基于ICA的模態(tài)參數(shù)識別及其在結構故障診斷中的應用.pdf

1、模態(tài)參數(shù)（固有頻率、阻尼比、模態(tài)振型等）反映了結構的動力學特性，準確識別結構的模態(tài)參數(shù)對機械設備的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷具有重要意義。目前的模態(tài)參數(shù)識別方法主要分為傳統(tǒng)的實驗模態(tài)分析(EMA)和工作模態(tài)分析(OMA)。實驗模態(tài)分析大都是基于振動系統(tǒng)的頻率響應函數(shù)或脈沖響應函數(shù)，它要求對系統(tǒng)施加已知的激勵;工作模態(tài)分析是在不知道激勵源的情況下僅根據(jù)系統(tǒng)的輸出響應識別模態(tài)參數(shù)，如隨機子空間法(SSI)、ARMA時序分析法等。上述分析方法大都存在

2、受噪聲干擾大、要求激勵是平穩(wěn)白噪聲、模型定階困難等問題。
　　獨立分量分析ICA是信號處理領域在20世紀90年代后期發(fā)展起來的一種新興的數(shù)據(jù)處理與分析技術，目的是從多通道觀測得到的由若干具有統(tǒng)計獨立特性的源信號組成的混合信號中把隱藏的獨立分量（源信號）分離或提取出來。由于與結構的自由振動響應的理論模型一致，ICA為模態(tài)參數(shù)識別提供了一種全新的思路，它不需要知道系統(tǒng)的輸入，只需要根據(jù)系統(tǒng)在初始條件下的自由振動響應就可以分離出系統(tǒng)的模

3、態(tài)參數(shù)。鑒于此，本文的主要研究工作如下:
　　(1)闡述了本課題的研究目的與意義，簡要介紹了設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術，對現(xiàn)有的結構模態(tài)參數(shù)識別方法的理論與研究現(xiàn)狀進行了簡要綜述。
　　(2)詳細介紹了ICA的基本原理、衡量隨機變量獨立性與非高斯性的判據(jù)準則、預處理過程。并有選擇性的重點介紹了幾種ICA的典型算法。
　　(3)介紹了模態(tài)參數(shù)識別時域法ITD法的基本原理，對ITD法延遲采樣過程的時延進行了深入探討，通過理

4、論分析推導出時延為采樣間隔的倍數(shù)應小于采樣頻率為系統(tǒng)最大固有頻率的倍數(shù)的一半。利用數(shù)值仿真及懸臂梁實驗驗證了該理論，分析了噪聲環(huán)境下時延變化對模態(tài)參數(shù)識別精度的影響規(guī)律。
　　(4)探討了結構自由振動響應模型與ICA模型的一致性，分析了將ICA應用于結構模型參數(shù)識別的可行性，通過獨立分量分析技術將結構的響應信號分解為若干個解耦的單自由度信號，進而結合Hilbert變換識別模態(tài)參數(shù)。通過數(shù)值仿真分析了不同ICA算法在不同工況環(huán)境下識