CN115982626A

CN115982626A - 一种基于压缩感知的无重构模态参数获取方法及检测方法

Info

Publication number: CN115982626A
Application number: CN202310019565.3A
Authority: CN
Inventors: 王迎; 周健
Original assignee: Shenzhen Graduate School Harbin Institute of Technology
Current assignee: Shenzhen Graduate School Harbin Institute of Technology
Priority date: 2023-01-06
Filing date: 2023-01-06
Publication date: 2023-04-18
Anticipated expiration: 2043-01-06
Also published as: CN115982626B

Abstract

本申请公开了一种基于压缩感知的无重构模态参数获取方法及检测方法，方法包括获取待检测结构随机采样下的压缩振动响应信号；为压缩振动响应信号设置第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，根据第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态频率；根据模态频率设置第一模态阻尼比搜索范围及第二模态阻尼比搜索范围，根据第一模态阻尼比搜索范围及第二模态阻尼比搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态阻尼比；根据模态频率和模态阻尼比，确定待检测结构对应的模态振型。本申请利用基追踪降噪算法通过两步搜索的方式确定模态参数，避免了由于字典过大而导致的计算量大的问题，提高了模态参数的识别效率。

Description

一种基于压缩感知的无重构模态参数获取方法及检测方法

技术领域

本申请涉及结构状态监测技术领域，特别涉及一种基于压缩感知的无重构模态参数获取方法及检测方法。

背景技术

模态参数识别是研究结构固有振动特性一种方式，结构检测的主要目的之一就是识别结构的模态参数，如，模态频率、模态阻尼比以及模态振型。模态参数识别可以应用于结构状态监测，有限元模型分析与模型修正、结构振动控制、损伤识别等领域。

压缩感知(Compressivesensing,CS)是一种信号处理方法，其以可实现欠采样、优化算法性能较佳等优点被振动领域相关人员广泛关注并将其引进到模态参数识别的研究。目前已有方法之一为先验稀疏分解(Prior sparse decomposition,PSD)，该方法可以实现基于压缩感知的工作模态参数识别，然而，由于模态频率和模态阻尼比的分辨率可能需要较高，导致字典过大，增加了模态参数识别的计算量，进而影响模态参数的识别效率。

因而现有技术还有待改进和提高。

发明内容

本申请要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种基于压缩感知的无重构模态参数获取方法及检测方法。

为了解决上述技术问题，本申请实施例第一方面提供了一种基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，所述的方法包括：

获取待检测结构随机采样下的压缩振动响应信号；

为所述压缩振动响应信号设置第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，根据所述第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态频率，其中，所述第二模态频率搜索范围的范围区间窄于所述第一模态频率搜索范围的范围区间；

根据所述模态频率设置第一模态阻尼比搜索范围以及第二模态阻尼比搜索范围，根据所述第一模态阻尼比搜索范围及第二模态阻尼比搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态阻尼比，其中，所述第二模态阻尼比搜索范围的范围区间窄于所述第一模态阻尼比搜索范围的范围区间；

根据所述模态频率和模态阻尼比，确定所述待检测结构对应的模态振型。

所述基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，其中，所述为所述压缩振动响应信号设置第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，根据所述第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态频率具体包括：

为所述压缩振动响应信号设置第一模态频率搜索范围，通过基追踪降噪算法从所述第一模态频率搜索范围内搜索候选模态频率；

根据所述候选模态频率设置第二模态频率搜索范围，通过基追踪降噪算法从所述第二模态频率搜索范围内搜索模态频率。

所述基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，其中，所述通过基追踪降噪算法从所述第一模态频率搜索范围内搜索候选模态频率具体包括：

根据所述第一模态频率搜索范围以离散正弦变换为基建立候选频率字典；

采用基追踪降噪算法求解所述候选频率字典的最优解，以得到候选模态频率。

所述基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，其中，所述根据所述模态频率设置第一模态阻尼比搜索范围以及第二模态阻尼比搜索范围，根据所述第一模态阻尼比搜索范围及第二模态阻尼比搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态阻尼比具体包括：

根据所述模态频率设置第一模态阻尼比搜索范围，通过基追踪降噪算法从所述第一模态阻尼比搜索范围内搜索候选模态阻尼比；

根据所述候选模态阻尼比设置第二模态阻尼比搜索范围，通过基追踪降噪算法从所述第二模态阻尼比搜索范围内搜索模态阻尼比，其中，所述第二模态阻尼比搜索范围的范围区间窄于所述第一模态阻尼比搜索范围的范围区间。

所述基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，其中，所述通过基追踪降噪算法从所述第一模态阻尼比搜索范围内搜索候选模态阻尼比具体包括：

根据所述第一模态阻尼比搜索范围以离散正弦变换为基建立候选阻尼字典；

采用基追踪降噪算法求解所述候选阻尼字典的最优解，以得到候选模态阻尼比。

所述基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，其中，所述根据所述模态阻尼比，确定所述待检测结构对应的模态振型具体包括：

获取所述模态频率和模态阻尼比对应的目标阻尼字典，并将所述目标阻尼字典中的各行合并，以得到目标矩阵；

根据所述目标矩阵，通过对所述压缩振动响应信号对应的稀疏模型进行求逆运算，以得到所述待检测结构对应的模态振型。

本申请实施例第二方面提供了一种结构损伤的检测方法，其应用如上所述的基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，所述方法包括：

获取待检测结构随机采样下的压缩振动响应信号，并通过所述无重构模态参数获取方法获取所述压缩振动响应信号的无重构工作模态参数，其中，所述无重构工作模态参数包括模态振型、模态固有频率以及模态阻尼比；

根据所述无重构工作模态参数与所述待检测结构对应的基准模态参数，确定所述待检测结构的故障检测结果。

本申请实施例第三方面提供了一种根据压缩感知和先验信息的模态参数获取系统，所述的系统包括：

获取模块，用于获取待检测结构随机采样下的压缩振动响应信号；

第一控制模块，用于为所述压缩振动响应信号设置第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，根据所述第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态频率，其中，所述第二模态频率搜索范围的范围区间窄于所述第一模态频率搜索范围的范围区间；

第二控制模块，用于根据所述模态频率设置第一模态阻尼比搜索范围以及第二模态阻尼比搜索范围，根据所述第一模态阻尼比搜索范围及第二模态阻尼比搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态阻尼比，其中，所述第二模态阻尼比搜索范围的范围区间窄于所述第一模态阻尼比搜索范围的范围区间；

确定模块，用于根据所述模态阻尼比，确定所述待检测结构对应的模态振型。

本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的基于压缩感知的无重构模态参数获取方法中的步骤，和/或如上所述的结构损伤的检测方法中的步骤。

本申请实施例第五方面提供了一种终端设备，其包括：处理器、存储器及通信总线；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；

所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信；

所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上所述的基于压缩感知的无重构模态参数获取方法中的步骤，和/或如上所述的结构损伤的检测方法中的步骤。

有益效果：与现有技术相比，本申请提供了一种基于压缩感知的无重构模态参数获取方法及检测方法，方法包括获取待检测结构随机采样下的压缩振动响应信号；为所述压缩振动响应信号设置第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，根据所述第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态频率；根据所述模态频率设置第一模态阻尼比搜索范围以及第二模态阻尼比搜索范围，根据所述第一模态阻尼比搜索范围及第二模态阻尼比搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态阻尼比；根据所述模态频率和模态阻尼比，确定所述待检测结构对应的模态振型。本申请利用基追踪降噪算法通过两步搜索的方式确定模态参数，这样避免由于字典过大而导致的计算量大的问题，提高了模态参数的识别效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员而言，在不符创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请提供的基于压缩感知的无重构模态参数获取方法的流程图。

图2为四自由度质量-弹簧-阻尼结构示意图。

图3为根据四自由度质量-弹簧-阻尼系统测量的振动位移响应信号的压缩前原始信号的时域图。

图4为根据四自由度质量-弹簧-阻尼系统测量的振动位移响应数据的压缩前原始信号的频谱图。

图5为本申请提供的基于压缩感知的无重构模态参数获取方法系统的结构原理图。

图6为本申请提供的终端设备的结构原理图。

具体实施方式

本申请提供一种基于压缩感知的无重构模态参数获取方法及检测方法，为使本申请的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本申请进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

应理解，本实施例中各步骤的序号和大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

经过研究发现，模态参数识别是研究结构固有振动特性一种方式，结构检测的主要目的之一就是识别结构的模态参数，如，模态频率、模态阻尼比以及模态振型。模态参数识别可以应用与结构状态识别，有限元模型分析与修正、振动控制、损伤检测等领域。

压缩感知(Compressive sensing,CS)是一种信号处理方法，其以可实现欠采样、优化算法性能较佳等优点被振动领域相关人员广泛关注并将其引进到模态参数识别的研究。目前已有方法之一为先验稀疏分解(Prior sparse decomposition,PSD)，该方法可以实现基于压缩感知的工作模态参数识别，然而，由于模态频率和模态阻尼比的分辨率可能需要较高，导致字典过大，增加了模态参数识别的计算量，进而影响模态参数的识别效率。

为了解决上述问题，在本申请实施例中，获取待检测结构随机采样下的压缩振动响应信号；为所述压缩振动响应信号设置第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，根据所述第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态频率；根据所述模态频率设置第一模态阻尼比搜索范围以及第二模态阻尼比搜索范围，根据所述第一模态阻尼比搜索范围及第二模态阻尼比搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态阻尼比；根据所述模态频率和模态阻尼比，确定所述待检测结构对应的模态振型。本申请利用基追踪降噪算法通过两步搜索的方式确定模态参数，这样避免由于字典过大而导致的计算量大的问题，提高了模态参数的识别效率。

下面结合附图，通过对实施例的描述，对申请内容作进一步说明。

本实施例提供了一种基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，如图1所示，所述方法包括：

S10、获取待检测结构随机采样下的压缩振动响应信号。

具体地，所述待检测结构为具有阻尼的结构，即所述待检测结构为有阻尼结构，例如，四自由度质量-弹簧-阻尼结构等。压缩振动响应信号为通过传感器对待检测结构进行随机采样所得到的，也就是说，压缩振动响应信号可以通过预设数量的随机采样传感器测得的。

进一步，压缩振动响应信号可以通过模态振型矩阵、无阻尼固有频率，有阻尼固有频率，模态阻尼比以及相位表示，即压缩振动响应信号可以分解为由模态振型矩阵、无阻尼固有频率，有阻尼固有频率，模态阻尼比以及相位表示的稀疏模型。

在一个实现方式中，所述压缩振动响应信号以离散正弦变换为基的信号分解可以为：

在结构动力学中，对于n自由度的线性时不变系统，运动控制方程写为：

其中，M∈R^n×n表示质量矩阵，C∈R^n×n表示阻尼矩阵,K∈R^n×n表示刚度矩阵，F(t)表示随机激励，X是n维位移响应矩阵。振动位移响应X(t)＝[X₁(t),…,_n(t)]^T可分解为：

其中，e表示误差项，Ψ＝[ψ₁,…,_n]表示模态振型矩阵，Γ表示具有元素A_j的对角系数矩阵，S是具有元素

的模态坐标矩阵，ω_n,j表示第j阶模态的无阻尼固有频率，ω_d,j表示第j阶模态的有阻尼固有频率，ξ_j表示第j阶模态的模态阻尼比，θ_j表示第j阶模态的相位。

根据此，所述压缩振动响应信号Y可以分解为：

其中，Φ是压缩矩阵(M×L)。

S20、为所述压缩振动响应信号设置第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，根据所述第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态频率。

具体地，第一模态频率搜索范围和第二模态频率搜索范围均为用于确定模态频率的范围，第一模态频率搜索范围用于第一次搜索以确定候选模态频率，第二模态频率搜索范围用于第二次搜索以确定模态频率，其中，第二模态频率搜索范围的区域范围窄于所述第一模态频率搜索范围，并且第二模态频率搜索范围为根据候选模态频率确定的。本实施例通过在第一模态频率搜索范围内搜索候选模态频率，然后在第二模态频率搜索范围内搜索模态频率，这样通过粗略范围搜索再使用精细范围搜索的两步搜索策略，可以减少频率范围以提高搜索速度，同时还可以提高识别的分辨率。

在一个实现方式中，所述为所述压缩振动响应信号设置第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，根据所述第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态频率具体包括：

具体地，所述第一模态频率搜索范围为低分辨率的模态频率搜索范围，第二模态频率搜索范围高分辨率的模态频率搜索范围，例如，第一模态频率搜索范围为[0-10Hz]，初始搜索间隔为0.01Hz，第二模态频率搜索范围为候选模态频率的±0.5Hz，目标搜索间隔为0.0005Hz等。其中，所述第一模态频率搜索范围可以根据建立的对应的数值模型或者预实验获取到的模态频率确定的，也可以是采用默认模态频率范围等。在一个典型实现方式中，所述第一模态频率搜索范围根据建立的对应的数值模型或者预实验获取到的模态频率确定的，这样可以进一步提高模态频率的搜索速度以及搜索到的模态频率的精度。

此外，通过基追踪降噪算法从第一模态频率搜索范围和第二模态频率搜索范围内搜索模态频率的过程相同，这里以从第一模态频率搜索范围内搜索候选模态频率为例进行说明。所述通过基追踪降噪算法从所述第一模态频率搜索范围内搜索候选模态频率具体包括：

具体地，在获取到第一模态频率搜索范围后，根据第一模态频率搜索范围以离散正弦变换作为基建立候选频率字典，其中，候选频率字典包括模态坐标矩阵S，ξ_m设为0，候选频率字典可以表示为：

其中，候选频率字典D的元素可以表示为

时间t＝{t₁,t₂,…,t_M}。

在获取到候选频率字典后，压缩振动响应信号可以稀疏表示为：

其中，γ用于包括ΨΓ。

根据CS理论可知，如果Υ和D满足约束等距性条件，且γ在D域中是稀疏的，通过基追踪降噪算法可以求得稀疏系数矩阵γ，然后根据非零系数的位置估计模态频率。其中，基追踪降噪算法(BPDN)对应的搜索方程为根据一范数最小化(L1-norm Minimization，Min-L1)确定的，搜索方程可以表示为：

Argmin‖Υ‖₁s.t.‖γDΦ-Y‖₂≤ε

其中，ε为误差限，例如，ε＝0.001。

S30、根据所述模态频率设置第一模态阻尼比搜索范围以及第二模态阻尼比搜索范围，根据所述第一模态阻尼比搜索范围及第二模态阻尼比搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态阻尼比。

具体地，在确定第一模态阻尼比搜索范围时，可以采用默认模态频率范围，也可以是根据建立的对应的数值模型或者预实验获取到的模态阻尼比以及模态频率确定第一模态阻尼比搜索范围。在一个典型实现方式中，所述第一模态阻尼比搜索范围根据建立的对应的数值模型或者预实验获取到的模态阻尼比和模态频率确定的，这样可以进一步提高模态阻尼比的搜索速度以及搜索到的模态阻尼比的精度。此外，第一模态阻尼比搜索范围可以采用现有的模态阻尼比搜索范围的确定过程，这里不具体说明。

在一个实现方式中，所述根据所述模态频率设置第一模态阻尼比搜索范围以及第二模态阻尼比搜索范围，根据所述第一模态阻尼比搜索范围及第二模态阻尼比搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态阻尼比具体包括：

根据所述候选模态阻尼比设置第二模态阻尼比搜索范围，通过基追踪降噪算法从所述第二模态阻尼比搜索范围内搜索模态阻尼比。

具体地，第一模态阻尼比搜索范围和第二模态阻尼比搜索范围均为用于确定模态阻尼比的范围，第一模态阻尼比搜索范围用于第一次搜索以确定候选模态阻尼比，第二模态阻尼比搜索范围用于第二次搜索以确定模态阻尼比，其中，模态阻尼比率范围的范围区间窄于所述第一模态阻尼比搜索范围的范围区间，并且第二模态阻尼比搜索范围为根据候选模态阻尼比确定的。本实施例通过在第一模态阻尼比搜索范围内搜索候选模态阻尼比，然后在第二模态阻尼比搜索范围内搜索模态阻尼比，这样通过粗略范围搜索再使用精细范围搜索的两步搜索策略，可以减少模态阻尼比范围以提高搜索速度，同时还可以提高识别的分辨率。

在一个实现方式中，所述通过基追踪降噪算法从所述第一模态阻尼比搜索范围内搜索候选模态阻尼比具体包括：

具体地，所述候选模态阻尼比为低分辨率的模态阻尼比搜索范围，第二模态阻尼比搜索范围高分辨率的模态阻尼比搜索范围，其中，候选阻尼字典的确定过程以及采用基追踪降噪算法求解所述候选阻尼字典最优解的过程均与上述候选模态频率的确定过程相同，这里就不在赘述。此外，基第二模态阻尼比搜索范围的确定过程和模态阻尼比的搜索过程与上述第一模态阻尼比搜索范围的确定过程和候选模态阻尼比的搜索过程相同，这里也不在赘述。

S40、根据所述模态频率和模态阻尼比，确定所述待检测结构对应的模态振型。

具体地，在获取到模态频率和模态阻尼比后，确定模态频率和模态阻尼比对应的阻尼字典，然后根据模态频率和模态阻尼比对应的阻尼字典确定模态振型，其中，模态振型为基于模态频率和模态阻尼比对应的阻尼字典所形成的目标矩阵，对稀疏模型进行求逆运算得到的。相应的，所述根据所述模态阻尼比，确定所述待检测结构对应的模态振型具体包括：

具体地，目标阻尼字典为模态频率和模态阻尼比对应的阻尼字典，在获取到目标阻尼字典后，将目标阻尼字典中固定各行中元素相加，以得到一行多列的目标矩阵，然后通过求逆运算求出模态振型，其中，模态振型

进一步，为了评估本实施例提供的基于压缩感知的无重构模态参数获取方法的准确性，本实施例还提供了模态参数准确性评估方法，其中，使用模态置信准则方法(MAC)评估模态振型的识别精度；

其中，

为识别的第j阶模态振型，{ψ_j}为第j阶理论模态振型，MAC范围在0到1之间，而且MAC值越趋近于1时，识别的模态振型精度越高；

模态频率的精度采用相对误差

评估识别，其中，相对误差

的表达式可以为：

其中，ω_j表示理论第j阶固有频率，ω′_j表示识别的第j阶固有频率，

越接近0识别的固有频率精度越高。

模态阻尼比的精度采用相对误差

评估识别，其中，相对误差

的表达式可以为：

其中，ξ_j表示理论第j阶固有频率，ξ′_j表示识别的第j阶固有频率，

越接近0识别的固有频率精度越高。

综上所述，本实施例提供了一种基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，方法包括获取待检测结构随机采样下的压缩振动响应信号；为所述压缩振动响应信号设置第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，根据所述第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态频率；根据所述模态频率设置第一模态阻尼比搜索范围以及第二模态阻尼比搜索范围，根据所述第一模态阻尼比搜索范围及第二模态阻尼比搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态阻尼比；根据所述模态频率和模态阻尼比，确定所述待检测结构对应的模态振型。本实施例利用基追踪降噪算法通过两步搜索的方式确定模态参数，这样避免由于字典过大而导致的计算量大的问题，提高了模态参数的识别效率。

为了进一步说明本实施例提供根据压缩感知和先验信息的模态参数获取方法(Min-L1)，如图2-4所示，以四自由度质量-弹簧-阻尼系统作为待检测结构，其中，c₁表示质量块m₁与固定端之间的阻尼，c₁₂表示质量块m₁和m₂之间的阻尼，k₁表示质量块m₁与固定端之间的刚度，k₁₂表示质量块m₁和m₂之间的刚度，f₁表示质量块m₁所受的力，x₁表示质量块m₁的位移；待检测结构的质量矩阵为M＝d iag([1 1 1 1])，刚度矩阵为：

阻尼矩阵设置为C＝0.1M+βK，考虑β＝0和0.00008，激励F是零均值、单位方差的高斯白噪声，根据数值软件进行仿真，采样频率为20Hz的振动响应数据，采样5000次，压缩比为5和8，压缩信号用于Mi n-L1方法性能的验证，其中，Mi n-L1方法的初始频率范围为[0-10Hz]，初始搜索间隔为0.01Hz，最终频率范围为候选模态频率的±0.5Hz，最终索间隔为0.0005Hz。通过Mi n-L1方法识别的模态参数如表1所示，由表中结果可知，Mi n-L1方法有较好的识别精度和分辨率。注意，由于对于随机振动的模态阻尼比识别需要额外的前处理，且该前处理不涉及本专利，故不展示阻尼比结果，但Mi n-L1方法可以成功在自由振动下识别模态阻尼比。

表1、Mi n-L1方法识别的模态参数

根据上述基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，本实施例提供了一种结构损伤的检测方法，其应用上述实施例所述的根据压缩感知和先验信息的模态参数获取方法，所述方法包括：

具体地，故障检测结果包括是否发送损伤，其中，待检测结构对应的基准模态参数可以待检测结构未发生故障时的模态参数。也就是说，将获取到的工作模态参数与未发生故障时的模态参数进行比较，当两者的差异达到预设阈值(例如，5％等)时，判定待检测结构发生损伤。此外，在待检测结构发生损伤时，可以根据获取到的模态振型确定待检测结构的损伤位置。

根据上述基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，本实施例提供了一种根据压缩感知和先验信息的模态参数获取系统，如图5所示，所述系统包括：

获取模块100，用于获取待检测结构随机采样下的压缩振动响应信号；

第一控制模块200，用于为所述压缩振动响应信号设置第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，根据所述第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态频率，其中，所述第二模态频率搜索范围的范围区间窄于所述第一模态频率搜索范围的范围区间；

第二控制模块300，用于根据所述模态频率设置第一模态阻尼比搜索范围以及第二模态阻尼比搜索范围，根据所述第一模态阻尼比搜索范围及第二模态阻尼比搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态阻尼比，其中，所述第二模态阻尼比搜索范围的范围区间窄于所述第一模态阻尼比搜索范围的范围区间；

确定模块400，用于根据所述模态频率和模态阻尼比，确定所述待检测结构对应的模态振型。

根据上述基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，本实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上述实施例所述的基于压缩感知的无重构模态参数获取方法中的步骤。

根据上述基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，本申请还提供了一种终端设备，如图6所示，其包括至少一个处理器(processor)20；显示屏21；以及存储器(memory)22，还可以包括通信接口23和总线24。其中，处理器20、显示屏21、存储器22和通信接口23可以通过总线24完成相互间的通信。显示屏21设置为显示初始设置模式中预设的用户引导界面。通信接口23可以传输信息。处理器20可以调用存储器22中的逻辑指令，以执行上述实施例中的方法。

此外，上述存储介质以及终端设备中的多条指令处理器加载并执行的具体过程在上述方法中已经详细说明，在这里就不再一一陈述。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，其特征在于，所述的方法包括：

获取待检测结构随机采样下的压缩振动响应信号；

2.根据权利要求1所述的基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，其特征在于，所述为所述压缩振动响应信号设置第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，根据所述第一模态频率搜索范围及第二模态频率搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态频率具体包括：

3.根据权利要求2所述基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，其特征在于，所述通过基追踪降噪算法从所述第一模态频率搜索范围内搜索候选模态频率具体包括：

4.根据权利要求1所述基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，其特征在于，所述根据所述模态频率设置第一模态阻尼比搜索范围以及第二模态阻尼比搜索范围，根据所述第一模态阻尼比搜索范围及第二模态阻尼比搜索范围，通过基追踪降噪算法确定模态阻尼比具体包括：

5.根据权利要求4所述基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，其特征在于，所述通过基追踪降噪算法从所述第一模态阻尼比搜索范围内搜索候选模态阻尼比具体包括：

6.根据权利要求1所述基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，其特征在于，所述根据所述模态频率和模态阻尼比，确定所述待检测结构对应的模态振型具体包括：

7.一种结构损伤的检测方法，其特征在于，其应用如权利要求1-6任意一项所述的基于压缩感知的无重构模态参数获取方法，所述方法包括：

8.一种根据压缩感知和先验信息的模态参数获取系统，其特征在于，所述的系统包括：

确定模块，用于根据所述模态频率和模态阻尼比，确定所述待检测结构对应的模态振型。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-6任意一项所述的基于压缩感知的无重构模态参数获取方法中的步骤，和/或如权利要求7所述的结构损伤的检测方法中的步骤。

10.一种终端设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及通信总线；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；

所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信；

所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1-6任意一项所述的基于压缩感知的无重构模态参数获取方法中的步骤，和/或如权利要求7所述的结构损伤的检测方法中的步骤。