HHT方法在结构模态参数识别中的应用.pdf

第16卷第3期 V01．16 No{ 2(11}3 2003年9月 Sep HHT方法在结构模态参数识别中的应用 陈 隽 徐幼麟 (同济大学建筑工程系上悔，200092)(香港理工大学土木及结构_T程系香港 摘要结合青马桥的实测动力响应记录．研究HHT方法在结构模态参数识别中的应用。为讨论HHT方法处理 非平稳数据的性能，将HHT方法分别用于平稳厦非平稳的实测记录以识别结构的频率和阻尼，并与有限兀分哲r受 谱分析结果进行比较。对比表明HHT方法有很好的识别效果．在处理非平稳性数据方面具有明显优势．适用丁1： 术工程结构的模态参数识别。 关键词：参数识别；数据处理；非平稳过程IHHT 中图分类号：TU311．3．0327 连接各极大值点形成r(，)的上包络线，同样连接各 Hilbert—Huang变换(下称HHT)是一种新近提 出的数据处理方法，由经验模式分解(Empirical极小值点形成下包络线，确保z(f)上的所有点以．L Mode Decomposition，下称EMD)方法及Hilbert变下包络线之间。定义上下包络线之间的均值为m，， 换(Hilberttrans[orm，下称HT)两部分组成“]，其核 心是EMD分解。EMD方法依据数据本身的时间尺以下两个条件：(】)整个时程内，极值点个数与穿零 度特征来进行分解，因此比傅立叶及小波等依赖于 点个数相等或最多差1；(2)在任一点处，上下包络线 先验函数基的分解方法更适合于处理非平稳及非线 的均值为零，则为第一个IMF。如果^：”不满足L述 性数据。此方法一经提出就在不同的工程领域中得 条件，则继续对^}”重复上述重筛选过程。假定经过 到了迅速有效的应用。如Yang利用HHT方法研究k次筛选后的结果hi”满足IMF的定义，则r(，)的第 了线性多自由度结构系统的模态参数识别问 一个IMF分量为Cl—hl“。随后，将z(，)与C．的差， 题[2。]，应用数值算例讨论了该方法的计算性能。文 (f)一x(t)一C。作为新的数据重复上述筛选过稃，可 [4]应用EMD方法研究结构的损伤识别，采用刚度 得第二个IMF分量G。当IMF分量f，，或余量，．小 的突然损失来模拟结构损伤，并与小波分析结果进 于预先设定的值．或者余量H．已经成为单调函数叫。 行了对比。结果表明EMD和小波均可以识别损伤 则整个筛选过程结束。经过上述步骤后“(，)叮分解 发生的时刻，而EMD方法的优势在于其良好的适 为n个IMF分量及余量^的和 用性能。本文利用青马桥的实测动力响应记录，验证 T(f)一?C，(，)+^(f)(1) HHT模态识别方法的实用效果。 J=1 此外，为避免分解结果中可能出现振动模式混合(即 不同的时间尺度出现在同一个IMF分量中)的情 1 HHT方法 况。可在EMD分解过程中指定每个IMF分量的州 延或频率(时延的倒数)，以保证在分解得到的】MF 1．1 EMD方法 中不包含有低于此设定频率值的信号，从而消除混 EMD方法将待分解信号相邻峰值点问的时延