[發明專利]一種大跨度空間結構模態參數識別方法

在審

• 申請號: 202210272783.3
• 申請日: 2022-03-18
• 公開（公告）號: CN114662536A
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 范蒙飛;周春娟;李大為;趙銳;張沖;柳明亮;王雪婷;高元
• 申請（專利權）人: 陜西建工第九建設集團有限公司;陜西省建筑科學研究院有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 鄭州優盾知識產權代理有限公司 41125
• 代理人: 栗改

本發明提出了一種大跨度空間結構模態參數識別方法，用以解決目前模態識別方法處理非平穩非線性信號存在模態混疊的技術問題。本發明將位移信號表示為多個正弦函數的組合，求位移信號受到干擾的解析信號；判斷解析信號中各個分量的頻率選取基準頻率；根據基準頻率將解析信號進行右移得到改進信號并進行標準經驗模態分解，得到各個本征函數；將各個本征函數通過Hilbert變換求解析信號，得到位移信號的各階模態函數；根據各階模態函數求解結構模態參數。本發明可以有效解決傳統EMD方法會出現模態混疊導致算法無法使用的問題，本發明具有較好的自適應性和魯棒性，可以很好的處理信噪比較差、非線性和非平穩信號；且具有較強的可操作性，可以適用于工程現場使用。

技術領域

本發明涉及大跨度空間結構的技術領域，尤其涉及一種大跨度空間結構模態參數識別方法。

背景技術

對于目前大跨度結構基于傅里葉變換的小波分解法等模態識別方法來說，在處理非線性非平穩的結構振動數據時效果并不好，其原因在于對于傅里葉變換而言其窗口大小固定，而小波變換則需要確定小波基，不具備自適應性。經驗模態分解(Empirical ModeDecomposition，EMD)方法則具有很好的自適應性和魯棒性，理論上來說任何信號都可以通過該方法進行處理，特別是在處理非線性非平穩信號的問題上，該方法優勢顯著，可以較好的處理該類問題。并且與目前提出的新的一些方法相比，該方法具有較強的可操作性。

將EMD和Hilbert變換用于結構的模態識別技術，通過經驗模態分解方法將信號分解為一系列的本征模態函數分量，再將單獨分離出來的本征函數模態使用Hilbert變換進行變換，最后再根據最小二乘法將所得結果進行擬合。這一方法存在的缺陷在于經驗模態分解方法對于沖擊信號信噪比要求較高，對于復雜結構的模態識別并不理想，經常會發生模態混疊的情況，同類方法中盡管已經提出了諸如“基于神經網絡的數據延拓法”等方法來解決該問題，但并不利于工程實際的運用。

申請號為201610101215.1的發明專利公開了一種超高層結構模態參數識別方法，基于離散同步擠壓小波變換能有效地分析非平穩、非線性以及強噪聲信號，準確地以諧振分量的形式重構復雜合成信號的模態分量的特點，并結合希爾伯特變換能有效分析諧振分量，得到瞬時幅值和頻率的特點，從而達到識別超高層結構主要頻率和阻尼比的目的，為了保證識別模態參數的準確性，引入最小二乘線性擬合方法來平滑預測的結果。上述發明最后的處理結果明顯出現了模態混疊的現象，而本申請提出的方法可以有效避免這一問題。

發明內容

針對目前模態識別方法處理非平穩非線性信號存在模態混疊的技術問題，本發明提出一種大跨度空間結構模態參數識別方法，是一種基于改進經驗模態分解(EmpiricalMode Decomposition，EMD)方法和Hilbert變換的模態參數識別方法，解決了傳統經驗模態分解方法無法處理信噪比較差的信號這一問題，且不僅適用于大跨度結構的模態參數識別，也適用于土木、機械等領域的結構模態頻率、阻尼以及陣型的識別。

為了達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的：一種大跨度空間結構模態參數識別方法，其步驟如下：

步驟一：將位移信號x(t)表示為多個正弦函數的組合，求位移信號x(t)受到干擾的解析信號z(t)＝x(t)+jH(x(t))，其中，H(x(t))為位移信號x(t)的Hilbert變換函數，j表示虛部；

步驟二：判斷解析信號z(t)中各個分量的頻率是否滿足且f_i＞f_i+1，若滿足則選取基準頻率f₀使得其中，f_i為解析信號z(t)中實部x(t)中各個分量的頻率值，進入步驟三；若不滿足直接對解析信號z(t)進行標準經驗模態計算；