CN102402647B - 一种在窄频范围内分析动力信号预测结构变形的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种在窄频范围内分析动力信号预测结构变形的方法，通过土木结构冲击振动测试观测结构反应动力信号，经傅里叶变换和谱分析后得到结构的频域传递函数；将所述频域传递函数的整个频率空间划分为2-5个连续的狭窄子空间；对各子空间进行模态参数识别；根据模态叠加理论，对各子空间的识别结果进行叠加，计算出结构模态参数并进一步计算出整体的柔度矩阵。本发明首先将整个频域分割为数个窄频区域，然后在每个窄频区域分析实验数据，最后综合各窄频区域的分析结果识别结构的柔度矩阵，从而可预测结构在任何静力荷载下的结构变形。具有计算时间少、预测结果精度高的特点，适用于对各种工程结构，尤其是土木结构的健康诊断与安全评估。

Description

一种在窄频范围内分析动力信号预测结构变形的方法

技术领域

本发明涉及一种在窄频范围内分析结构振动测试数据的方法，可实现土木工程结构的变形预测和健康诊断。

背景技术

振动测试为现有土木结构健康诊断与安全评估的主要方法。通过布置加速度计和其它类型传感器到土木结构，进行振动测试然后分析测试数据可识别土木结构主要参数从而可进行结构的健康诊断。研究及工程实践表明，由于传感器灵敏度和实验环境影响等原因，所测振动数据包含各种噪音，如何从信噪比差的测试信号中精确分析结构特征为结构健康诊断工作中的一项重要内容。另外，现有基于加速度信号的健康诊断方法大多仅输出结构的模态参数(频率、阻尼、阵型)，而不能直接进行结构的变形预测。这些原因限制了结构健康诊断技术在土木工程中的应用，因此，开发一种稳定可靠的动力信号分析方法，从振动测试所得的动力信号中识别结构详细结构特征(如柔度矩阵)，可以预测结构的变形，将促进健康诊断技术在工程实际中的应用。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于土木工程结构健康诊断的动力信号分析方法，通过将测试动力信号的整个频域范围分割为数个窄频范围，实现结构详细特征(如柔度矩阵)的快速和准确识别，从而实现利用振动测试和信号分析预测结构变形。该方法计算快，精度高，抗噪音能力强，稳定性和重复性良好。

本发明的技术解决方案如下：

一种用于土木工程结构健康诊断的动力信号分析方法：第一步、通过土木结构冲击振动测试观测结构反应动力信号，经傅里叶变换和谱分析后得到结构的频域传递函数；第二步、将所述频域传递函数的整个频率空间划分为2-5个连续的狭窄子空间；第三步、对各子空间进行参数识别；第四步、根据模态叠加理论，对各子空间的识别结果进行叠加，计算出结构模态参数并进一步计算出整体的柔度矩阵。

所述的模态参数识别方法是：

J^sθ^s＝0 (1)

在公式(1)中， n^s为一用户定义的参数.其中，θ^s包含未知参数， 为由测量数据得到的结构频域--函数，ω_ka表示频率，J^s由已知的频域传递函数数据组成，未知参数θ^s可由最小二平方方法计算得出，θ^s得出后进行特征值分析可得到结构的频率阻尼系数，振型参与系数和振型，γ，L和 各窄频范围内的模态参数得出后进行叠加可得出整体结构的模态参数矩阵，柔度矩阵方程为：

$f=H({\mathrm{\ω}}_k=0)={\mathrm{\Σ}}_{r=1}^m(\frac{R_r}{-{\mathrm{\γ}}_r}+\frac{R_r^s}{-{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ir}}^s})---\left(2\right)$

公式2中f为柔度矩阵， 为残余项，符号*表示相应变量的共轭复数。与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：计算速度快(只利用一个窄频范围内的数据)，识别结果精度高(各窄频范围范围内的计算不互相影响)。特别的是，本发明通过在窄频范围内动力信号分析，可识别出结构的柔度矩阵，从而可进行结构的变形预测，这是绝大多数现有基于振动的结构健康诊断方法做不到的。

附图说明

图1是利用本发明在窄频范围识别结构参数的结果图。

图2是利用本发明结果预测的结构变形和实际结果比较图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作详细说明，但不应以此限制本发明的保护范围。

通过土木结构冲击振动测试观测结构反应动力信号，经傅里叶变换和谱分析后得到结构的频域传递函数，该频域传感函数为一系列分布在宽幅频域范围(如0.1-100赫兹)的数据。常规处理方法直接利用整个宽频范围内的频域传递函数数据进行信号分析以识别结 构模态参数(如PolyMAX方法)，导致运算时间长，识别的模态参数不精确(特别是低幅值频域传递函数对应的高频区域)。本发明方法将整个频率空间划分为数个连续的狭窄频率子空间(如图1所示)，每个子空间(一个窄频范围如0.1-5赫兹)仅包含数量有限的频域传递函数数据。然后在各个窄频范围内进行如下所示的参数识别：

J^sθ^s＝0 (1)

在公式(1)中， n^s为一用户定义的参数.其中，θ^s包含未知参数，J^s由已知的频域传递函数数据组成。未知参数θ^s可由最小二平方方法计算得出。值得指出的是公式(1)是建立在分析窄频范围内动力信号的基础上，因此矩阵J^s仅包含一个窄频范围内的数量很少的数据，所需的n^s参数又小，从而保证了矩阵尺寸小，计算速度快。另一方面，各个窄频范围内未知参数的计算是独立的，从而保证了在计算低幅值频域传递函数对应的结构模态时，其不受其它频带内高幅值频域传递函数数据的影响，从而可得出精确的识别结果。各频域范围内的未知参数通过公式(1)求出后，根据模态叠加理论进行综合，可计算出结构模态参数(频率、阻尼和阵型)并进一步计算出柔度矩阵：

$f=H({\mathrm{\ω}}_k=0)={\mathrm{\Σ}}_{r=1}^m(\frac{R_r}{-{\mathrm{\γ}}_r}+\frac{R_r^s}{-{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ir}}^s})---\left(2\right)$

公式2中f为柔度矩阵， 为残余项，γ，L和 为由前面所述的数据分析方法得出的频率阻尼系数、阵型参与系数和阵型。根据公式2识别出的结构柔度矩阵可计算结构在任何静力荷载作用下的结构变形。工程实践中已广泛接受利用结构变形来进行结构健 康诊断的方法，所以本发明通过在窄频范围内进行动力信号分析和结构变形预测，有望在实际土木工程的健康诊断和评估中得到广泛应用和推广。

在土木工程结构的健康监测与诊断中，首先通过布置各类型传感器(如加速度计)到所测试桥梁上进行环境振动或冲击振动测试。经过数据预处理、傅里叶变换和谱分析后，可得到整个宽频范围内的频域传递函数数据，如图1所示(该例中整个频域范围为4-32赫兹)。利用本发明方法，将该宽频范围划分为两个窄频范围(4-18赫兹和18-32赫兹)，随后在每个窄频范围内利用公式(1)识别未知参数。例如图1显示了在两个窄频范围内真实的频率传递函数和由识别的未知参数计算复原得出的频率传递函数。可以看出他们相当吻合。随后，根据模态理论融合在两个窄频范围内识别的未知参数，识别结构的模态参数(频率、阻尼和阵型)尤其是结构的阵型缩放系数和柔度矩阵。得到结构的柔度矩阵，并进而可预测结构在任何静力荷载下的结构变形。例如图2显示了在一静力荷载下利用本发明方法预测的结构变形以及和真实值的比较，可以发现当利用足够多的模态数后(该例中为前六阶模态)，所预测的结构变形和真实值基本一致。

由图1可以看出，在划分的两个窄频范围内，结构的频率传递函数峰值差别很大。当利用传统方法利用整个频域范围内的数据进行结构识别是，低幅值频域传递函数对应的频率区域(如本例中的18-32赫兹区域)中的模态参数就不易精确识别。而本发明方法在各个窄频范围内识别结构参数，各个窄频范围内的计算互不影响，所以低幅值频域传递函数对应的频率区域内的模态参数也能精确识别。另外，本发明方法可精确预测结构反应，可有效用来进行土木结构的健康诊断和安全评估。为本发明的独特之处。

Claims (1)

1.一种在窄频范围内分析动力信号预测结构变形的方法，其特征在于：方法如下：第一步、通过土木结构冲击振动测试观测结构反应动力信号，经傅里叶变换和谱分析后得到结构的频域传递函数；第二步、将所述频域传递函数的整个频率空间划分为2-5个连续的狭窄子空间；第三步、对各子空间进行模态参数识别；第四步、根据模态叠加理论，对各子空间的识别结果进行叠加，计算出结构模态参数并进一步计算出整体的柔度矩阵；

所述的模态参数识别方法是：

J^sθ^s＝0 (1)

在公式(1)中， ${\mathrm{\θ}}^s=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\β}}_1^s\\ .\\ .\\ .\\ {\mathrm{\β}}_{N_o}^s\\ {\mathrm{\α}}^s\end{array}\right],$ n²为一用户定义的参数，其中，θ³包含未知参数，为由测量数据得到的结构频域函数,ω_ka表示频率，J^s由已知的频域传递函数数据组成，未知参数θ^s可由最小二平方方法计算得出，θ^s得出后进行特征值分析可得到结构的频率阻尼系数，振型参与系数和振型，γ，L和各窄频范围内的模态参数得出后进行叠加可得出整体结构的模态参数矩阵，柔度矩阵方程为：

$f=H({\mathrm{\ω}}_k=0)={\mathrm{\Σ}}_{r=1}^m(\frac{R_r}{-{\mathrm{\γ}}_r}+\frac{R_r^{*}}{-{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ir}}^{*}})---\left(2\right)$

其中f为柔度矩阵，为残余项，符号*表示相应变量的共轭复数。