专利名称：一种基于模型定阶和信号消噪的模态参数识别方法
技术领域：
本项技术发明主要针对结构的模态参数识别。模态参数识别，即从测量系统的输 入-输出数据中识别结构的模态参数。本项发明提出根据实测脉冲响应数据进行模型定阶 和信号消噪，并由确定的模型阶次和消噪后的信号进行模态参数识别的方法。
背景技术：
随着石油开采逐渐向深海发展，海洋平台的数量逐步增加，而损伤在海洋平台结 构服役期间是无法避免的。为保障海洋平台结构的安全服役，避免重大恶性事故的发生，必 须对海洋平台结构在服役期内进行定期/不定期的检测和安全评估。特别是对进入服役中 后期的海洋平台或需超期服役的平台，实施有效的健康检测具有更加重要的意义。基于振 动响应信息的结构健康检测技术能够对结构的服役及健康状况进行全面的检测，是一种全 局检测方法，与常规的无损检测方法相比有其自身的优点。而其中模态参数识别是该检测 技术的基础性和关键性的环节。因此，发明一种提高海洋平台等大型工程结构的模态参数 识别精度的方法就显得尤为重要。模态参数识别方法按识别域可分为频域法和时域法。频域法发展较早，其最大优 点是利用频域平均技术，最大限度地抑制了噪声影响，使模态定阶问题容易解决。然而，该 方法也存在若干不足，如功率泄漏、频率混叠、离线分析等。由于必须使用激励信号，一般需 增加复杂的激振设备。特别对大型复杂结构，如海洋平台、飞机、及陆上建筑物等往往只能 得到自然力或工作动力激励下的响应信号，而激励信号很难测量。时域法是近年才在国内 外发展起来的一门新技术，是一种只基于响应信号的参数识别技术，可以克服频域法的一 些缺陷。因其可减少激励设备，大大节省了测试时间和费用，并且可以对连续运行的设备进 行在线参数识别等优点而被广泛采用。然而，现存的一些时域法也存在着一定的缺点，比如 在实测响应信号中常常包含噪声，所识别的模态中除了系统真实模态外，还包含噪声模态。 如何合理的确定系统模型的阶次，以及甄别和剔除噪声模态等问题，一直是时域法研究中 的重要课题。现有的时域模态参数识别方法大多需要模型阶次的先验信息。若计算采用的模 型阶次低于系统真实的模型阶次，模态参数识别结果中就会遗漏真实模态；若计算采用的 模型阶次高于系统真实的模型阶次，则模态参数识别结果中会出现较多的虚假模态，从而 为识别真实模态带来困难。因此，合理地确定模型阶次已成为模态参数识别领域中最为重 要的问题。最简单的模型定阶方法是统计系统的频响函数图的峰值个数，但是这只是一个 粗略的估计，并不准确，如果激励点位于系统某阶模态的节点上，则频响函数会遗漏该阶模 态；如果系统的两阶模态频率很接近，从频响函数图上也难以分辨。如何对一组响应数据确 定系统的模型阶次，当前已发展了很多技术，常用的方法有曲线拟合法、误差图法、稳定图 法等。但是这些方法大都需要不断地“试算”，即通过逐步增大计算模型的阶次，重复进行模 态参数识别分析，直到出现稳定的识别结果，此时稳定的识别值的个数即为系统的模型阶 次。此外，这些方法依赖于使用者的经验判断，从而会导致计算效率的降低。
3
由于测试条件、仪器设备、人为操作等的影响，现场振动测试实验过程中总是存在 一些不确定性因素，实测的信号不可避免地会受到背景噪声的干扰。尽管在数据采集过程 中可以采取诸如平均、滤波和屏蔽等措施来降低噪声，但要想得到完全不受噪声污染的信 号是不切实际的。因此如果直接采用实测信号进行模态参数识别，即使准确地确定了模型 阶次，其识别结果的精度也会受到影响。为了更准确地识别结构的模态参数，消除信号中 的噪声就变得很迫切。当前，信号消噪问题主要集中在声学、智能控制、电子学、图像与信号 处理以及线性数学等领域，而针对结构的模态参数识别问题还缺少相关的信号消噪技术研 究。在进行模态分析时，通常采用的做法是计算采用的模型阶次高于真实的模型阶次，从而 容许了“噪声模态”的影响。但是这样识别的结果会产生虚假模态，而且会导致计算效率的 降低，特别是当信号的信噪比低的时候，如何区分大量的虚假模态和真实模态将变得很困 难
发明内容
本发明为解决现有的时域模态参数识别技术因模型定阶方法繁琐，以及信号受噪 声的影响而导致计算效率和识别精度不高等问题，提出一种基于模型定阶和信号消噪的模 态参数识别方法。这种方法是在模态参数识别之前，通过奇异值分解技术来准确地确定模 型阶次，并且采用数学上的低秩逼近技术来消除实测信号中的噪声，然后基于确定的模型 阶次和消噪后的信号进行模态参数识别，该方法可以节省机时，提高识别精度。为解决上述问题，本发明包括如下步骤A、确定模型阶次；Al、将传感器实测的结构脉冲响应数据存储入专用存储器中；A2、基于上述实测的脉冲响应信号构建Hankel矩阵；A3、应用奇异值分解决定Hankel矩阵的秩，得到奇异值矩阵；A4、将奇异值从大到小排列，以最大的奇异值归一化，画出奇异值归一化曲线，寻 找曲线突降到水平渐近线时对应的奇异值个数，此即Hankel矩阵的秩，也是信号中包含模 态数的两倍；B、噪声消除根据所述A步骤中确定的模型阶次，进行数学上的结构低秩逼近计算，只保留真 实模态对应的奇异值和奇异值矢量，而将噪声模态对应的奇异值和奇异值矢量滤掉，得到 消噪后的脉冲响应信号；C、模态参数识别由步骤A确定的模型阶次以及通过步骤B得到的消噪后的脉冲响应信号进行模态 参数识别。进一步地，所述B步骤具体包括如下步骤Bi、对Hankel矩阵进行奇异值分解，得到低秩逼近的矩阵A ；B2、将矩阵A中的各元素由其所在的反对角线上的元素的数学平均值代替，便得到 Hankel 矩阵；B3、低秩逼近Bl和反对角线元素平均B2交替迭代，直到收敛。进一步地，所述结构脉冲响应数据，其或是加速度，和/或是速度，和/或是位移。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是本发明通过对脉冲响应信号构建Hankel矩阵，采用奇异值分解技术以确定模型 阶次，与传统的方法相比，该方法直观简便，并且在模态参数识别之前就准确地确定模型阶 次，避免识别结果中产生虚假模态；此外，基于模型定阶步骤所确定的模型阶次，对由脉冲 响应信号构建的Hankel矩阵进行结构低秩逼近计算，只保留真实模态对应的奇异值和奇 异值矢量，从而达到信号消噪的目的；最终基于确定的模型阶次，并采用消噪后的信号进行 模态参数识别。本发明与传统的模态参数识别方法不同。目前，传统的模态参数识别方法几乎还 没有专门考虑消除噪声的程序，通常的做法是计算采用的模型阶次高于真实的模型阶次， 从而“容许”了噪声模态的存在，然后采用“稳定图”技术来确定真实的模型阶次，并剔除 识别结果中的虚假模态，以保留真实模态。但是这种方法需要逐步增大模型阶次，多次“试 算”，并依赖于使用者的经验判断，降低了计算效率；而且该方法不能完全排除噪声模态，特 别是随着模型阶次的增大，一些虚假模态也容易趋于稳定，给模态参数的准确识别带来困 难。与传统的技术相比，本发明基于模型定阶和信号消噪的模态参数识别方法，节省了计算 时间，提高了工作效率，而且提高了模态参数的识别精度，因而更具有实际应用价值。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发 明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根 据这些附图获得其他的附图。图1为本发明的实施导管架式海洋平台有限元模型图；图2为对本发明的实施含噪信号模型定阶图；图3为本发明的实施噪声消除前后的信号对比图；图4为本发明的实施精确信号与消除噪声后的信号对比图。
具体实施例方式为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例 中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是 本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员 在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。下面结合附图和具体实施方式
对本发明作进一步详细的说明。一、本发明的具体实施步骤如下A、确定模型阶次首先，将传感器实测的结构脉冲响应数据存储入专用存储器中。一个N自由度的 动力系统的脉冲响应函数可以表示为
2Nh(t) = X Akes"1
tl (1)其中Sk = -COj1^iCO' k，咚二是阻尼频率，、和“分别代表第k阶自然频率和阻尼比，Ak代表复幅值。当实测脉冲响应函数h(t)中包含未知的M阶模态，并 以采样间隔At表示成离散形式时，式(1)可表示为
权利要求
一种基于模型定阶和信号消噪的模态参数识别方法，其特征在于，包括如下步骤A、确定模型阶次；A1、将传感器实测的结构脉冲响应数据存储入专用存储器中；A2、基于上述实测的脉冲响应信号构建Hankel矩阵；A3、应用奇异值分解确定Hankel矩阵的秩，得到奇异值矩阵；A4、将奇异值从大到小排列，以最大的奇异值归一化，画出奇异值归一化曲线，寻找曲线突降到水平渐近线时对应的奇异值个数，此即Hankel矩阵的秩，也是信号中包含模态数的两倍；B、噪声消除根据所述A步骤中确定的模型阶次，进行结构低秩逼近计算，只保留真实模态对应的奇异值和奇异值矢量，而将噪声模态对应的奇异值和奇异值矢量滤掉，得到消噪后的脉冲响应信号；C、模态参数识别由步骤A确定的模型阶次以及通过步骤B得到的消噪后的脉冲响应信号进行模态参数识别。
2.根据权利要求1所述的基于模型定阶和信号消噪的模态参数识别方法，其特征在 于，所述B步骤具体包括如下步骤Bi、对Hankel矩阵进行奇异值分解，得到低秩逼近的矩阵A ；B2、将矩阵A中的各元素由其所在的反对角线上的元素的数学平均值代替，便得到 Hankel 矩阵；B3、低秩逼近Bl和反对角线元素平均B2交替迭代，直到收敛。
3.根据权利要求1或2所述的基于模型定阶和信号消噪的模态参数识别方法，其特征 在于，所述结构脉冲响应数据，其或是加速度，和/或是速度，和/或是位移。
全文摘要
本发明提出一种基于模型定阶和信号消噪的模态参数识别方法，在模态参数识别之前，通过奇异值分解技术来准确地确定模型阶次，并且采用数学上的低秩逼近技术来消除实测信号中的噪声，然后基于确定的模型阶次和消噪后的信号进行模态参数识别，与传统的技术相比，本发明基于模型定阶和信号消噪的模态参数识别方法，节省了计算时间，提高了工作效率，而且提高了模态参数的识别精度，因而更具有实际应用价值。
文档编号G06K9/00GK101964050SQ20101027874
公开日2011年2月2日 申请日期2010年9月6日 优先权日2010年9月6日
发明者刘福顺, 包兴先, 张敏, 李华军, 王树青 申请人:中国海洋大学