲激励形式,采用扫频激励以改善脉冲激励激振频带较窄和信噪比较低等问题。根据采样数据和气动弹性运动方程,获得亚临界速度下的模态位移响应和模态气动力系数。采用系统辨识构建相应的非定常气动力模型,耦合状态空间的结构运动方程和气动力方程得到气动弹性稳定性分析状态方程,进而预测颤振边界。基于两种激励形式预测的颤振边界的对比结果表明,在较低的测试速度下采用扫频激励具有更高的预测精度。     

高速飞行器翼面结构热振动试验的TARMA模型方法

高速飞行器翼面结构的热振动试验研究对这类飞行器的设计和安全飞行具有重要的意义。采用时变自回归滑动平均(TARMA)模型方法建立了受热时变结构系统模态频率辨识的数学模型,并用一个数值算例进行了验证。将地面振动测试系统与瞬态热环境模拟系统相结合,设计了翼面结构热振动试验系统并模拟结构的瞬态温度场,同时对纯随机激振力激励下受热时变结构系统的振动位移信号进行测量,并用TARMA模型对时变固有频率进行了辨识,获得了前4阶固有频率随加热时间的变化规律,并将辨识结果与数值计算结果进行了比较,两者误差在5%以内。另外,在稳态均匀热环境下辨识得到的结构系统固有频率变化与数值计算结果也吻合得很好。通过将均匀温度场与瞬态温度场下的结果进行对比分析,指出了瞬态热环境下时变结构的固有频率随加热时间变化的趋势主要由结构材料属性的退化和结构内部不均匀热应力的影响共同决定。     

一种无人机荷兰滚模态辨识方法研究

针对某无人机无法测量侧滑角的问题,提出一种基于偏航角速率的荷兰滚模态低阶等效拟配方法。采用倍冲信号对荷兰滚模态进行激励,基于推导所得等效模型,采用最小二乘法进行频域优化,得到了某无人机在姿态遥控模式下的荷兰滚模态特性。结合飞行操作员评价表明:所采用的辨识方法适用于没有侧滑角传感器,且处于姿态遥控模式下的无人机荷兰滚模态特性辨识。     

结合离线知识的时变结构模态参数在线辨识

飞行器的结构模态参数在线获取对其高效、可靠运行具有重要意义。传统时变结构模态参数辨识方法存在辨识虚假结果较多,抵抗测量数据中的极端异常值能力差等问题,难以有效应用于在线过程。建立一种基于长短时记忆网络的时变结构模态参数在线辨识网络模型,通过数据集构建过程离线地引入先验信息,同时结合模型自身特性,有效提升制约在线辨识应用的可靠性。实验结果表明：在不同时变规律下,与传统辨识方法相比,在线辨识模型能有效缓解虚假结果问题,同时保证辨识结果的连续性;采用α稳定分布模型对脉冲噪声进行建模,验证了其在测量数据包含由于偶发因素产生的极端异常值时在线辨识鲁棒性。     

MODAL PARAMETERS EXTRACTION WITH CROSS CORRELATION FUNCTION AND CROSS POWER SPECTRUM UNDER UNKNOWN EXCITATION

Artificial excitation is the most employedtype,but it is not suitable for some large- scalestructures such as platforms,bridges and build-ings,because a sufficient amount of excitation en-ergy can be needed to vibrate these structures,andthat impliesthe dangerofdamaging them locally orglobally.So natural excitation ( such as wind,wave,and traffic excitation) can be used in thesecases.However,a measure of the input force be-ing applied to the systems is not available and onlythe response can be…     

基于时频切片分解的时变系统参数识别

系统参数识别分为时不变系统参数识别和时变系统参数识别两大研究方向,其中时不变系统参数识 别的研究已趋于成熟,而时变系统参数识别的研究则仍然处于起步阶段。对于多自由度时变结构,提出一种基 于时频切片分解的时变系统参数识别方法。该方法采集结构的振动位移响应,根据时频分解计算得到响应在 整个时频段内的时频能量分布图;依据结构的时频分布特性,选择多个时频切片窗分解响应信号,再对分解出 的信号分别进行逆变换计算完成时域上的信号重构;重构出来的信号对应于结构的各阶模态位移响应信号,利 用Hilbert变换提取信号瞬时频率,从而识别出结构各阶频率。通过一个三自由度的弹簧阻尼质量仿真实验, 验证了该方法具有良好的识别精度和工程实用价值。     

基于模态滤波器改进的动载荷识别模型

 基于模态滤波器概念提出了对载荷识别模态模型法的原理性校正方案,构造了动载荷识别的离散模态滤波器模型。以其他点激励代替常常不可达的实际工作输入点,通过建立系统的模态参数并相继在模态和物理坐标下的求解对动态载荷作出估算,可以避免经典模态模型法通常对结构或边界条件所作的修改和由于模态参数自身误差而导致的较大识别误差,实例分析表明该模型识别精度较高并具有普遍的工程适用性。     

采用频域多参考点模态识别法进行工作状态下的模态识别

 针对工程实际情况,从实测响应间的互相关函数入手,推导出适用于工作状态下的频域多参考点模态识别法,然后采用一飞机模型对该方法进行了试验验证。     

基于左矩阵分式模型的模态参数识别方法

提出一种多输入多输出(MIMO)系统的宽频模态参数识别算法。该方法基于频响函数(FRF)的左矩阵分式模型(LMFD),通过最小二乘法在z域内求解模态参数,避免了s域内矩阵的病态问题。针对左矩阵分式模型的特点,给出了一种通过主分量分析(PCA)建立稳定图的方法。指出了传统的频域多参考点(PRFD)方法与基于左矩阵分式模型识别方法之间的关系。最后采用GARTEUR模型仿真算例与飞机模型的实测算例对所提出的方法进行了验证,结果表明该方法具有良好的识别效果。     

利用互相关函数进行环境激励下的模态分析

对互相关函数理论的进一步发展作了详细推导 ,探索出一条将互相关函数理论同多种经典模态分析方法相结合进行环境激励下模态分析的方法。以一悬臂梁为试验模型 ,在白噪声激励下将互相关函数代替脉冲响应函数用于多参考点复指数法和特征实现算法进行模态识别 ,并同功率谱峰值法结果进行了对比。研究表明 ,利用互相关函数理论同某些经典模态识别方法相结合能够有效地识别出环境激励下的系统模态参数     

多模态时域振动衰减信号各模态分离与阻尼参数辨识方法

针对多模态信号中各模态难以准确分离和模态阻尼参数难以准确识别的问题,提出了布谷鸟搜索(CS)算法参数优化的变分模态分解方法 (CS-VMD)和模态阻尼参数辨识的包络线积分法(EIM)。使用CS-VMD方法将多模态时域振动衰减信号中的多模态分量准确分离开来,利用EIM辨识各模态的模态频率和阻尼比,并与理论值(或测量值)以及半功率带宽法(HPB)辨识值进行对比。位移仿真信号与压气机导向叶片测频信号模态分解及模态参数辨识表明,CS-VMD方法可实现对多模态信号的正确分解,EIM辨识的模态频率误差均小于1.0%;对于位移仿真信号,EIM辨识的模态阻尼比最大误差小于2.5%;对于压气机导向叶片测频信号,使用EIM和HPB方法辨识的模态阻尼比最大差别为9.098%,EIM的模态阻尼辨识精度比HPB方法高。     

基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识

近年来,对航空航天飞行器随时间变化的动力学特性研究需求越来越迫切。仅输出参数化时域的时变时间序列模型以其结构简约、精度高且跟踪能力强而成为研究热点,尤其是泛函向量时变自回归(FS-VTAR)模型已经得到了广泛应用。然而传统的FS-VTAR模型在保证其辨识优势的同时却需要针对不同时变结构选择合适的基函数形式及较高的基函数阶数,该过程相当复杂且耗时。本文借鉴无网格法中移动最小二乘(MLS)法构造形函数的思想,提出一种基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识方法。该方法首先引入自适应于辨识信号的Kriging形函数;再把时变系数在形函数上线性展开,利用最小二乘(LS)法得到形函数的展开系数;最后把时变模型特征方程转换为广义特征值问题提取出模态参数。利用时变刚度系统非平稳振动信号验证该方法,结果表明:基于Kriging形函数的FS-VTAR模型相比于传统的FS-VTAR模型能有效地避免基函数形式的选择和较高的基函数阶数,且精度相当;相比于移动最小二乘法能有效地解决其数值条件问题且具有更高的模态参数辨识精度。