基于二阶盲辨识的线性结构工作模态参数识别方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107357977A(43)申请公布日2017.11.17(21)申请号201710500228.0(22)申请日2017.06.27(71)申请人华侨大学地址362000福建省泉州市丰泽区城东(72)发明人王成王建英张天舒赖雄鸣张忆文陈叶旺张惠臻何霆皮慧娟(74)专利代理机构厦门市首创君合专利事务所有限公司35204代理人张松亭(51)Int.Cl.G06F17/50(2006.01)权利要求书5页说明书25页附图18页(54)发明名称基于二阶盲辨识的线性结构工作模态参数识别方法及装置(57)摘要本发明涉及一种基于二阶盲辨识的线性时不变结构工作模态参数识别方法及对应的时不变的工作模态参数识别的装置、一种结合二阶盲辨识和最小二乘广义逆方法的三维结构的工作模态参数识别方法及对应一种时不变三维圆柱壳工作模态参数识别的实验装置，一种时变的工作模态参数识别的方法和一种基于滑动窗二阶盲辨识的线性时变结构工作模态参数识别装置。该方法和装置仅由实测的响应信号就能对时不变或者带有时变特性的动态系统进行工作模态参数在线实时识别，识别出结构(系统)的工作模态参数(模态振型，模态频率)，能实时有效监测系统的动态变化特性，可用于振动控制、设备故障诊断、健康监测以及系统结构分析与优化。CN107357977ACN107357977A权利要求书1/5页1.一种基于二阶盲辨识的线性时不变一维结构工作模态参数识别方法，其特征在于：利用二阶盲辨识方法分解线性时不变一维结构的振动响应信号，从而得到时不变结构的各阶模态参数，其中在二阶盲辨识的解混旋转阶段，利用多个时延非零的相关矩阵同时对角化的方法，消除了由于单个时延选择不适而造成的算法结果的不理想，从而有效识别出时不变一维结构工作模态参数。2.根据权利要求1所述的基于二阶盲辨识的线性时不变一维结构工作模态参数识别方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1)时不变结构的模态参数随时间的变化而变化，根据结构动力学理论，对于自由度线性时变振动结构系统，它在物理坐标系统中的运动方程为：其中，M，C和分别表示质量矩阵，阻尼矩阵和刚度矩阵，与此同时，它们受结构的影响而随时间发生变化；表示外载荷的激励向量，和分别表示加速度响应信号，速度响应信号和位移响应信号；表示维度为n×T的矩阵；步骤2)二阶盲辨识是另外一种盲源分离算法，它利用了信号的另外一种特性—时序结构，即时延协方差信息，要求信号具有不同的谱特性或者不同的相关函数，它的处理对象是时间信号，当然也可以处理统计独立的源信号，为了正确地求解出分离矩阵和源信号，二阶盲辨识算法做出了如下的假设：假设一：混合矩阵列满秩；假设二：源信号相互不相关且具有不同的自相关函数；假设三：源信号是平稳信号；步骤3)根据上述假设，源信号的协方差矩阵Rs(0)满足如下：TRs(0)＝E[S(t)S(t)]＝I其中，E[*]表示期望，S(t)表示源信号，I表示单位矩阵。步骤4)，观测信号的协方差矩阵可表示如下：其中，Xbss(t)表示观测信号，A表示混合矩阵。步骤5)对观测信号Xbss(t)进行白化预处理，即进行线性变换：Z(t)＝VXbss(t)其中，是一个白化矩阵，线性变换的目的是使得协方差矩阵是一个单位矩阵，去除信号之间的相关性；步骤6)源信号的延时协方差矩阵Rs(τ)类推定义如下：TRs(τ)＝E[S(t+τ)S(t)]步骤7)与此同时，源信号白化后的延时协方差矩阵可得到：TRz(τ)＝E[Z(t+τ)Z(t)]步骤8)选择一组不同的值τ1,τ2,…,τp，可得到一系列延时协方差矩阵Rs(τi)，其中i＝1,…,p，可以得出如下：Z(t)＝VXbss(t)＝(VA)S(t)＝US(t)步骤9)其中，U＝VA，因此，可推导出如下：2CN107357977A权利要求书2/5页TRz(τi)＝URs(τi)U,i＝1,2,…,p步骤10)由于源信号被假设成不相关的，而且源信号白化后的矩阵Z(t)中的各向量相互正交归一化，因此，矩阵U也是正交归一化的，而且TRs(τi)＝URz(τi)U,i＝1,2,…,p步骤11)可以看出，Rs(τi)是一个对角化矩阵，可以看出矩阵U是归一化正交的，因此，利用Rz(τi)和最优逼近算法来寻找最优的矩阵U，可计算出分离矩阵W如下：W＝UTV步骤12)同时，源信号S(t)也可计算得到。3.一种时不变的工作模态参数识别的装置，其特征在于，包括一根一端简支一端固支的金属梁、n个加速度传感器、数据采集卡、激振器或力锤及电脑终端；所述金属梁设置有n个等分点，其中每等分点上放置有一个加速度传感器，用于采集使用所述激振器或力锤对所述金属梁的某一点施加激励所产生的振动响应信号，所述数据采集卡与所述n个加速度传感