超高层结构模态参数识别方法模态参数识别方法

摘要

本发明公开了一种超高层结构模态参数识别方法，基于离散同步挤压小波变换能有效地分析非平稳、非线性以及强噪声信号，准确地以谐振分量的形式重构复杂合成信号的模态分量的特点，并结合希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)能有效分析谐振分量，得到瞬时幅值和频率的特点，从而达到识别超高层结构主要频率和阻尼比的目的，为了保证识别模态参数的准确性，引入最小二乘线性拟合方法(linear least‑square fit,LLST)来平滑预测的结果。

主权项

一种超高层结构模态参数识别方法模态参数识别方法，其特征在于，该方法通过以下步骤实现：步骤1：筛分不同结构层的加速度测量信号，选取包含结构主要基本频率的测量信号进行分析，i＝1,2,…,n为结构相应的层数，根据同步挤压小波变换去除测量信号的噪声，而后基于去噪后的测量信号，分解和重构结构的主要模态分量，则测量信号表示为：${\stackrel{··}{Z}}_i\left(t\right)\approx \underset{j=1}{\overset{m}{\Sigma }}{\stackrel{··}{X}}_{ij}\left(t\right)+F_i\left(t\right)---\left(1\right)$式中，是经同步挤压小波分解后重构的第i层加速度测量信号的前m个主要的模态分量；F_i(t)是第i层加速度测量信号中过滤掉的噪声和高阶模态分量；步骤2：根据希尔伯特变换构建分析信号，之后，根据所述分析信号得到相应瞬时相角和幅值，而后由相应瞬时相角和幅值的自然对数对时间的导数初步识别结构主要频率和阻尼比；步骤3：根据最小二乘线性拟合方法对于所述初步识别的主要频率和阻尼比进行平滑预测获得准确的识别结果。