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变分模态分解与时间序列模型相结合的结构损伤识别方法研究
1
作者
姚小俊
孙守鹏
+1 位作者
王强
杨小梅
《振动与冲击》
北大核心
2025年第5期131-139,217,共10页
针对准确定位土木工程结构突变损伤的损伤时刻和损伤位置问题,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与差分整合移动平均自回归(autoregressive integration moving average,ARIMA)模型的突变损伤识别方法。首先...
针对准确定位土木工程结构突变损伤的损伤时刻和损伤位置问题,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与差分整合移动平均自回归(autoregressive integration moving average,ARIMA)模型的突变损伤识别方法。首先,利用自回归模型功率谱确定初始频率及需要分解的模态数量,接着通过VMD方法将振动非平稳信号初步分解为多个平稳的分量信号;然后,利用ARIMA模型来拟合各阶信号分量,获取模型残差,再利用ARIMA拟合模型信号分量得到的模型残差确定损伤的具体时刻;最后,利用主成分分析法获取结构的模态振型,构造一个基于频率与振型的损伤指标,结合损伤阈值定位出损伤位置。该方法通过地震激励下十自由度框架模拟算例以及实际简支钢桁梁桥数据进行分析。结果证实,该方法能够用于平稳及非平稳激励下的结构损伤时刻和损伤位置的定位。
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关键词
损伤识别
变分模态分解(VMD)
差分整合移动平均
自回归
(ARIMA)
模型
自回归模型功率谱
模型
残差
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职称材料
基于AR功率谱和ZAM变换的FSK-BPSK复合信号参数估计
被引量：
2
2
作者
刘歌
张旭洲
汪洪艳
《电讯技术》
北大核心
2017年第4期430-435,共6页
为了解决频率编码-二相编码(FSK-BPSK)复合调制信号参数估计精度低的问题,提出利用自回归(AR)模型功率谱估计联合ZAM(Zhao,Atlas,and Marks)变换的方法。首先,利用AR模型功率谱估计方法对信号相位不敏感的特点,对FSK-BPSK复合调制信号...
为了解决频率编码-二相编码(FSK-BPSK)复合调制信号参数估计精度低的问题,提出利用自回归(AR)模型功率谱估计联合ZAM(Zhao,Atlas,and Marks)变换的方法。首先,利用AR模型功率谱估计方法对信号相位不敏感的特点,对FSK-BPSK复合调制信号的跳频分量数以及跳频码元序列进行估计;然后,利用ZAM分布对相位变化极其敏感的特点,提取信号ZAM分布的各跳频频率下的截面,对相位编码的码元宽度和跳频码元宽度进行估计。仿真实验表明,在全频段信噪比不小于0 dB时,AR模型功率谱联合ZAM变换的方法能够精确地估计出该复合信号的各参数。
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关键词
复合调制信号
参数估计
自回归模型功率谱
ZAM变换
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职称材料
基于变分模态逐步抽取的结构弱模态识别
3
作者
姚小俊
吕玉春
《工程力学》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期106-113,共8页
针对结构的弱模态易淹没在噪声中导致模态识别遗漏的问题,该文提出了一种基于变分模态逐步抽取高能量模态的结构弱模态识别方法。该方法采用自回归模型功率谱准确选取高能量模态的初始中心频率;利用变分模态抽取法进行高能量模态分量的...
针对结构的弱模态易淹没在噪声中导致模态识别遗漏的问题,该文提出了一种基于变分模态逐步抽取高能量模态的结构弱模态识别方法。该方法采用自回归模型功率谱准确选取高能量模态的初始中心频率;利用变分模态抽取法进行高能量模态分量的分解,接着将去除高能量模态成分的信号代替原始结构响应,重复进行下一阶高能量模态的初始中心频率选取和模态成分分解;对各模态分量进行主成分分析法实现振型识别。进一步,通过地震激励下的十自由度数值算例验证该方法在非平稳激励下弱模态识别的有效性;利用IASC-ASCE健康监测工作组开发的4层框架基准模型试验进行数据分析,验证该方法在实际应用中的有效性。结果表明,所提方法能够用于地震激励下含噪情况的结构弱模态识别。
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关键词
模态识别
变分模态抽取
自回归模型功率谱
主成分分析
弱模态
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职称材料
基于虚拟仪器的轴承振动信号处理技术
被引量：
1
4
作者
唐国明
杨曙年
《轴承》
北大核心
2005年第12期24-27,共4页
介绍了虚拟仪器的基本概念、硬件平台和软件平台的组成,以图形化编程语言LabVIEW为基础,以自回归模型功率谱分析的方法处理轴承振动信号,给出了FFT谱分析方法的信号处理结果,证明自回归模型功率谱的优点。
关键词
滚动轴承
振动
检测
虚拟仪器
自回归模型功率谱
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职称材料
题名
变分模态分解与时间序列模型相结合的结构损伤识别方法研究
1
作者
姚小俊
孙守鹏
王强
杨小梅
机构
河北工业大学土木与交通学院
福州大学土木工程学院
出处
《振动与冲击》
北大核心
2025年第5期131-139,217,共10页
基金
国家自然科学基金(52108270)
河北省自然科学基金(E2023202101)
+1 种基金
大连市高层次人才创新支持计划(2022RQ013)
辽宁省自然科学基金委(2023-BS-064)。
文摘
针对准确定位土木工程结构突变损伤的损伤时刻和损伤位置问题,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与差分整合移动平均自回归(autoregressive integration moving average,ARIMA)模型的突变损伤识别方法。首先,利用自回归模型功率谱确定初始频率及需要分解的模态数量,接着通过VMD方法将振动非平稳信号初步分解为多个平稳的分量信号;然后,利用ARIMA模型来拟合各阶信号分量,获取模型残差,再利用ARIMA拟合模型信号分量得到的模型残差确定损伤的具体时刻;最后,利用主成分分析法获取结构的模态振型,构造一个基于频率与振型的损伤指标,结合损伤阈值定位出损伤位置。该方法通过地震激励下十自由度框架模拟算例以及实际简支钢桁梁桥数据进行分析。结果证实,该方法能够用于平稳及非平稳激励下的结构损伤时刻和损伤位置的定位。
关键词
损伤识别
变分模态分解(VMD)
差分整合移动平均
自回归
(ARIMA)
模型
自回归模型功率谱
模型
残差
Keywords
damage identification
variational modal decomposition(VMD)
autoregressive integrated moving average(ARIMA)model
autoregressive model spectrum
model residual
分类号
TU311.3 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
基于AR功率谱和ZAM变换的FSK-BPSK复合信号参数估计
被引量：
2
2
作者
刘歌
张旭洲
汪洪艳
机构
空军航空大学信息对抗系
出处
《电讯技术》
北大核心
2017年第4期430-435,共6页
文摘
为了解决频率编码-二相编码(FSK-BPSK)复合调制信号参数估计精度低的问题,提出利用自回归(AR)模型功率谱估计联合ZAM(Zhao,Atlas,and Marks)变换的方法。首先,利用AR模型功率谱估计方法对信号相位不敏感的特点,对FSK-BPSK复合调制信号的跳频分量数以及跳频码元序列进行估计;然后,利用ZAM分布对相位变化极其敏感的特点,提取信号ZAM分布的各跳频频率下的截面,对相位编码的码元宽度和跳频码元宽度进行估计。仿真实验表明,在全频段信噪比不小于0 dB时,AR模型功率谱联合ZAM变换的方法能够精确地估计出该复合信号的各参数。
关键词
复合调制信号
参数估计
自回归模型功率谱
ZAM变换
Keywords
hybrid modulation signal
parameter estimation
autoregressive model（ AR） power spectrum
ZAM transform
分类号
TN971.1 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于变分模态逐步抽取的结构弱模态识别
3
作者
姚小俊
吕玉春
机构
河北工业大学土木与交通学院
出处
《工程力学》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期106-113,共8页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(51908183)
河北省自然科学基金青年基金项目(E2020202056)。
文摘
针对结构的弱模态易淹没在噪声中导致模态识别遗漏的问题,该文提出了一种基于变分模态逐步抽取高能量模态的结构弱模态识别方法。该方法采用自回归模型功率谱准确选取高能量模态的初始中心频率;利用变分模态抽取法进行高能量模态分量的分解,接着将去除高能量模态成分的信号代替原始结构响应,重复进行下一阶高能量模态的初始中心频率选取和模态成分分解;对各模态分量进行主成分分析法实现振型识别。进一步,通过地震激励下的十自由度数值算例验证该方法在非平稳激励下弱模态识别的有效性;利用IASC-ASCE健康监测工作组开发的4层框架基准模型试验进行数据分析,验证该方法在实际应用中的有效性。结果表明,所提方法能够用于地震激励下含噪情况的结构弱模态识别。
关键词
模态识别
变分模态抽取
自回归模型功率谱
主成分分析
弱模态
Keywords
modal identification
variational modal extraction
autoregressive spectrum
principal component analysis
weak modes
分类号
TU311.3 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
基于虚拟仪器的轴承振动信号处理技术
被引量：
1
4
作者
唐国明
杨曙年
机构
华中科技大学机械科学与工程学院
出处
《轴承》
北大核心
2005年第12期24-27,共4页
文摘
介绍了虚拟仪器的基本概念、硬件平台和软件平台的组成,以图形化编程语言LabVIEW为基础,以自回归模型功率谱分析的方法处理轴承振动信号,给出了FFT谱分析方法的信号处理结果,证明自回归模型功率谱的优点。
关键词
滚动轴承
振动
检测
虚拟仪器
自回归模型功率谱
Keywords
rolling bearing
vibration
detection
virtual instrument
autoregressive speetnm estimation
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TG806 [金属学及工艺—公差测量技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
变分模态分解与时间序列模型相结合的结构损伤识别方法研究
姚小俊
孙守鹏
王强
杨小梅
《振动与冲击》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于AR功率谱和ZAM变换的FSK-BPSK复合信号参数估计
刘歌
张旭洲
汪洪艳
《电讯技术》
北大核心
2017
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于变分模态逐步抽取的结构弱模态识别
姚小俊
吕玉春
《工程力学》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于虚拟仪器的轴承振动信号处理技术
唐国明
杨曙年
《轴承》
北大核心
2005
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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