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基于遗传算法与随机减量技术的气动阻尼识别方法研究被引量：1: 2023年; 随机减量技术(random decrement technique,RDT)因其计算快、成本低的优点,在工程结构模态参数识别中应用广泛。针对RDT在信号截断幅值与样本时长的选取比较主观带来的误差问题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对其进行改进,提出改进的随机减量技术GA-RDT,并将其应用于某超高层建筑气弹模型的气动阻尼识别。首先,对RDT方法得到的自由衰减曲线进行拟合并定义误差,分析截断幅值A和样本时长T对误差(优化目标)的影响,采用遗传算法寻找A和T的最优解;其次,基于气弹模型风洞试验所得的顶点加速度时程,结合GA-RDT方法和Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)方法进行气动阻尼识别;最后,以自然激励技术(natural excitation technique,NExT)识别所得的气动阻尼比为基准,对比分析GA-RDT方法相对于传统RDT方法的精度优势。结果表明,与NExT方法所得的气动阻尼比相比,GA-RDT方法识别得到不同风速时X向、Y向与扭转向的气动阻尼比的平均误差均小于0.14%,其识别精度显著高于传统RDT方法,从而验证了基于GA-RDT的气动阻尼识别方法的可行性。; 唐龙飞郑朝荣; 关键词：超高层建筑

EMD与随机减量技术在飞机颤振模态辨识中的应用: 2022年; 紊流激励技术广泛应用在新研飞机的颤振试飞与模型风洞试验中,采用该方法可以有效地降低数据信噪比。为了更加准确地识别结构的关键动力学参数,提出了Empirical Mode Decomposition (EMD)技术结合随机减量技术的颤振测试数据分析方法。利用该方法对某飞机机翼低速模型风洞试验测试数据进行处理,采用Ibrahim Time Domain (ITD)时域模态辨识方法对处理后的数据进行模态辨识。通过数据分析,证明了该方法能够有效地处理颤振试验测试数据,并具有较强的抗噪性。; 李广耀孔新宇黄捷唐靖; 关键词：EMD 随机减量法

基于解析模式分解和随机减量技术的桥梁模态参数识别被引量：9: 2022年; 大跨异型桥梁模态振型耦合严重,环境振动响应频率分布密集,直接利用随机减量技术(RDT)处理这类结构环境振动响应信号时,难以从随机减量信号中识别多模态的参数。由于解析模式分解(AMD)能有效将模态密集分布的振动信号分解为一系列单模态子信号,故结合解析模式分解和随机减量技术开展大跨异型桥梁模态参数识别研究。首先,对环境振动响应信号进行解析模式分解,获得一系列单模态子信号;然后,对每个子信号进行随机减量技术处理,提取随机减量信号,克服随机减量技术处理多模态信号的缺陷;最后,采用最小二乘法按照单自由度系统自由振动函数从随机减量信号中识别模态频率和阻尼比。通过三自由度振动系统仿真分析,研究该方法的可行性,分析随机减量技术参数对模态参数识别结果的影响。采用该方法识别了一座大跨曲线主梁人行拱桥的前4阶模态的频率和阻尼比,并与随机子空间法识别结果进行对比。结果结果表明:该方法可从多模态环境振动响应中有效识别结构的频率和阻尼比;阈值常数取1.5倍信号的均方根值、随机减量信号长度取10倍模态周期能更准确地识别固有频率和阻尼比。本文提出的方法能有效识别真实结构的模态参数,识别的前3阶竖弯模态阻尼比约0.45%,可为类似桥梁的阻尼比取值提供参考。; 杨勇宁平华王晟华旭刚温青; 关键词：随机减量技术参数识别最小二乘法

模态辨识中随机减量技术的实用改进被引量：4: 2019年; 针对模态辨识实践中的随机减量加速度特征信号奇异值问题和结构实模态提取问题,提出相应的特征信号截断方法和最小距离法,改善结构模态辨识效果。首先,分析随机减量加速度特征信号的奇异值产生原因,提出特征信号截断方法,用于后续Ibrahim时域处理;其次,通过优化模型建立最小距离法的计算公式,便于从辨识所得复模态中提取结构实模态;最后,通过数值算例和结构模型实验,验证所提方法的可行性。结果表明:随机减量加速度特征信号的有效截断比例可取为1/200~1/50;最小距离法适用于各种类型响应下的结构实模态提取,抗噪能力强。; 陈太聪沈文杰; 关键词：模态识别复模态

一种基于随机减量技术的结构动力特性识别方法: 一种基于随机减量技术的结构动力特性识别方法，具体实施步骤如下：A.实物模型实验：进行系统搭载、调试，布置测点，输出在一定激励下的相应方向周加速度响应；B.根据实物模型的模型参数进行有限元模型建模，在不同的时程工况下，对有...; 陈鹏宇叶肖伟金涛诸琦

基于VMD与随机减量技术的发动机曲轴轴承故障特征提取被引量：1: 2018年; 发动机曲轴轴承磨损故障的振动信号背景噪声强烈,含有多种调制成分,诊断困难。变分模态分解(VMD)能够避免端点效应、模态混叠等问题,但不能有效消除信号中的随机噪声,为此引入随机减量技术解决这一问题。通过曲轴轴承故障模拟实验,采用VMD对4种磨损状态的振动信号进行分解,选择与振动信号相关系数较大的模态分量作为故障分量,利用随机减量技术对故障分量进行处理,作出故障分量的希尔伯特包络谱,提取故障特征,并与基于EMD、EEMD的故障特征提取方法进行对比。仿真分析和曲轴轴承故障模拟实验验证了该方法的有效性。; 任刚贾继德梅检民贾翔宇韩佳佳; 关键词：随机减量技术曲轴轴承发动机特征提取

一种基于随机减量技术的结构动力特性识别方法: 一种基于随机减量技术的结构动力特性识别方法，具体实施步骤如下：A.实物模型实验：进行系统搭载、调试，布置测点，输出在一定激励下的相应方向周加速度响应；B.根据实物模型的模型参数进行有限元模型建模，在不同的时程工况下，对有...; 陈鹏宇叶肖伟金涛诸琦

基于随机减量技术和Prony方法的低频振荡类噪声辨识被引量：15: 2013年; 弱阻尼低频振荡是影响大规模互联电网安全稳定运行的主要因素之一。观察广域测量系统实测信号发现,电力系统正常运行过程中,因持续存在的负荷变化等随机性质的小幅扰动,导致系统响应始终存在小幅波动现象,这种类噪声信号数据量丰富且易于获得。文中提出基于随机减量技术和Prony方法实现电力系统低频振荡类噪声辨识。首先采用随机减量技术从类噪声信号中提取自由衰减信号,分析不同触发条件的适用性;进一步采用Prony方法拟合自由衰减信号,实现对系统低频振荡模式参数的估计;最后将该方法应用于处理36节点系统仿真信号和中国南方电网实测信号,证明其准确性。; 吴超曹广忠; 关键词：低频振荡随机减量技术 PRONY方法

基于随机减量技术的模态参数识别方法探讨被引量：11: 2012年; 大型基础工程结构的特征参数识别通常是通过对环境载荷激励的结构响应进行分析来实现,随机减量(Random Decrement,RD)技术是环境激励下的模态参数识别方法中应用较广的方法。在实际应用中受环境、测量等条件的限制,信号常为含有某些优势频率的非平稳信号,常常导致随机减量技术在识别结构参数尤其是系统阻尼时带来较大误差。为提高随机减量技术在环境激励作用下识别结构参数的准确性,文中从分析随机减量信号频谱中的频率分布特性入手,结合随机减量函数产生的触发条件,给出了一种利用信号频谱的统计特征进行模态参数识别的方法。数值仿真结果表明该函数能准确识别在含有优势频率环境载荷作用下的结构参数。; 聂雪媛丁桦; 关键词：环境激励随机减量技术

基于随机减量技术的混凝土结构模态参数识别被引量：1: 2011年; 本文针对时域方法只需实测响应信号的特点,对基于环境激励下模态参数识别的时域方法ITD法、随机减量技术进行详细讨论,并针对两种算法的特点,将其结合形成随机减量技术/ITD时域联合算法,使之有效识别环境激励下结构模态参数,并建立混凝土连续梁结构数值模型进行仿真模拟,验证了算法的可行性,为工程实践提供了有益的帮助.; 姜浩乔丽; 关键词：参数识别环境激励随机减量技术数值仿真

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