CN116698994B - 一种非线性模态试验方法及装置 - Google Patents

一种非线性模态试验方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN116698994B
CN116698994B CN202310945761.3A CN202310945761A CN116698994B CN 116698994 B CN116698994 B CN 116698994B CN 202310945761 A CN202310945761 A CN 202310945761A CN 116698994 B CN116698994 B CN 116698994B
Authority
CN
China
Prior art keywords
response
signal
excitation
function
calculating
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202310945761.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116698994A (zh
Inventor
徐井芒
郑兆光
王伟华
王平
黄子燡
钱瑶
向开来
赖军
李智恒
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southwest Jiaotong University
Original Assignee
Southwest Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southwest Jiaotong University filed Critical Southwest Jiaotong University
Priority to CN202310945761.3A priority Critical patent/CN116698994B/zh
Publication of CN116698994A publication Critical patent/CN116698994A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116698994B publication Critical patent/CN116698994B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/04—Analysing solids
    • G01N29/045—Analysing solids by imparting shocks to the workpiece and detecting the vibrations or the acoustic waves caused by the shocks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
    • G06F18/2131—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods based on a transform domain processing, e.g. wavelet transform
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2123/00—Data types
    • G06F2123/02—Data types in the time domain, e.g. time-series data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/08—Feature extraction
    • G06F2218/10—Feature extraction by analysing the shape of a waveform, e.g. extracting parameters relating to peaks
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本发明提供了一种非线性模态试验方法及装置，涉及工程技术领域，包括：获取激励信号以及响应信号；将激励信号与响应信号划分为多段，分别计算多段响应信号和多段激励信号的自功率谱密度函数及互功率谱密度函数；计算不同频率处的激励信号与响应信号的相干函数值；当相干函数值大于第一设定阈值时，计算频率响应函数；计算不同激励幅值及不同频率点处工程结构的工作变形。本发明通过建立新的相干函数算法，使得仅通过一次力锤敲击即可获得可靠的频率响应函数，该试验方法可以用于测试非线性结构的载变特性，包括不同激励下主频及工作变形的变化，为具有非线性边界条件的工程结构的振动特性分析提供了新的方法。

Description

一种非线性模态试验方法及装置
技术领域
本发明涉及工程技术领域，具体而言，涉及一种非线性模态试验方法及装置。
背景技术
在工程领域，针对实际工程结构开展振动特性研究具有广阔的应用前景。在实际工程结构中存在多种非线性边界条件，比如在铁路轨道领域，使用的弹性胶垫是一种典型的非线性材料，现有研究表明，其性质具有载变及频变特性，还比如铁路道岔区同样存在明显非线性边界条件，比如尖轨和滑床板直接接触等。如何表征工程结构在非线性边界条件下的振动特性是一个难题。现有的试验方法一般是在室内开展试验，不能完全模拟现场的边界条件，使得测试结果和实际情况可能存在较大的差异，因此需要一种便捷高效的非线性模态试验方法，在现场即可测得非线性边界条件下工程结构的振动特性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种非线性模态试验方法及装置，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：
第一方面，本申请提供了一种非线性模态试验方法，包括：
基于力传感器获取激励信号，基于加速度传感器获取响应信号；
将所述激励信号与所述响应信号划分为多段，分别计算多段响应信号和多段激励信号的自功率谱密度函数及互功率谱密度函数；
基于所述自功率谱密度函数与所述互功率谱密度函数计算不同频率处的所述激励信号与所述响应信号的相干函数值；
当所述相干函数值大于第一设定阈值时，计算不同激励幅值下的激励信号与响应信号的频率响应函数；
基于所述频率响应函数矩阵的虚部空间，计算不同激励幅值及不同频率点处工程结构的工作变形。
第二方面，本申请还提供了一种非线性模态试验装置，包括：
获取单元，用于基于力传感器获取激励信号，基于加速度传感器获取响应信号；
划分单元，用于将所述激励信号与所述响应信号划分为多段，分别计算多段响应信号和多段激励信号的自功率谱密度函数及互功率谱密度函数；
第一计算单元，用于基于所述自功率谱密度函数与所述互功率谱密度函数计算不同频率处的所述激励信号与所述响应信号的相干函数值；
第二计算单元，用于当所述相干函数值大于第一设定阈值时，计算不同激励幅值下的激励信号与响应信号的频率响应函数；
第三计算单元，用于基于所述频率响应函数矩阵的虚部空间，计算不同激励幅值及不同频率点处工程结构的工作变形。
第三方面，本申请还提供了一种非线性模态试验装置设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述非线性模态试验方法的步骤。
第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于非线性模态试验方法的步骤。
本发明的有益效果为：
本发明通过建立新的相干函数，使得仅通过一次力锤敲击即可获得可靠的频率响应函数，该试验方法可以用于测试非线性结构的载变特性，包括不同激励下主频及工作变形的变化，为具有非线性边界条件的工程结构的振动特性分析提供了新的方法。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施案例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本发明实施例中所述的非线性模态试验方法流程示意图;
图2为本发明实施例中所述的不同激励下的频响函数的幅值示意图；
图3为本发明实施例中所述的不同响应频率下的钢轨工作变形示意图;
图4为本发明实施例中所述的非线性模态试验装置结构示意图；
图5为本发明实施例中所述的非线性模态试验设备结构示意图。
图中标记：
10、获取单元；20、划分单元；30、第一计算单元；40、第二计算单元；50、第三计算单元；41、第一变换单元；42、第二变换单元；43、第四计算单元；31、第五计算单元；32、第六计算单元；33、第七计算单元；60、建立单元；70、连接单元；80、第一确定单元；90、安装单元；100、第八计算单元；110、第二确定单元；
800、非线性模态试验设备；801、处理器；802、存储器；803、多媒体组件；804、I/O接口；805、通信组件。
具体实施方式
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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
实施例1：
本实施例提供了一种非线性模态试验方法。
参见图1，图中示出了本方法包括步骤S100、步骤S200、步骤S300、步骤S400以及步骤S500。
步骤S100.基于力传感器获取激励信号，基于加速度传感器获取响应信号；
具体的，在铁路轨道上安装布置一个力传感器，多个加速度传感器，每个传感器之间为等距间隔，通常情况下间隔为0.3米，需要保证力传感器两侧至少各4个加速度传感器，从而保证测试所得的结果能够较为准确的反应该段工程结构的特性，激励信号进行激励后，加速度传感器在目标时间段内所获取到的响应信号作为本次激励的响应结果，目标时间段通常为1秒内。
步骤S200.将激励信号与响应信号划分为多段，分别计算多段响应信号和多段激励信号的自功率谱密度函数及互功率谱密度函数；
具体的，通常情况下将单次激励所得到的激励信号划分为了两段，分别为第一激励信号与第二激励信号，将响应信号也划分为两段，分别为第一响应信号与第二响应信号，然后计算出第一激励信号的自功率谱密度函数、第二激励信号的自功率谱密度函数、第一响应信号的自功率谱密度函数、第二响应信号的自功率谱密度函数、第一激励信号与第一响应信号的互功率谱密度函数以及第二激励信号与第二响应信号的互功率谱密度函数。
步骤S300.基于自功率谱密度函数与互功率谱密度函数计算不同频率处的激励信号与响应信号的相干函数值；
具体的，步骤S300具体包括：
步骤S301.计算激励信号与响应信号的互功率谱密度函数的绝对值，并计算激励信号与响应信号的互功率谱密度函数的绝对值的平方乘积，作为第一乘积；
步骤S302.计算响应信号的自功率谱密度函数与激励信号的自功率谱密度函数的乘积，作为第二乘积；
步骤S303.计算第一乘积与第二乘积的比值，得到在不同频率下的相干函数值；
具体的，本申请中相干函数的计算公式为：
其中，为相干函数值，/>为激励信号与响应信号的互功率谱密度函数，为激励信号的自功率谱密度函数，/>为响应信号的自功率谱密度函数
步骤S400.当相干函数值大于第一设定阈值时，计算不同激励幅值下的激励信号与响应信号的频率响应函数；
具体的，当不同频率下的相干函数值大于设定阈值时，认为当前钢轨的振动响应大部分来源于激励信号的作用，故通过激励信号与响应信号能够较为准确的得到钢轨当前的工作变形，通常情况下第一设定阈值通常为0.8。
具体的，步骤S400具体包括：
步骤S401.将激励时域信号进行傅里叶变换，得到激励信号的频谱；
步骤S402.将响应时域信号进行傅里叶变换，得到响应信号的频谱；
步骤S403.计算激励信号的频谱与响应信号的频谱的比值计算，获得频响函数；
具体的，频响函数的计算公式为;
其中，为频率响应函数，/>为激励的傅里叶变换函数，/>为响应的傅里叶变换函数。
如图2所示，为钢轨在不同激励下的频响函数的幅值图像，在低频时，由于轨下胶垫材料非线性的存在，不同激励所对应幅值差异较大，在频率较高时，受到非线性边界的影响较小，不同激励下的幅值间基本重合。
步骤S500.基于频率响应函数矩阵的虚部空间，计算不同激励幅值及不同频率点处工程结构的工作变形；
具体的，计算得到的频响函数的虚部值，就为当前响应信号所在工程结构所发生的的具体工作变形，通常情况下一段钢轨的工作变形通常用八个加速度传感器以及中间的一个力传感器共九个传感器的测试结果来共同衡量，当分别计算了九个传感器位置上的的频响函数后，将各点的频响函数从左到右依次编号为第一频响函数、第二频响函数...第九频响函数，建立频响函数矩阵，钢轨工作变形被视为频响函数矩阵虚部空间的分布。
具体的，钢轨工作变形计算公式为：
其中，为目标频率下钢轨的工作变形，/>为第一频响函数的虚部值，/>为第二频响函数的虚部值，/>为第三频响函数的虚部值，为第九频响函数的虚部值。
具体的，计算出了各传感器所在位置的响应函数后，需要确定出该工程结构在常用的频率下的工程变形的情况。
步骤S600.建立以加速度传感器的空间位置为横坐标，以所对应频率响应函数的虚部为纵坐标的图像；
步骤S700.将响应信号在目标频率下的响应函数虚部值在图像中进行标注，并通过平滑的曲线进行连接，得到在目标频率下的工作变形图像。
具体的，通过所得到的图像能够更为直观的观测到该工程结构在目标频率下所对应的工作形变，通常情况下，线性工程结构的工作形变图像通常为对称图像，而非线性工程结构的工作变形图像中不存在变化规律。如图3所示，为在激励信号峰值为19.2kN条件下，不同的响应频率下所对应的工作变形。
步骤S800.基于工作变形图像确定出在目标区域内的多个工作变形值，将多个工作变形值分别与第二设定阈值进行比较；
步骤S900.当工作变形值大于第二设定阈值时，在工作变形值所对应的目标位置上安装减振设备；
具体的，当工程结构为钢轨时，可以采集一般情况下列车通过钢轨时所带来的振动频率作为目标频率，从而来测试得到钢轨在该目标频率下的工作变形，并判断该工作变形是否会损坏钢轨自身，如果该工作变形大于第二设定阈值时，认为钢轨长期存在该工作变形会影响其使用寿命甚至造成自身断裂从而影响列车正常运行，故在形变值较大值点安装减振设备，提升钢轨的使用安全。
步骤S1000.在目标位置上进行激励作用，并计算设定区域内工程结构的工作变形；
步骤S1100.当目标区域内的工作变形值均小于第三设定阈值时，确定减振设备满足减振要求；
具体的，在安装了减振设备的位置再次进行激励测试，判断该区域内的工程结构的工作变形是否满足设定阈值，当满足设定阈值时，认为该段钢轨能够在列车运行时满足使用需求。
实施例2：
如图4所示，本实施例提供了一种非线性模态试验装置，装置包括：
获取单元10，用于基于力传感器获取激励信号，基于加速度传感器获取响应信号；
划分单元20，用于将激励信号与响应信号划分为多段，分别计算多段响应信号和多段激励信号的自功率谱密度函数及互功率谱密度函数；
第一计算单元30，用于基于自功率谱密度函数与互功率谱密度函数计算不同频率处的激励信号与响应信号的相干函数值；
第二计算单元40，用于当相干函数值大于第一设定阈值时，计算不同激励幅值下的激励信号与响应信号的频率响应函数；
第三计算单元50，用于基于频率响应函数矩阵的虚部空间，计算不同激励幅值及不同频率点处工程结构的工作变形。
在本申请公开的一种具体实施方式中，第二计算单元40，包括：
第一变换单元41，用于将激励时域信号进行傅里叶变换，得到激励信号的频谱；
第二变换单元42，将响应时域信号进行傅里叶变换，得到响应信号的频谱；
第四计算单元43，用于计算激励信号的频谱与响应信号的频谱的比值计算，获得频响函数。
在本申请公开的一种具体实施方式中，第一计算单元30，包括：
第五计算单元31，用于计算激励信号与响应信号的互功率谱密度函数的绝对值，并计算激励信号与响应信号的互功率谱密度函数的绝对值的平方乘积，作为第一乘积；
第六计算单元32，用于计算响应信号的自功率谱密度函数与激励信号的自功率谱密度函数的乘积，作为第二乘积；
第七计算单元33，用于计算第一乘积与第二乘积的比值，得到在不同频率下的相干函数值。
在本申请公开的一种具体实施方式中，装置还包括，
建立单元60，用于建立以加速度传感器的空间位置为横坐标，以所对应频率响应函数的虚部为纵坐标的图像；
连接单元70，用于将响应信号在目标频率下的响应函数虚部值在图像中进行标注，并通过平滑的曲线进行连接，得到在目标频率下的工作变形图像。
在本申请公开的一种具体实施方式中，装置还包括：
第一确定单元80，用于基于工作变形图像确定出在目标区域内的多个工作变形值，将多个工作变形值分别与第二设定阈值进行比较；
安装单元90，用于当工作变形值大于第二设定阈值时，在工作变形值所对应的目标位置上安装减振设备。
在本申请公开的一种具体实施方式中，装置还包括：
第八计算单元100，用于在目标位置上进行激励作用，并计算设定区域内工程结构的工作变形；
第二确定单元110，用于当目标区域内的工作变形值均小于第三设定阈值时，确定减振设备满足减振要求；
需要说明的是，关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
实施例3：
相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了一种非线性模态试验设备，下文描述的一种非线性模态试验设备与上文描述的一种非线性模态试验方法可相互对应参照。
图5是根据示例性实施例示出的一种非线性模态试验设备800的框图。如图5所示，该非线性模态试验设备800可以包括：处理器801，存储器802。该非线性模态试验设备800还可以包括多媒体组件803，I/O接口804，以及通信组件805中的一者或多者。
其中，处理器801用于控制该非线性模态试验设备800的整体操作，以完成上述的非线性模态试验方法中的全部或部分步骤。存储器802用于存储各种类型的数据以支持在该非线性模态试验设备800的操作，这些数据例如可以包括用于在该非线性模态试验设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器802可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-OnlyMemory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该非线性模态试验设备800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near FieldCommunication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件805可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块。
在一示例性实施例中，非线性模态试验设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal ProcessingDevice，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的非线性模态试验方法。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的非线性模态试验方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器802，上述程序指令可由非线性模态试验设备800的处理器801执行以完成上述的非线性模态试验方法。
实施例4：
相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了一种可读存储介质，下文描述的一种可读存储介质与上文描述的一种非线性模态试验方法可相互对应参照。
一种可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的非线性模态试验方法的步骤。
该可读存储介质具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的可读存储介质。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种非线性模态试验方法，其特征在于，包括：
基于力传感器获取激励信号，基于加速度传感器获取响应信号；
将所述激励信号与所述响应信号划分为多段，分别计算多段响应信号和多段激励信号的自功率谱密度函数及互功率谱密度函数；
基于所述自功率谱密度函数与所述互功率谱密度函数计算不同频率处的所述激励信号与所述响应信号的相干函数值；
当所述相干函数值大于第一设定阈值时，计算不同激励幅值下的激励信号与响应信号的频率响应函数；
基于所述频率响应函数矩阵的虚部空间，计算不同激励幅值及不同频率点处工程结构的工作变形；
其中,计算不同激励幅值下的激励信号与响应信号频率响应函数包括：
将激励时域信号进行傅里叶变换，得到所述激励信号的频谱；
将响应时域信号进行傅里叶变换，得到所述响应信号的频谱；
计算所述激励信号的频谱与所述响应信号的频谱的比值计算，获得频响函数；
其中,所述力传感器与所述加速度传感器安装于同一工程结构上，且所述力传感器位于所述加速度传感器中间的区域内，所述加速度传感器间为等距间隔，基于所述频率响应函数矩阵的虚部空间，计算不同激励幅值及不同频率点处工程结构的工作变形之后包括：
建立以加速度传感器的空间位置为横坐标，以所对应频率响应函数的虚部为纵坐标的图像；
将所述响应信号在目标频率下的所述响应函数虚部值在所述图像中进行标注，并通过平滑的曲线进行连接，得到在目标频率下的工作变形图像。
2.根据权利要求1所述的非线性模态试验方法，其特征在于,基于所述自功率谱密度函数与所述互功率谱密度函数计算不同频率处的所述激励信号与所述响应信号的相干函数值，包括：
计算所述激励信号与响应信号的互功率谱密度函数的绝对值，并计算所述激励信号与响应信号的互功率谱密度函数的绝对值的平方乘积，作为第一乘积；
计算所述响应信号的自功率谱密度函数与所述激励信号的自功率谱密度函数的乘积，作为第二乘积；
计算所述第一乘积与所述第二乘积的比值，得到在不同频率下的所述相干函数值。
3.一种非线性模态试验装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于基于力传感器获取激励信号，基于加速度传感器获取响应信号；
划分单元，用于将所述激励信号与所述响应信号划分为多段，分别计算多段响应信号和多段激励信号的自功率谱密度函数及互功率谱密度函数；
第一计算单元，用于基于所述自功率谱密度函数与所述互功率谱密度函数计算不同频率处的所述激励信号与所述响应信号的相干函数值；
第二计算单元，用于当所述相干函数值大于第一设定阈值时，计算不同激励幅值下的激励信号与响应信号的频率响应函数；
第三计算单元，用于基于所述频率响应函数矩阵的虚部空间，计算不同激励幅值及不同频率点处工程结构的工作变形；
所述第二计算单元包括：
第一变换单元，用于将激励时域信号进行傅里叶变换，得到所述激励信号的频谱；
第二变换单元，用于将响应时域信号进行傅里叶变换，得到所述响应信号的频谱；
第四计算单元，用于计算所述激励信号的频谱与所述响应信号的频谱的比值计算，获得频响函数；
所述装置还包括：
建立单元，用于建立以加速度传感器的空间位置为横坐标，以所对应频率响应函数的虚部为纵坐标的图像；
连接单元，用于将所述响应信号在目标频率下的所述响应函数虚部值在所述图像中进行标注，并通过平滑的曲线进行连接，得到在目标频率下的工作变形图像。
4.根据权利要求3所述的非线性模态试验装置，其特征在于，所述第一计算单元包括：
第五计算单元，用于计算所述激励信号与响应信号的互功率谱密度函数的绝对值，并计算所述激励信号与响应信号的互功率谱密度函数的绝对值的平方乘积，作为第一乘积；
第六计算单元，用于计算所述响应信号的自功率谱密度函数与所述激励信号的自功率谱密度函数的乘积，作为第二乘积；
第七计算单元，用于计算所述第一乘积与所述第二乘积的比值，得到在不同频率下的所述相干函数值。
5.一种非线性模态试验设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至2任一项所述非线性模态试验方法的步骤。
6.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至2任一项所述非线性模态试验方法的步骤。
CN202310945761.3A 2023-07-31 2023-07-31 一种非线性模态试验方法及装置 Active CN116698994B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310945761.3A CN116698994B (zh) 2023-07-31 2023-07-31 一种非线性模态试验方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310945761.3A CN116698994B (zh) 2023-07-31 2023-07-31 一种非线性模态试验方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116698994A CN116698994A (zh) 2023-09-05
CN116698994B true CN116698994B (zh) 2023-10-27

Family

ID=87829596

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310945761.3A Active CN116698994B (zh) 2023-07-31 2023-07-31 一种非线性模态试验方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116698994B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114252199B (zh) * 2021-11-26 2024-02-20 潍柴动力股份有限公司 一种气缸漏气检测方法和相关装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5881130A (en) * 1997-09-15 1999-03-09 Teradyne, Inc. Fast and noise-insensitive load status detection
CN1545795A (zh) * 2002-06-13 2004-11-10 印芬龙科技股份有限公司 识别加感线圈的方法和开关装置
CN103105278A (zh) * 2012-01-09 2013-05-15 中联重科股份有限公司 用于臂架振动特性测试的控制器、测试***及测试方法
CN108801643A (zh) * 2017-04-26 2018-11-13 襄阳达安汽车检测中心 基于连续正弦扫频试验的车辆频响特性获取方法
CN113050596A (zh) * 2021-03-12 2021-06-29 北京强度环境研究所 一种随机激励下空气舵模态参数准确获取方法
CN116046150A (zh) * 2021-10-28 2023-05-02 株洲中车时代电气股份有限公司 噪声源的确定方法、装置、电子设备及存储介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2003291862A1 (en) * 2003-12-01 2005-06-24 Aic A highly optimized method for modelling a windowed signal

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5881130A (en) * 1997-09-15 1999-03-09 Teradyne, Inc. Fast and noise-insensitive load status detection
CN1545795A (zh) * 2002-06-13 2004-11-10 印芬龙科技股份有限公司 识别加感线圈的方法和开关装置
CN103105278A (zh) * 2012-01-09 2013-05-15 中联重科股份有限公司 用于臂架振动特性测试的控制器、测试***及测试方法
CN108801643A (zh) * 2017-04-26 2018-11-13 襄阳达安汽车检测中心 基于连续正弦扫频试验的车辆频响特性获取方法
CN113050596A (zh) * 2021-03-12 2021-06-29 北京强度环境研究所 一种随机激励下空气舵模态参数准确获取方法
CN116046150A (zh) * 2021-10-28 2023-05-02 株洲中车时代电气股份有限公司 噪声源的确定方法、装置、电子设备及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Fuzzy Damage Analysis of the Seismic Response of a Long-Distance Pipeline under a Coupling Multi-Influence Domain;Peng Zhang et al;《Energies》;第1-18页 *
佛陈扩建桥钢 － ＲPC组合铺装钢箱梁桥振动测试与模态识别;祝志文 等;《钢结构》;第26-30页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116698994A (zh) 2023-09-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN116698994B (zh) 一种非线性模态试验方法及装置
KR102004206B1 (ko) 건설 현장 안전 관리 시스템
US9964468B1 (en) Optimizing sensor placement for structural health monitoring
KR101919897B1 (ko) 계측기 통합트리거링을 이용한 수리구조물 통합 모니터링 시스템 및 그 방법
Dawari et al. Structural damage identification using modal curvature differences
CN102393299A (zh) 一种定量计算滚动轴承运行可靠性的方法
Ciloglu et al. Impacts of epistemic uncertainty in operational modal analysis
CN117434372B (zh) 电子产品的电磁兼容抗扰度测试方法及***
Jayawardhana et al. Statistical damage sensitive feature for structural damage detection using AR model coefficients
Taher et al. Earthquake input and state estimation for buildings using absolute floor accelerations
Pakrashi et al. Monitoring and repair of an impact damaged prestressed bridge
KR101828520B1 (ko) 전기비저항 모니터링 및 지진계측의 통합트리거링과 드론 영상촬영을 이용한 위험취약구조물 통합 모니터링 시스템 및 그 방법
Naeim Real-time damage detection and performance evaluation for buildings
CN109000868B (zh) 一种航天器正弦振动试验下凹条件制定方法
KR20180060616A (ko) Rba기반 통합 취약점 진단 방법
CN114354758B (zh) 一种路基性能判断方法、装置、设备及可读存储介质
CN115688428B (zh) ***近区支护结构爆***量临界值计算方法、装置和设备
CN116661399A (zh) 一种化工车间安全监控方法以及***
Sadhu et al. Blind source separation-based optimum sensor placement strategy for structures
CN111189533A (zh) 外力入侵监测方法、装置、计算机设备和存储介质
US20210231617A1 (en) Diagnosis apparatus, diagnosis method, and computer-readable recording medium
CN115436037A (zh) 基于ssi参数识别的输电杆塔健康状态判别方法及装置
KR20050024970A (ko) 지진 안전성 평가시스템 및 그 방법
KR101631152B1 (ko) 지진 진동의 계측 시스템 및 이를 이용한 배전반의 내진 성능 평가 방법
Liu et al. Support condition identification of wind turbines based on a statistical time-domain damping parameter

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant