[发明专利]改进型盲源分离的结构模态识别方法

摘要

本发明公开了一种改进型盲源分离的结构模态识别方法。本发明首先基于复模态理论，应用Hilbert变换增加虚拟测点，对原信号进行有效的扩阶来构建分析信号，然后白化处理分析信号，对不同时延的二阶协方差矩阵进行非对称非正交联合近似对角化，得到的混合矩阵作为模态振型，最后对单自由度模态响应提取模态频率和阻尼比，从而实现对结构模态参数的识别。本发明识别精度高于普通SOBI算法和基于正交JAD的SOBI算法，显示了良好的性能。

主权项

1.一种改进型盲源分离的结构模态识别方法，其特征是，首先基于复模态理论，应用Hilbert变换增加虚拟测点，对原信号进行有效的扩阶来构建分析信号，然后白化处理分析信号，对不同时延的二阶协方差矩阵进行非对称非正交联合近似对角化，得到的混合矩阵作为模态振型，最后对单自由度模态响应提取模态频率和阻尼比，从而实现对结构模态参数的识别，具体步骤如下：进行复模态系统仿真实验，建立一个三自由度质量‑弹簧系统，其质量矩阵M、阻尼矩阵C、刚度矩阵K如下可以得到：由于CM^‑1K并不是对称阵，其阻尼矩阵不能被固有振型对角化，因此该系统为复模态系统，为了评价模态振型识别结果，可以定义一种更为广义的模态置信准则：式中φ_j，分别为不同方法识别的第j阶模态振型向量，为φ_j的复共轭转置，0≤CMAC_j≤1，CMAC_j越接近1，说明两种方法识别的振型向量越接近，显然，式(1)不仅可以用来评价实模态振型，而且可以评价复模态振型，考虑自由振动响应，位移初始条件x(0)＝(0,0,0)^T，速度初始条件采样频率为10Hz，取位移的前150秒响应信号作为分析对象，最后采用ESOBI方法对该复模态系统进行盲源分离。