[发明专利]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

说明书

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。

技术领域

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，在一种时不变的工作模态参数识别的装置产生的数据上进行方法验证。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，在一种时不变三维圆柱壳工作模态参数识别的实验装置产生的数据上进行方法验证。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方法，以及该方法在仿真数据上进行方法验证。

背景技术

工作模态分析是仅利用结构在工作时而不是在实验中利用传感器获得的振动响应数据中提取出模态参数，其中模态参数包括模态阻尼比，模态振型和模态固有频率。目前工作模态分析方法在解决工程问题上是非常重要的分析方法，特别是在航空，土木工程等领域。

然而，对于大型结构的模态参数不仅仅受到外激励和内激励的影响，而且在工作状态中很难保持不变，也就是说，结构的模态参数是随着时间的变化而变化的，不是时不变的，而是时变的。因此，要识别时变结构的模态参数，如果仅仅依靠时不变的方法是不可能实现的，还得借助时变的方法。国内外学者对时变结构的工作模态参数识别也做了大量的研究，比如有提出TARMA模型，利用小波变换和希尔伯特变换来识别时变结构的模态参数。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供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方法，还提供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方法在设备故障诊断与健康状态监测上的应用。

本发明的技术方案如下：

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，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。

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，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R_s(0)满足如下：