基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术的模态参数识别

被引:28
作者
韩建平 [1 ,2 ]
李达文 [3 ]
机构
[1] 兰州理工大学防震减灾研究所
[2] 同济大学土木工程防灾国家重点实验室
[3] 湖南中大设计院有限公司
关键词
Hilbert-Huang变换; 经验模态分解; 自然激励技术; 模态参数识别; 振动台试验;
D O I
暂无
中图分类号
TB123 [工程振动学];
学科分类号
摘要
基于工程结构振动信号的分析与处理识别结构的模态参数,是结构健康监测和损伤诊断的重要手段之一。基于傅里叶分析的信号处理方法对非线性、非稳态信号的处理能力差,传统的模态参数识别方法也存在阻尼比识别精度不高的问题。基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术,提出了一种新的模态参数识别方法,首先通过经验模态分解和Hilbert变换提取信号的瞬时特性,进而利用自然激励技术和模态分析的基本理论识别结构的模态频率和模态阻尼比。利用这一方法,对12层钢筋混凝土框架模型振动台试验一测点的加速度记录进行了处理,识别了模态参数,识别结果与其它识别方法及有限元分析结果的对比表明该方法识别模态频率是可靠的,而模态阻尼比的识别虽然较传统的基于傅里叶变换的半功率带宽法有所改进,但识别的精准性仍然难以确认。
引用
收藏
页码:54 / 59
页数:6
相关论文
共 5 条
  • [1] 基于振动台试验的模态参数识别算法比较研究
    韩建平
    王飞行
    李慧
    [J]. 华中科技大学学报(城市科学版), 2008, (03) : 57 - 60
  • [2] HHT方法在结构模态参数识别中的应用
    陈隽
    徐幼麟
    [J]. 振动工程学报, 2003, (03) : 129 - 134
  • [3] 一种振动信号新变换法的研究
    钟佑明
    秦树人
    汤宝平
    [J]. 振动工程学报, 2002, (02) : 113 - 118
  • [4] Natural Excitation Technique and Eigensystem Realization Algorithm for Phase I of the IASC-ASCE Benchmark Problem: Simulated Data[J] . Juan Martin Caicedo,Shirley J. Dyke,Erik A. Johnson.Journal of Engineering Mechanics . 2004 (1)
  • [5] The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis
    Huang, NE
    Shen, Z
    Long, SR
    Wu, MLC
    Shih, HH
    Zheng, QN
    Yen, NC
    Tung, CC
    Liu, HH
    [J]. PROCEEDINGS OF THE ROYAL SOCIETY A-MATHEMATICAL PHYSICAL AND ENGINEERING SCIENCES, 1998, 454 (1971): : 903 - 995