基于小波變換的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別研究.pdf

1、在眾多工程領(lǐng)域，如機(jī)械、土木、航空航天等領(lǐng)域都會(huì)遇到非平穩(wěn)信號(hào)的處理問題，大多數(shù)信號(hào)中都蘊(yùn)含著兩部分信息，有用信息和噪聲，因此有目的的從測量數(shù)據(jù)中提取有用信息是對信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。
　　 土木工程結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)是反映結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性的主要參數(shù)，而模態(tài)分析的最終目標(biāo)就是識(shí)別出結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)，從而為結(jié)構(gòu)損傷診斷和預(yù)報(bào)、結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性分析及優(yōu)化設(shè)計(jì)提供重要依據(jù)。針對土木工程結(jié)構(gòu)在環(huán)境激勵(lì)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別是目前研究的熱點(diǎn)，環(huán)境激勵(lì)是非

2、平穩(wěn)的隨機(jī)過程，雖然有很多時(shí)域、頻域的參數(shù)識(shí)別方法，但這些方法對非平穩(wěn)隨機(jī)激勵(lì)不能很好識(shí)別，更加深入研究時(shí)頻域識(shí)別模態(tài)參數(shù)是非常有必要的。本文針對以上兩個(gè)具有工程實(shí)用意義的問題，做了相關(guān)研究工作:
　　 介紹了小波分析的基本理論以及小波變換的多分辨率特性。對于結(jié)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理信號(hào)去噪做了詳細(xì)的研究，采用小波域軟硬閾值去噪算法，根據(jù)有用信號(hào)和噪聲時(shí)頻特性的不同，實(shí)現(xiàn)對監(jiān)測數(shù)據(jù)中的信噪分離，通過算例分析表明:小波去噪在改善信噪比的

3、同時(shí)，可以很大程度上減小誤差的影響，從而獲得振動(dòng)信號(hào)的有用信息。因此，小波去噪在動(dòng)態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)處理中是可靠的，尤其是基于信號(hào)特征的軟閾值去噪對信號(hào)的提取，同時(shí)也進(jìn)一步說明了小波去噪的特點(diǎn)一一不考慮被污染信號(hào)的頻率范圍。由于小波域軟硬閾值去噪算法是在小波變換域內(nèi)對小波系數(shù)進(jìn)行非線性處理，所以同以往的濾波器相比該算法具有很大優(yōu)勢。
　　 討論了Morle小波的時(shí)域和頻域分辨率的關(guān)系，給出了基于Morlet小波變換的模態(tài)參數(shù)的識(shí)別基本原

4、理。為了較好的識(shí)別結(jié)構(gòu)的密集模態(tài)以及避免邊端效應(yīng)的影響，引入改進(jìn)的Morlet小波，通過調(diào)整中心頻率fc和帶寬參數(shù)fb來協(xié)調(diào)時(shí)頻分辨率，推導(dǎo)了參數(shù)√fbfc的界限關(guān)系式并結(jié)合最小Shannon熵原則，對參數(shù)fc，fb同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化，提取出一組最優(yōu)參數(shù)對。通過模擬仿真算例分析表明采用改進(jìn)的Morlet小波識(shí)別密集模態(tài)參數(shù)的有效性，最后結(jié)合實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，僅以試驗(yàn)測得的響應(yīng)數(shù)據(jù)為輸出，基于MATLAB平臺(tái)進(jìn)行編程，分別采用傳統(tǒng)的Morlet小波、改