CN111174996A - 一种时变模态参数识别方法 - Google Patents

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CN111174996A CN201911422634.5A CN201911422634A CN111174996A CN 111174996 A CN111174996 A CN 111174996A CN 201911422634 A CN201911422634 A CN 201911422634A CN 111174996 A CN111174996 A CN 111174996A
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张发明
顾亮亮
何乾强
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Shenyang Aircraft Design and Research Institute Aviation Industry of China AVIC
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Shenyang Aircraft Design and Research Institute Aviation Industry of China AVIC
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    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • G01M7/02—Vibration-testing by means of a shake table

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Abstract

本申请属于模态试验技术领域，特别涉及一种时变模态参数识别方法，包括如下步骤：构建谱分析模块；通过所述谱分析模块对加速度传感器数据以及力传感器信号进行时域采集；构建时变分析模块；通过所述时变分析模块对步骤二中采集到的数据进行分析，获得频响函数的瀑布图；在频响函数瀑布图中选取不同的频响函数进行分析，获得模态参数。本申请的时变模态参数识别方法，通过构建时变分析模块对时域采集数据进行分析，最后获得模态参数，从而能够解决时变系统的模态参数识别问题。

Description

一种时变模态参数识别方法
技术领域
本申请属于模态试验技术领域，特别涉及一种时变模态参数识别方法。
背景技术
现在的模态试验一般都是针对线性时不变系统而言，对于时变系统，现有技术中没有时变模态参数的识别方法。
发明内容
为了解决上述技术问题至少之一，本申请提供了一种时变模态参数识别方法。
本申请公开了一种时变模态参数识别方法，包括如下步骤：
步骤一、构建谱分析模块；
步骤二、通过所述谱分析模块对加速度传感器数据以及力传感器信号进行时域采集；
步骤三、构建时变分析模块；
步骤四、通过所述时变分析模块对步骤二中采集到的数据进行分析，获得频响函数的瀑布图；
步骤五、在频响函数瀑布图中选取不同的频响函数进行分析，获得模态参数。
根据本申请的至少一个实施方式，所述谱分析模块在LMS系统中构建。
根据本申请的至少一个实施方式，所述步骤二中，是通过谱分析模块，对加速度传感器以及力传感器在预定次数时变过程中的加速度数据和力信号进行采集，以获得对应组数的采集数据。
根据本申请的至少一个实施方式，所述步骤三中，构建时变分析模块还包括：
设置所述时变分析模块中的参考通道、冻结时间长度以及窗函数；其中
在所述步骤四中，包括：
步骤4.1、在预定次数的时变过程中，将每一次时变过程时间除以冻结时间长度，从而获得一次时变过程的数据块数；
步骤4.2、将每一组采集数据按照数据块数进行划分，并计算每块数据的频响函数；
步骤4.3、计算相同时间块的频响函数进行预定次数平均后的平均频响函数，获得频响函数的瀑布图。
根据本申请的至少一个实施方式，所述步骤五中，是选择不同时间块的频响函数通过polymax进行分析，以获得模态参数。
本申请至少存在以下有益技术效果：
本申请的时变模态参数识别方法，通过构建时变分析模块对时域采集数据进行分析，最后获得模态参数，从而能够解决时变系统的模态参数识别问题。
附图说明
图1是本申请时变模态参数识别方法流程图；
图2是本申请时变模态参数识别方法中一实施例的力载荷曲线；
图3是本申请时变模态参数识别方法中一实施例的频响函数瀑布图。
具体实施方式
为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本申请的实施例进行详细说明。
现有的商业软件按照时不变的理论，每个工况可以进行十几次的频响函数平均。对于类似时变热模态的问题，模态参数时刻变化，无法进行平均，因此需将现有的LMS软件(系统)进行二次开发。
下面结合附图1-图3对本申请的时变模态参数识别方法做进一步详细说明。
本申请公开了一种时变模态参数识别方法，包括如下步骤：
步骤一、构建谱分析模块；其中，优选该谱分析模块是在LMS系统中构建，或是LMS系统中自带的模块。
步骤二、通过所述谱分析模块对加速度传感器数据以及力传感器信号进行时域采集。
进一步，是通过谱分析模块，对加速度传感器以及力传感器在预定次数时变过程中的加速度数据和力信号进行采集，以获得对应组数的采集数据。
步骤三、构建时变分析模块。同样，优选该时变分析模块是在LMS系统中构建。
进一步，此步骤中，构建时变分析模块包括：设置所述时变分析模块中的参考通道、冻结时间长度以及窗函数。
步骤四、通过所述时变分析模块对步骤二中采集到的数据进行分析，获得频响函数的瀑布图。
进一步，此步骤中，具体可以包括：
步骤4.1、在预定次数的时变过程中，将每一次时变过程时间除以冻结时间长度，从而获得一次时变过程的数据块数；
步骤4.2、将每一组采集数据按照数据块数进行划分，并计算每块数据的频响函数；
步骤4.3、计算相同时间块的频响函数进行预定次数平均后的平均频响函数，获得频响函数的瀑布图。
步骤五、在频响函数瀑布图中选取不同的频响函数进行分析，获得模态参数。本实施例中，优选是选择不同时间块的频响函数通过polymax进行分析，选取极点，形成振型，以获得模态参数。
综上所述，本申请的时变模态参数识别方法，通过构建时变分析模块对时域采集数据进行分析，最后获得模态参数，从而能够解决时变系统的模态参数识别问题。另外，本申请可描述出时变情况下的频率变化规律，并提供时时的振型图。
进一步，下面将以一实例对本申请的时变模态参数识别方法进行进一步说明：
其中，假设一次时变过程为100s，共1个力传感器，10个加速度传感器，平均3次。
1)、根据平均次数进行3次时变过程，在LMS自带的谱分析模块下进行加速度传感器数据以及力传感器信号100s的采集，每次保存成不同名称文件，从而得到3组采集数据。
2)、在构建的时变分析模块界面下设置冻结时间，假设5s，那么一次时变过程从0s开始到100s结束，共分成了20块数据。并设置参考通道即力的通道，以及设置窗函数例如汉宁窗。
3)、得到共3组每组20块数据；计算每块数据的频响函数；计算相同时间块3次平均的频响函数；做出直观的频响函数瀑布图；
4)根据需要选择不同时间块的频响函数通过polymax进行分析，获得模态参数。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种时变模态参数识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、构建谱分析模块；
步骤二、通过所述谱分析模块对加速度传感器数据以及力传感器信号进行时域采集；
步骤三、构建时变分析模块；
步骤四、通过所述时变分析模块对步骤二中采集到的数据进行分析，获得频响函数的瀑布图；
步骤五、在频响函数瀑布图中选取不同的频响函数进行分析，获得模态参数。
2.根据权利要求1所述的时变模态参数识别方法，其特征在于，所述谱分析模块在LMS系统中构建。
3.根据权利要求1所述的时变模态参数识别方法，其特征在于，所述步骤二中，是通过谱分析模块，对加速度传感器以及力传感器在预定次数时变过程中的加速度数据和力信号进行采集，以获得对应组数的采集数据。
4.根据权利要求3所述的时变模态参数识别方法，其特征在于，所述步骤三中，构建时变分析模块还包括：
设置所述时变分析模块中的参考通道、冻结时间长度以及窗函数；其中
在所述步骤四中，包括：
步骤4.1、在预定次数的时变过程中，将每一次时变过程时间除以冻结时间长度，从而获得一次时变过程的数据块数；
步骤4.2、将每一组采集数据按照数据块数进行划分，并计算每块数据的频响函数；
步骤4.3、计算相同时间块的频响函数进行预定次数平均后的平均频响函数，获得频响函数的瀑布图。
5.根据权利要求4所述的时变模态参数识别方法，其特征在于，所述步骤五中，是选择不同时间块的频响函数通过polymax进行分析，以获得模态参数。
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