基于ERA和Gabor最优分解的结构阻尼比识别方法
作者:
作者单位:

1.重庆大学土木工程学院 重庆,400045;2.重庆科技大学土木与水利工程学院 重庆,401331;3.新疆金风科技股份有限公司 乌鲁木齐,830026

作者简介:

刘纲,男,1977年1月生,博士、教授。主要研究方向为结构健康监测、振动控制与结构性能提升的理论方法、技术标准和工程应用。曾发表《Structural motion estimation via Hilbert transform enhanced phase-based video processing》(《Mechanical Systems and Signal Processing》2022,Vol.166)等论文。E-mail: gliu@cqu.edu.cn

通讯作者:

罗钧,男,1986年5月生,博士、高级工程师。主要研究方向为结构健康监测与模态参数识别。E-mail: jluo@cqust.edu.cn

中图分类号:

TH707

基金项目:

国家重点研发计划资助项目(2022YFB4201400);国家自然科学基金面上资助项目(52078084)


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    摘要:

    针对密集模态情况下难以有效识别结构阻尼比的问题,提出了一种基于特征系统实现算法(eigensystem realization algorithm,简称ERA)和Gabor最优分解的结构阻尼比识别方法。首先,采用结构自由振动响应,利用特征系统实现算法对结构频率进行识别,得到结构各阶频率的最小差异,并根据Gabor分解的时频分辨率确定Gabor分解的参数取值范围;其次,根据Gabor分解幅值曲线的线性拟合残差标准值,提出基于残差标准值最小化的Gabor形状参数确定原则,获得该密集模态条件下Gabor分解的最优参数;最后,基于最优Gabor分解的幅值曲线和相位曲线,利用线性拟合的曲线斜率识别结构的阻尼比。所提方法削弱了参数选取不当、密集模态对结构阻尼比识别的不利影响。数值算例和实验室框架结构识别结果表明,所提方法在无噪声时的阻尼比识别值与理论值基本一致,在噪声水平为10%~30%时的阻尼比识别值与理论值的相对误差在6%以内。

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  • 收稿日期:2023-08-21
  • 最后修改日期:2023-09-27
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  • 在线发布日期: 2025-09-03
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