本文選題：非平穩(wěn)隨機(jī)過程 + 功率譜�。� 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：現(xiàn)行的結(jié)構(gòu)抗風(fēng)設(shè)計(jì)研究中大都是將風(fēng)速假定為平穩(wěn)隨機(jī)過程。通過實(shí)測(cè)得到的風(fēng)速數(shù)據(jù)中成分較為復(fù)雜，部分的風(fēng)速數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)隨機(jī)過程，特別是在地形復(fù)雜的場(chǎng)地以及臺(tái)風(fēng)、颶風(fēng)等惡劣氣候下，風(fēng)的非平穩(wěn)性表現(xiàn)的更加明顯。由于現(xiàn)行的風(fēng)工程中沒有考慮到非平穩(wěn)風(fēng)的影響，所以在抗風(fēng)設(shè)計(jì)中會(huì)有一定的偏差。本文的主要目的是對(duì)風(fēng)速的非平穩(wěn)性進(jìn)行分析，并且提出小波變換估計(jì)風(fēng)速功率譜的方法。 本文分析重慶某山區(qū)實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù)樣本，得到脈動(dòng)風(fēng)的非平穩(wěn)特性。通過研究實(shí)測(cè)山區(qū)復(fù)雜地形下脈動(dòng)風(fēng)的非平穩(wěn)特性，提出風(fēng)速非平穩(wěn)模型的研究方法。并且，利用小波變換得到了非平穩(wěn)模型下的風(fēng)速功率譜估計(jì)的方法。 本文基于進(jìn)化譜理論，用諧波疊加法模擬生成平穩(wěn)脈動(dòng)風(fēng)速時(shí)程，然后選用調(diào)制函數(shù)進(jìn)行非平穩(wěn)脈動(dòng)風(fēng)的數(shù)值模擬。為了驗(yàn)證本文所模擬的非平穩(wěn)風(fēng)速時(shí)程的準(zhǔn)確度，，本文采用了短時(shí)傅里葉變換對(duì)風(fēng)速譜進(jìn)了估計(jì)，并且與理論值對(duì)比。 為了得到提取趨勢(shì)項(xiàng)時(shí)的最優(yōu)小波基函數(shù)，本文選取不同的調(diào)制函數(shù)模擬生成非平穩(wěn)脈動(dòng)風(fēng)速，使用sym小波簇，db小波簇，coif小波簇基函數(shù)，進(jìn)行離散正交小波逆變換來提取非平穩(wěn)脈動(dòng)風(fēng)趨勢(shì)項(xiàng)，并且對(duì)比各小波提取的精度，得到了提取趨勢(shì)項(xiàng)的最優(yōu)小波基函數(shù)。對(duì)實(shí)測(cè)的風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，剔除壞點(diǎn)，并對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行非平穩(wěn)性檢驗(yàn)，將非平穩(wěn)樣本去掉趨勢(shì)項(xiàng)后再進(jìn)行非平穩(wěn)檢驗(yàn)，從而得到了實(shí)測(cè)山區(qū)復(fù)雜地形脈動(dòng)非平穩(wěn)特性。 本文推導(dǎo)出小波變換系數(shù)與傳統(tǒng)功率譜概念之間的轉(zhuǎn)化關(guān)系，并且使用小波變換的方法估計(jì)模擬的非平穩(wěn)脈動(dòng)風(fēng)速功率譜。將計(jì)算得到的功率譜與理論值進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了小波變換估計(jì)時(shí)變功率譜的準(zhǔn)確性。然后，利用小波變換法對(duì)實(shí)測(cè)的非平穩(wěn)風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行脈動(dòng)風(fēng)功率譜估計(jì)，本文還提出了基于小波變換的非平穩(wěn)脈動(dòng)風(fēng)功率譜的分析方法。
[Abstract]:The wind speed is mostly assumed to be a stationary random process in the current research on wind resistance design. The components of the measured wind velocity data are more complex and some of the wind speed data are nonstationary random processes, especially in the complex terrain, typhoon, hurricane and other bad weather, and the non-stationary performance of the wind is more obvious. In the current wind engineering, the effect of non-stationary wind is not taken into account, so there will be a certain deviation in wind resistance design. The main purpose of this paper is to analyze the non stability of the wind speed and to propose a method of estimating the wind power spectrum by the wavelet transform.
In this paper, the data samples from the measured wind velocity in a mountain area in Chongqing are analyzed, and the non stationary characteristics of the fluctuating wind are obtained. By studying the non-stationary characteristics of the fluctuating wind in the complex terrain of the mountainous area, the research method of the non stationary wind speed model is proposed. And the method of estimating the wind power spectrum under the non-stationary model is obtained by using the wavelet transform.
Based on the theory of evolutionary spectrum, this paper simulates the generation of stationary pulsating wind velocity with the harmonic superposition method, and then uses the modulation function to simulate the non stationary pulsating wind. In order to verify the accuracy of the simulated non-stationary wind speed time history, the short time Fourier transform is used to estimate the wind velocity spectrum and compare with the theoretical value.
In order to obtain the optimal wavelet basis function of the extraction trend, this paper selects the different modulation functions to simulate the non stationary pulsating wind speed, uses the sym wavelet cluster, the DB wavelet cluster, the coif wavelet cluster function, and carries out the discrete orthogonal wavelet transform to extract the non stationary fluctuating wind trend term, and compares the extraction precision of each wavelet, and obtains the extraction. The optimal small wave basis function of the trend item is used to control the data quality of the measured wind speed data, eliminate the bad points, and check the nonstationary of the data. The nonstationary test is carried out after the non stationary sample is removed, and the non stationary characteristic of the measured terrain fluctuating is obtained.
In this paper, the transformation relation between the wavelet transform coefficient and the traditional power spectrum concept is derived, and the wavelet transform method is used to estimate the power spectrum of the simulated non stationary pulsating wind speed. The calculated power spectrum is compared with the theoretical value, and the accuracy of the time-varying power spectrum estimation is verified by the wavelet transform. Then, the wavelet transform method is used to verify the accuracy of the power spectrum. The fluctuating wind power spectrum is estimated based on the measured non-stationary wind speed data. In addition, a power spectrum analysis method based on wavelet transform for non-stationary fluctuating wind is proposed.

【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TU352.2

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本文編號(hào)：1810337