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文檔簡(jiǎn)介
1、阻尼是結(jié)構(gòu)故障診斷、響應(yīng)預(yù)測(cè)、沖擊、噪聲和振動(dòng)控制等課題研究方面的重要特性參數(shù)之一,用來(lái)表示振動(dòng)過(guò)程中結(jié)構(gòu)的能量耗散程度。在模態(tài)參數(shù)識(shí)別中,阻尼比的識(shí)別精度遠(yuǎn)比固有頻率和振型的識(shí)別精度低,而且受測(cè)量方法、實(shí)驗(yàn)參數(shù)和噪聲干擾的影響較大。目前,阻尼識(shí)別方法大體分成三大類(lèi):時(shí)域識(shí)別方法,頻域識(shí)別方法和時(shí)頻分析方法。雖然這些方法識(shí)別非密集模態(tài)阻尼的準(zhǔn)確性較高,但是對(duì)密集模態(tài)的仍然存在較大問(wèn)題。因此,提高密集模態(tài)阻尼診斷精度一直是中外學(xué)者追尋的目
2、標(biāo),也是一直研究的課題。
從簡(jiǎn)單的單頻信號(hào)的阻尼診斷入手,分析了內(nèi)積運(yùn)算診斷信號(hào)阻尼的原理,通過(guò)運(yùn)用非先驗(yàn)基法診斷固有頻率和內(nèi)積模極值優(yōu)化搜索衰減系數(shù)兩個(gè)關(guān)鍵步驟,獲得信號(hào)的阻尼比。研究了內(nèi)積運(yùn)算診斷單頻信號(hào),負(fù)頻率項(xiàng)與正頻率項(xiàng)的交叉干涉對(duì)阻尼比診斷精度的影響。在小阻尼系統(tǒng),由于正、負(fù)頻率項(xiàng)的相關(guān)性弱,干擾作用可以忽略。但隨著阻尼值增大,負(fù)頻率項(xiàng)的干擾作用增強(qiáng),導(dǎo)致單頻信號(hào)阻尼診斷精度下降。
為了提高阻尼比的
3、識(shí)別精度,在內(nèi)積運(yùn)算的基礎(chǔ)上,提出迭代算法。通過(guò)迭代相減,從原信號(hào)中減去負(fù)頻率項(xiàng)的估計(jì)項(xiàng),消除單頻信號(hào)中負(fù)頻率項(xiàng)的干擾,使得內(nèi)積運(yùn)算診斷阻尼比不受阻尼值大小的影響,有效解決了單頻信號(hào)中負(fù)頻率項(xiàng)干擾問(wèn)題。
進(jìn)一步,應(yīng)用內(nèi)積運(yùn)算與減法原理結(jié)合識(shí)別非密集的多頻信號(hào),在各個(gè)頻率分量干涉較小時(shí),采用內(nèi)積運(yùn)算診斷多頻信號(hào)中單頻信號(hào),初步診斷出各個(gè)頻率分量及頻率分量對(duì)應(yīng)的負(fù)頻率項(xiàng)。通過(guò)內(nèi)積和減法運(yùn)算,單獨(dú)地對(duì)某一頻率分量進(jìn)行診斷,即從原
4、信號(hào)中減去該單頻對(duì)應(yīng)負(fù)頻率項(xiàng)和其余頻率分量的估計(jì),有效消除單頻信號(hào)中負(fù)頻率項(xiàng)干擾,獲得各個(gè)信號(hào)的參數(shù)。
最后,分析密集模態(tài)產(chǎn)生的條件,針對(duì)密集模態(tài)存在模態(tài)交叉干涉,導(dǎo)致阻尼識(shí)別困難的問(wèn)題,提出內(nèi)積運(yùn)算和迭代算法相結(jié)合診斷密集模態(tài)阻尼。通過(guò)內(nèi)積運(yùn)算和減法原理初步獲得各階模態(tài)的估計(jì)和單個(gè)模態(tài)對(duì)應(yīng)的負(fù)頻率項(xiàng)估計(jì)。不斷重復(fù)減去單個(gè)模態(tài)對(duì)應(yīng)負(fù)頻率項(xiàng)的估計(jì)和其余模態(tài)的估計(jì),形成迭代過(guò)程,逐漸消除相近模態(tài)之間和單個(gè)模態(tài)中負(fù)頻率項(xiàng)的干擾,
5、有效地提取密集模態(tài)的“純模態(tài)”,進(jìn)而得出各階模態(tài)的阻尼比。
在理論分析內(nèi)積與迭代算法識(shí)別阻尼比的基礎(chǔ)上,進(jìn)行仿真算例,比較了本文方法和其他常用方法識(shí)別阻尼比的精度,驗(yàn)證該方法的有效性和準(zhǔn)確性。即使在噪聲干擾的情況下,本文方法診斷結(jié)果也很準(zhǔn)確。
在仿真算例的基礎(chǔ)上,將該方法應(yīng)用于懸臂梁響應(yīng)信號(hào)的阻尼比試驗(yàn)。通過(guò)迭代相減有效分離懸臂梁響應(yīng)信號(hào)的各階模態(tài),內(nèi)積運(yùn)算精確診斷各階阻尼比。進(jìn)一步驗(yàn)證該方法的工程實(shí)用性,為
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