發(fā)布時(shí)間：2022-01-20 15:16

　　隨著社會(huì)的發(fā)展,各種土木結(jié)構(gòu)、鋼結(jié)構(gòu)在城市建設(shè)、水利水電、電力輸送,新能源等領(lǐng)域得到十分廣泛的應(yīng)用,并呈現(xiàn)出大型化、復(fù)雜化和多樣化的發(fā)展趨勢。這些大型結(jié)構(gòu)與生活息息相關(guān),其可靠性和安全性就備受關(guān)注,也因此結(jié)構(gòu)的健康狀況評(píng)估和健康監(jiān)測成為一個(gè)不容忽視的問題。模態(tài)參數(shù)識(shí)別和損傷識(shí)別作為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的核心技術(shù),受到了工程界和學(xué)術(shù)界的重視,此前的研究取得了大量的成果。本論文以模態(tài)分析理論和結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)為基礎(chǔ),分析了部分現(xiàn)代信號(hào)處理方法在模態(tài)參數(shù)識(shí)別和損傷識(shí)別中的應(yīng)用,提出了結(jié)合多種現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法和損傷識(shí)別方法。論文中完成的主要研究工作及成果如下：1、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法（Empirical Mode Decomposition, EMD）的改進(jìn)。通過研究結(jié)構(gòu)模態(tài)響應(yīng)的特性,對隨機(jī)激勵(lì)下結(jié)構(gòu)不同阻尼比、不同固有頻率的單模態(tài)響應(yīng)進(jìn)行分析,結(jié)果表明結(jié)構(gòu)振動(dòng)在近似線性的情況下,模態(tài)響應(yīng)信號(hào)可以簡單看作慢變包絡(luò)的窄帶調(diào)幅信號(hào)。以此為基礎(chǔ)提出一種求解局部均值的新方法,該方法弱化了EMD方法的非線性處理能力,增強(qiáng)對調(diào)幅信號(hào)分量的處理能力,減少EMD方法的插值擬合次數(shù),提高EMD的分解效率。... 

【文章來源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：118 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
目錄
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 研究背景與意義
    1.3 環(huán)境激勵(lì)下的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別
    1.4 損傷識(shí)別方法
        1.4.1 動(dòng)力指紋法
        1.4.2 模型修正類方法
        1.4.3 智能計(jì)算方法
        1.4.4 時(shí)頻識(shí)別技術(shù)
        1.4.5 統(tǒng)計(jì)模式損傷識(shí)別方法
    1.5 現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)
        1.5.1 小波分析技術(shù)
        1.5.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
        1.5.3 盲源分離技術(shù)
        1.5.4 時(shí)頻分析技術(shù)
        1.5.5 時(shí)間序列分析技術(shù)與現(xiàn)代譜分析方法
        1.5.6 高階統(tǒng)計(jì)量分析技術(shù)
        1.5.7 隨機(jī)共振檢測技術(shù)
        1.5.8 分形理論
    1.6 本論文研究的主要內(nèi)容
第二章 基于現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別基本理論
    引言
    2.1 隨機(jī)激勵(lì)下結(jié)構(gòu)模態(tài)響應(yīng)特征分析
    2.2 基于ARMA模型的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別
        2.2.1 時(shí)間序列分析
        2.2.2 結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別與ARMA模型的關(guān)系
        2.2.3 基于參數(shù)化模型的現(xiàn)代譜分析
    2.3 自由振動(dòng)響應(yīng)的提取技術(shù)
    本章小結(jié)
第三章 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法的分析與改進(jìn)
    引言
    3.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)原理
        3.1.1 EMD分解的特征時(shí)間尺度
        3.1.2 EMD分解過程
        3.1.3 EMD分解的完備性和正交性
    3.2 EMD方法的優(yōu)勢
    3.3 EMD方法存在的問題
    3.4 EMD存在問題的分析
        3.4.1 模態(tài)混疊問題
        3.4.2 端點(diǎn)效應(yīng)問題
        3.4.3 分解局限性問題
        3.4.4 EMD分解中的理想局部均值
    3.5 IMF分量與模態(tài)響應(yīng)的關(guān)系
    3.6 EMD的局部均值求解的改進(jìn)
        3.6.1 改進(jìn)的EMD方法
        3.6.2 方法比較
    本章小結(jié)
第四章 基于時(shí)間序列分析和穩(wěn)定圖法的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別
    引言
    4.1 時(shí)間序列分析方法
    4.2 結(jié)構(gòu)振動(dòng)微分方程與ARMA模型的關(guān)系
    4.3 穩(wěn)定圖原理
    4.4 ARMA模型參數(shù)與模態(tài)參數(shù)的關(guān)系
    4.5 基于時(shí)間序列模型與穩(wěn)定圖方法的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別
        4.5.1 時(shí)序模型模態(tài)識(shí)別中的虛假模態(tài)的分析
        4.5.2 基于模態(tài)能量比的穩(wěn)定圖判據(jù)
        4.5.3 穩(wěn)定圖法的改進(jìn)
        4.5.4 數(shù)據(jù)前處理方法
        4.5.5 AR模型階次選擇
    4.6 仿真與實(shí)驗(yàn)分析
        4.6.1 仿真系統(tǒng)模型
        4.6.2 仿真模型的結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)分析
        4.6.3 方法仿真驗(yàn)證與分析
        4.6.4 方法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    本章小結(jié)
第五章 基于模態(tài)響應(yīng)提取的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別
    引言
    5.1 時(shí)間序列模型譜分析
    5.2 互相關(guān)檢測方法
    5.3 基于EMD篩分的模態(tài)響應(yīng)提取
    5.4 基于時(shí)序模型譜估計(jì)和EMD篩分方法的模態(tài)參數(shù)識(shí)別
    5.5 仿真實(shí)驗(yàn)分析
    本章小結(jié)
第六章 基于能量方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別
    引言
    6.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在損傷識(shí)別中的應(yīng)用
    6.2 基于能量方法損傷識(shí)別原理
        6.2.1 子帶能量法
        6.2.2 子帶能量法的擴(kuò)展
    6.3 基于模態(tài)能量特征變化量的損傷指標(biāo)
    6.4 基于模態(tài)能量特征變化量和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷識(shí)別方法
    6.5 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        6.5.1 仿真模型
        6.5.2 仿真實(shí)驗(yàn)
        6.5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入向量設(shè)計(jì)
        6.5.4 目標(biāo)向量設(shè)計(jì)
        6.5.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
        6.5.6 仿真結(jié)果分析
    本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    總結(jié)
    展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[4]局域波時(shí)頻分析方法的理論研究與應(yīng)用[D]. 蓋強(qiáng).大連理工大學(xué) 2001

碩士論文
[1]子帶EMD信號(hào)分解算法[D]. 黃文君.西安電子科技大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3599054