[發明專利]一種基于模型修正和AR模型的螺栓預緊力識別方法

有效

• 申請號: 202110365732.0
• 申請日: 2021-04-06
• 公開（公告）號: CN112733410B
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 慶光蔚;馮月貴;胡靜波;丁樹慶;王會方;周前飛;吳祥生;蔣銘;王爽
• 申請（專利權）人: 南京市特種設備安全監督檢驗研究院
• 主分類號: G06F30/23
• 分類號: G06F30/23;G06F17/18;G06F119/14
• 代理公司: 南京天翼專利代理有限責任公司 32112
• 代理人: 朱戈勝

本發明屬于系統參數識別領域，特別是一種基于模型修正和AR模型的螺栓預緊力識別方法，步驟為：建立帶有螺栓和夾具緊固連接的懸臂梁緊固試驗模型，并建立緊固連接的懸臂梁初始有限元模型；對初始有限元模型進行模型修正得到基準有限元模型；基于緊固試驗模型建立松動試驗模型，基于基準有限元模型建立松動有限元模型；松動試驗模型和松動有限元模型采用AR模型分別進行自回歸擬合獲得自回歸模型系數，以松動有限元模型的楊氏模量為待修正參數，以松動有限元模型的自回歸模型系數為優化目標，通過基于靈敏度分析的修正方法對松動有限元模型進行模型修正，進行螺栓預緊力識別。本發明對螺栓松動情況進行定位識別和定量評估。

技術領域

本發明屬于系統參數識別領域，特別是一種基于模型修正和AR模型的螺栓預緊力識別方法。

背景技術

螺栓聯接是機電系統中用途最廣的聯接結構，為整個系統中較薄弱的部位， 其狀態往往會發生改變， 出現滑動、分離甚至松脫等現象， 直接影響整個系統的安全可靠性。對振動環境中螺栓聯接結構的聯接狀態進行及時準確地識別對保證系統的安全可靠具有重要意義。

從所利用的信息角度螺栓松動識別可以分為三類：基于振動測試數據、基于聲發射、基于壓電阻抗。基于測試振動信號時間序列的損傷識別能夠用較少的參數表示大量結構響應中所蘊含的信息。美國Los Alamos國家實驗室對此方法進行了深入的研究，提出了以AR模型和主成分分析（Principal Component Analysis， PCA）為時間序列特征提取方法，馬氏距離等為損傷判據的完整損傷識別流程，并開發出了完整的軟件工具箱。國內外的學者在此基礎上，又提出改進的損傷判據，如橢圓控制圖、Fisher判據（Fisherinformation criterion）等。但是這類判據均無法對損傷參數進行具有物理意義的定量估計。另一方面，基于反問題的損傷識別也開展了廣泛的研究：基于模態參數的有限元模型修正方法對起重機結構的損傷識別、基于代理模型的模型修正技術對高拱壩的損傷識別、基于修正模型頻響函數矩陣的損傷識別方法等。隨著工程應用中對設備的在線健康監測越來越重視，利用結構本身工作狀態時的振動信號進行力學分析，進行簡單易行、可靠、并可以在線監測的螺栓松動識別至關重要，同時也是本領域亟待解決的技術難題。

發明內容

本發明針對現有技術的不足，提供一種基于模型修正和AR模型的螺栓預緊力識別方法，進行螺栓預緊力識別。

為解決以上技術問題，本發明的技術方案為：一種基于模型修正和AR模型的螺栓預緊力識別方法，步驟如下：

步驟1：建立帶有螺栓和夾具緊固連接的懸臂梁緊固試驗模型，并建立緊固連接的懸臂梁初始有限元模型；

步驟2：緊固試驗模型和初始有限元模型采用AR模型分別進行自回歸擬合獲得自回歸模型系數；以有限元模型的材料楊氏模量模擬緊固試驗模型的螺栓預緊力，以初始有限元模型的楊氏模量為待修正參數，以緊固試驗模型的自回歸模型系數為優化目標，通過基于靈敏度分析的修正方法對初始有限元模型進行模型修正得到基準有限元模型；

步驟3：基于緊固試驗模型建立松動試驗模型，基于基準有限元模型建立松動有限元模型；

步驟4：松動試驗模型和松動有限元模型采用AR模型分別進行自回歸擬合獲得自回歸模型系數，以松動有限元模型的楊氏模量為待修正參數，以松動有限元模型的自回歸模型系數為優化目標，通過基于靈敏度分析的修正方法對松動有限元模型進行模型修正，進行螺栓預緊力識別。

進一步的，所述步驟1中建立的懸臂梁緊固試驗模型包括板梁，板梁一端通過螺栓和夾具連接固支，螺栓和夾具緊固連接。

進一步的，所述步驟1中建立的有限元模型中，懸臂梁和夾具的有限元模型采用實體網格建立，螺栓在不同預緊力下的連接參數用各向同性本構關系的薄層單元模擬。

進一步的，所述步驟2具體為：

步驟2.1：緊固試驗模型采用AR模型進行自回歸擬合獲得自回歸模型系數，具體為：