基于ICA的工作模態(tài)參數(shù)辨識方法研究.pdf

1、機(jī)械結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的提取是機(jī)械結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)分析的基礎(chǔ)。常用的模態(tài)參數(shù)提取方法有實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析法和工作模態(tài)分析法，這兩種方法在工程應(yīng)用中都有各自的局限性。實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析(EMA)法需要對結(jié)構(gòu)施加激勵(lì)，這對于大型復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)是非常困難的。工作模態(tài)分析(OMA)法無需外加激勵(lì)，僅依靠機(jī)械結(jié)構(gòu)工作狀態(tài)下的振動(dòng)響應(yīng)信號提取結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)。這種分析方法更接近實(shí)際工作狀態(tài)，然而由于其理論分析計(jì)算中假設(shè)系統(tǒng)所受載荷為白噪聲，與大多數(shù)實(shí)際情形有或多或少的距離，導(dǎo)致

2、計(jì)算結(jié)果誤差較大。 近年來，盲信號處理中的獨(dú)立分量分析(ICA)法在盲源分離的工程應(yīng)用中獲得廣泛應(yīng)用。本文在回顧了OMA分析理論與方法的基礎(chǔ)上，詳細(xì)研究了ICA的基本算法原理，發(fā)現(xiàn)此二者的密切聯(lián)系。在解釋了ICA基向量的模態(tài)含義的基礎(chǔ)上，提出了將ICA算法應(yīng)用于機(jī)械結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)分析中的模態(tài)參數(shù)識別。討論了ICA計(jì)算模態(tài)與機(jī)械振動(dòng)模態(tài)的一致性，為ICA在機(jī)械結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)中的應(yīng)用提供了理論依據(jù)。 通過計(jì)算機(jī)數(shù)字仿真和實(shí)驗(yàn)室物理模

3、擬，詳細(xì)研究了ICA技術(shù)在機(jī)械結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)分析中的理論基礎(chǔ)、算法實(shí)現(xiàn)以及對不同激勵(lì)和噪聲背景的適應(yīng)性。為衡量ICA分量的分離效果，提出了獨(dú)立性指數(shù)的概念。借助于三自由度彈簧質(zhì)量系統(tǒng)模型的響應(yīng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行ICA數(shù)字仿真的研究結(jié)果表明，ICA分離的模態(tài)頻率與結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析得到的固有頻率是吻合的。 在對集中質(zhì)量系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)上，以懸臂梁為例研究了連續(xù)系統(tǒng)模型。通過實(shí)施在不同激勵(lì)、不同比例的混合噪聲及不同長度數(shù)據(jù)量的輸出響應(yīng)的ICA分解

4、，系統(tǒng)研究了ICA的模態(tài)參數(shù)提取能力。在實(shí)驗(yàn)室用錘擊法獲取了懸臂梁的模態(tài)參數(shù)后，又用B&K的OMA軟件與自主研發(fā)的ICA軟件分別對實(shí)驗(yàn)裝置的振動(dòng)響應(yīng)信號進(jìn)行了模態(tài)參數(shù)識別。研究結(jié)果表明ICA中的JADE、MSNR、GOSA三種算法均可提取試驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕Y(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)，它與OMA提取的模態(tài)參數(shù)具有良好的一致性。其中MSNR算法優(yōu)于GOSA和JADE算法。與OMA法相比較，ICA算法具有較好的結(jié)構(gòu)模態(tài)分離性能，特別是對短響應(yīng)數(shù)據(jù)具有更好的適應(yīng)性。