基于盲源分离技术的结构模态分析与应用研究

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1、学巧化巧麵３户。巧口诗龙，聋火璋硕壬学位為＾文基于盲源分离技术的结构模态分析与应用研究作者姓名别真真指导教师原方教授静行副教授学科口类工学学科专业主木工程培养单位±木建統学院完成时间二〇—五年五月原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指巧Ｋ，独立进巧研巧所取得的成巧。除文中ｔｉｉ经注明所引用的内容外，本论义不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成来。对本文的研究作出重婪贡献的个人和策体，均已在文中明

2、确方式标明。本声明的法律责任山本人承担。复真学位论文作者：則口期：挪长年备讨因ｆ学位论文使用授权声明木人巧导帅指导Ｔ完成的论文及相关的职务作品，知识产蚊归Ｍ河南工业火学。根据河聞工业大学有关促留、使用学位论文的规巧，同意学校保留或向困家巧关部口或机’ｎ１：＂义构送交论文的复印化和电子版，允许论文被巧阅和借約；本人授权河南．业大学Ｉ夺本学位论文的全部或部分编入有关数据库进巧检索，可臥巧用影印、缩印或齐其他巧制手段保备论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论义或巧该

3、学化论文．註接一相关的学术论文或成果时，巧界名单位仍然为河南ｉ：业大学。化密论义化解密后应遵守此规定。Ｉ乡．真学位论文作者：）真円朋：年《／］Ｒ咬！巧：＾口：年在指教师签名期兴巧口１文知、ＩModalAnalysisandApplicationoftheStructurebasedonBlindSourceSeparationADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LiuZhenZhenSupervisor：

4、Prof.YuanFangProf.JingHangSchoolofMechanicalEngineering&AutomationHenanUniversityofTechnology,Zhengzhou,China摘要土木工程结构是人类社会生活和生产中必不可少的重要组成部分。在使用过程中由于会受到来自外界和自身各方面因素的影响，导致各类结构抵抗能力下降，可靠度降低，从而可能会引发安全事故，造成人员和经济财产损失，因此对已建成使用的和新建的土木工程结构及基础设施采用有效的手段进行健康检测具有重要的现实

5、意义。当前，结构的系统识别已经成为健康监测技术发展的核心问题之一。模态分析作为结构动力特性研究的重要手段，是系统识别方法在工程振动领域的具体应用。本文引入盲源分离技术，用于结构的模态分析，为土木工程领域所需的环境激励下的模态参数识别提供新的途径。主要工作和研究内容如下：1、介绍了模态参数识别的研究背景及意义，回顾了国内外在该领域的研究现状。系统地论述了盲源分离技术的基本原理及其在工程应用中的重要作用，并重点介绍了几种典型的盲源分离算法：基于负熵的FastICA算法，联合对角化-二阶盲辨识算法（SOBI算

6、法）和基于最大信噪比的盲源分离算法（SNRMax算法）。2、提出基于盲源分离技术的模态参数识别方法。详细讨论了结构系统响应模型与盲源分离模态坐标之间的对应关系，并就基于Hilbert变换的单模态识别技术进行了论述。总结出应用盲源分离技术进行结构模态参数识别的方法与步骤。通过数值算例对上述盲源分离方法进行了验证，利用盲源分离技术与随机减量技术相结合对一三层框架数值算例进行分析，从分析结果验证了三种盲源分离算法能够从随机振动响应中提取出模态信息。3、为了验证本文中盲源分离算法的有效性和实用性，对各算法进行了

7、实例分析。通过一个三层框架的随机振动试验数据，成功分离出随机响应信号的源信号，验证了盲源分离技术在模态参数识别实际应用中的可行性及实用性。接下来对添加了不同比例噪声的振动响应信号进行模态识别，验证了各盲源分离算法对噪声的鲁棒性，从结果分析得到SOBI算法对噪声的鲁棒性要优于FastICA算法、SNRMax算法。关键词：模态识别；盲源分离；随机响应；噪声；鲁棒性iAbstractCivilengineeringstructuresareanessentialpartinourlives.However,d

8、uetothevariousimpactfromtheoutsideandtheirown,theabilitytoagainstdisasterswoulddecreasewhichmaycauseaccidentsandeconomiclosses.Sotakingsomeeffectivemeasurestomakemodalanalysisforthestructuresisessential.Currently,thesystem