本文關鍵詞： 小波變換 去噪 固有頻率 小波基函數(shù)　出處：《吉林建筑大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：橋梁損傷的無損檢測技術是近幾年橋梁研究的熱點問題,通過振動信號分析識別結構的模態(tài)參數(shù)是進行無損檢測的基礎,因此,如何準確的進行結構模態(tài)參數(shù)識別也吸引了廣大學者的關注。傳統(tǒng)的傅里葉變換是在頻域內(nèi)對信號進行分析,得到連續(xù)的頻譜函數(shù),分析精度高,但仍然存在去噪效果不明顯的缺點,特別是對于短時高強的噪聲,傅里葉變換將其能量平均到整個頻譜,對頻率的識別造成了干擾�；谛〔ㄗ儞Q的頻率識別是一種時頻域的識別方法,其時間定位能力和多分辨率特性使小波分析得到了廣泛的應用,但是由于小波基的選擇問題制約了小波變換在實際應用中的推廣。本文的研究內(nèi)容主要包括:第一,利用不同的小波基對信號進行去噪處理并分析各小波基的去噪效果,確定對振動信號去噪效果最好的小波基,并利用傅里葉變換的頻譜圖對去噪后的信號進行頻率識別。第二,介紹小波時頻圖識別橋梁各階頻率的原理,采用不用的小波基對實測信號進行小波時頻圖分析,識別橋梁各階固有頻率,并比較有限元解、傅里葉頻譜圖識別結果與小波時頻圖識別結果。簡而言之,本文是利用小波分析的去噪能力和時頻分析能力,有效去除信號中各種噪聲對固有頻率識別的影響,使測得的頻率更加準確可信,為之后的損傷識別定位打下基礎。
[Abstract]:Non-destructive detection of bridge damage is a hot issue in recent years. Modal parameters identification by vibration signal analysis is the basis of nondestructive testing. How to accurately identify the structural modal parameters has attracted the attention of many scholars. The traditional Fourier transform is to analyze the signal in the frequency domain to obtain a continuous spectrum function, the analysis accuracy is high. However, there is still a disadvantage that the denoising effect is not obvious, especially for the short-time high-strength noise, the Fourier transform equalizes its energy to the whole spectrum. Frequency recognition based on wavelet transform is a time-frequency domain recognition method, its time location ability and multi-resolution characteristics make wavelet analysis widely used. However, the selection of wavelet bases restricts the extension of wavelet transform in practical applications. The main research contents of this paper are as follows: first. Different wavelet bases are used to Denoise the signal and analyze the denoising effect of each wavelet basis to determine the best denoising effect for the vibration signal. The frequency of the de-noised signal is recognized by Fourier transform spectrum. Secondly, the principle of wavelet time-frequency map recognition of bridge frequency is introduced. The wavelet time-frequency analysis of the measured signal is carried out by using the unneeded wavelet basis to identify the natural frequencies of each order of the bridge, and to compare the finite element solution, the Fourier spectrum recognition result and the wavelet time-frequency pattern recognition result. In this paper, the denoising ability of wavelet analysis and the ability of time-frequency analysis are used to effectively remove the influence of all kinds of noise in the signal on the recognition of natural frequency, so that the measured frequency is more accurate and reliable. It will lay a foundation for the later damage identification and localization.
【學位授予單位】：吉林建筑大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U446

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本文編號：1455219