基于小波变换的结构模态参数识别

及时、准确地识别出结构的模态参数是结构健康监测与损伤识别的重要前提。小波分析是众多识别方法中较优越的一种,因其在时-频两域都具有表征信号局部特征的能力,近年来这一方法在线性及非线性系统的参数识别中开始应用。探讨了基于小波脊(R idge)与小波骨架(Ske leton)的模态参数识别方法,针对小波变换中遇到的边端效应问题,提出了基于自回归滑动平均模型(ARM A)的“预测延拓”方法,并以美国土木工程师学会(A SCE)提供的B enchm ark模型为例进行了数值模拟。结果表明,本文提出的方法可以有效地抑制小波边端效应,通过小波变换可以准确地识别出结构的模态参数。