[发明专利]同时识别多点随机载荷的试验平台及试验方法无效
| 申请号: | 201110207209.1 | 申请日: | 2011-07-22 |
| 公开(公告)号: | CN102288374A | 公开(公告)日: | 2011-12-21 |
| 发明(设计)人: | 孔宪仁;廖俊;孙兆伟;张红亮;杨正贤 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号: | G01M7/02 | 分类号: | G01M7/02 |
| 代理公司: | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人: | 牟永林 |
| 地址: | 150001 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 同时 识别 多点 随机 载荷 试验 平台 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种同时识别多点随机载荷的试验平台及试验方法,属于载荷识别技术领域。
背景技术
载荷识别是根据已知结构的动态特性和实测的动力响应,来求系统的动态载荷,它是结构动力修改(Structural Dynamic Modification)和结构动力灵敏度分析(Structural Dynamic Sensitivity Analysis)的基础。这两项技术是模态分析、有限元分析和计算机辅助设计(CAD)相结合的关键点,也是计算机辅助工程(CAE)中重要的一环。
载荷识别技术也给那些无法直接测量载荷的结构系统,提供了一种识别动态载荷的有效方法。如飞行器在飞行过程中、核反应堆中部件等在工作时也产生振动,这些振动都应该加以分析。但是由于它们工作环境的限制,引起这些振动的载荷是难以直接测量的或者是根本无法测量的,而它们的响应信号往往很容易获得。利用响应数据对载荷进行辩识,对工作状态下的机械或结构进行所谓“在线”分析,这样不仅可以分析那些无法直接测量载荷的工程结构,而且在实际工作状态下的辩识结果能更确切地反映结构的实际动态性能,为今后的工作积累实践经验,这些都需要载荷识别。载荷识别技术也成为工程结构健康监测与诊断中不可或缺的一部分。随机载荷的识别对于确定卫星振动环境,使得地面试验能接近真实情况,防止试验的过载或者欠载,保障地面试验的有效性有着重要的意义。
目前采用的载荷识别方法,由于测量噪声控制不好,响应测点选取不当等原因,对载荷的识别结果都存在较大的误差。比如当响应点布置在驻点位置附近时,获得的响应信号信噪比会很低。
发明内容
本发明的目的是解决现在载荷识别方法因响应测点选取不当而导致载荷的识别结果误差较大的问题,提供一种同时识别多点随机载荷的试验平台及试验方法。
本发明所述同时识别多点随机载荷的试验平台,它包括识别系统,它还包括信号发生器、功率放大器、激振器、加速度传感器和力传感器,
信号发生器用于产生白噪声激励,信号发生器的激励信号输出端连接功率放大器的激励信号输入端,功率放大器的激励信号输出端连接激振器的激励信号输入端,
激振器的多个振动杆的末端分别作用到识别系统的多个受激励点上,该多个受激励点根据待识别载荷点的相对位置确定,在识别系统的每个受激励点处设置一个力传感器,在识别系统上的多个预设定的均匀分布的响应点处分别布置一个加速度传感器,该响应点的数目多于受激励点的数目。
本发明所述基于上述同时识别多点随机载荷的试验平台的同时识别多点随机载荷的试验方法,它包括以下步骤:
步骤一:接通信号发生器的电源使其产生激励信号,激励激振器对每个受激励点进行激励;
步骤二:将所述多个预设定的均匀分布的响应点进行组合,每个组合的响应点数目不少于所有受激励点的数目,选取其中的n个响应点组合,n为正整数,采集所有力传感器获得的激励时程信号和每个响应点组合中加速度传感器获得的响应时程信号,将所有激励时程信号分别与每个响应点组合中的加速度传感器的响应时程信号进行傅里叶变换,获得n个所述试验平台的频响函数矩阵H:
H=GYFGFF-1,
式中GYF为所有受激励点所受到的激励时程信号与每个组合中所有响应点处响应时程信号的互功率谱密度矩阵,
GYF=YF*,
式中Y为所述响应时程信号在进行傅立叶变换后的频域向量,F为所述激励时程信号在进行傅立叶变换后的频域向量,F*为F的共轭,
GFF为所有受激励点所受到的激励时程信号的功率谱密度矩阵,GFF=FF*,
由此试验平台的频响函数矩阵H进一步表示为:
H=YF*(FF*)-1;
计算n个频响函数矩阵H在每个频率的条件数,选取条件数最小的频响函数矩阵H,并采用奇异值分解的方法对该频响函数矩阵H求广义逆;
步骤三:将多个未知激励信号加载到悬臂板上,采集条件数最小的频响函数矩阵H所对应的响应点组合的响应时程信号,并通过傅立叶变换得到该响应时程信号的功率谱密度矩阵,根据步骤二中获得的频响函数矩阵的广义逆与该响应时程信号的功率谱密度矩阵进行反演计算,获得未知激励信号的功率谱密度矩阵,实现对随机载荷的识别。
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