随机减量技术的研究现状及进展

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1、第28卷增刊2008年9月防灾减灾工程学报JournalofDisasterPreventionandMitigationEngineeringV01．28Suppl．Sep．2008随机减量技术的研究现状及进展’史文海h2，李正农2，陈联盟1(1-温州大学建筑与土木工程学院，浙江温州325035；2．湖南大学建筑安全与节能教育部重点实验室，长沙410082)摘要：对随机减量技术的研究现状与进展作了归纳与总结，并对其基本原理作了较为详细的论述。讨论了外激励，样本数量、采样频率与触发条件等因素对随机减量技术应用的重要影

2、响，指出了在随机减量技术的实际工程应用中有待进一步解决的问题。关键词：随机减量技术；抽样技术I自由响应信号；触发条件中图分类号：TB535+．1文献标识码：A文章编号：1672—2132(2008)增刊一0052．060引言振动信号中的瞬态成分包含着十分丰富的有用信息，但在多数情况下，瞬态波形是由十分微弱的随机激励引起的，这种激励在时间上和强度上都表现为明显的随机性，而且常常被淹没在强大的背景噪声之中。因此，应用通常的基于信号展开的方法提取特征信息，难以得到理想的结果。对此，一种行之有效、被广泛应用的方法——随机减量

3、技术(Randomdecrementtechnique)逐渐发展成熟起来。它是一种利用时间平均从随机振动信号中提取自由衰减响应或随机减量特征信号(Randomdecsignature)的方法。随机减量技术具有简便易行、物理意义明确的特点，对外激励只有定性要求，因而对一些无法施加人工激振的大型结构(in高层建筑、大跨桥梁和海洋平台等)的模态参数识别和机械系统的在线监测诊断提供了一种十分诱人的途径。随机减量技术最初是由Cole于1968年提出并发展起来的[1’2]。与基于FFT的方法不同，随机减量技术提供了一种简单、直接

4、的方法去进行随机激励作用下振动系统的数据分析。随机减量技术自引入以来就被非常广泛地应用于模态参数识别和结构与机械系统的“在线”损伤监测等方面b缶]。另外，因为ITD(1brahimtimedomain)方法需要一系列自由振动反应去同时识别系统中显著的模态参数，随机减量技术为其提供了非常重要的基础。文献[5—8]从直观的角度出发，应用数学描述对随机减量技术进行了更深入的阐述。然而，这种凭直观对随机减量技术的研究因缺乏严格的数学证明而倍受批评。直到1982年，Vandiver等才对随机减量技术应用于单输入／单输出系统建立

5、了较严密的数学基础[9]。一个线性的时变动力系统，受到均值为零的高斯随机过程激励时，他们在自相关函数和随机减量信号之间建立了一个基本关系。1984年，张景绘和唐照千Do]也给出了随机减量特征信号的数学表达式，并证明了随机减量特征信号可以用相关系数来表示，在振动模态参数的识别中可以直接使用互相关函数。贺向东和陈德成[113在传统的算术平均随机减量技术的基础上，提出了加权相加时移信号段的加权随机减量技术，初步论证了在选择合适的权函数时，加权随机减量技术比原来的方法有更高的精度。BedewiClz]进一步拓展了Vandiv

6、er的研究，从理论上发展了线性多自由度(MDOF)动力系统的多信号随机减量技术；阐述了当输入的外激励是高斯白噪声随机过程时，独立的和互随机减量特征信号等价于系统的自由衰减响应。根据相关函数，Brinck—erDs,14]为不同的触发条件给出了随机减量信号的一般公式表达，同时，他也指明因触发窗口的限制，偏差被引入了表达公式中。因为线性动力系统的随机减量特征信号受到激励参数的影响，Spanos和Zeldin[153指出如果输入的激励不是自噪声，那么随机减量特征信号就不是系统的自由振动反应。1999年，Huang和Yeh[

7、161进一步扩展了Van—diver和Bedewi的工作，通过严密的数学推导和数·收稿日期：2008．06—01；修回日期：2008—08—15作者简介：史文海(1979一)，男，博士研究生。主要从事工程结构抗震、抗风研究。Email：whshi@126．corn翘l聱j变文海等：麓税减量技术的研究瑷获及透晨53值模拟，完善了随机减擞特征信号的数学基础，证明了随撬藏量特征信号的俊计是无镯的，在一定条俘下，随机减量位移和速度特征信号等价于系统相应的自由衰减响应。随机减量特征信号是对信号进行多羧截取、秀进行多段警均褥囊的

8、，存在酶最生要

9、霉题是外激励的影响。如果系统的外激励不是随机的，获得的随机减量特征信号会有很大的误差。尽管对予犬多数应褥闻题，哭要随视激励的频带足够宽，使不会对结果产生明显的误差，然而，外激励的影响仍不容忽视(文献[93，[16])。前襄随橇减量信号与蜜奎振动反应戆关系主要是根据位移反应推导出来的，而对其他反应的随机减蹩信号的特征关注不多。因此