[发明专利]多模态信号解析分离方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种多模态信号解析分离方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对多模态测频信号进行分解，得到第一模态分量信号，多模态测频信号为第一时域信号；判断第一模态分量信号是否为单模态分量信号，若是，则判定第一模态分量信号分解正确，并基于第一时域信号和第一模态分量信号生成用于下次分解的待分解时域信号；若否，则对存在模态混叠的第一模态分量信号进行带通滤波处理后得到更新后的单模态分量信号，并生成用于下次分解的待分解时域信号；判断待分解时域信号是否满足模态分量分解的终止条件，若否则重复以上步骤继续分解，直至完成各模态分量信号的全部分解。其解决了多模态测频信号中单频模态分量的精确分离问题。

技术领域

本发明涉及航空发动机零部件模态参数识别领域，特别地，涉及一种多模态信号解析分离方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

模态参数识别是了解机械零部件振动特性的必要手段，模态参数识别主要包括对频率、阻尼和振型的识别，其中阻尼的准确识别难度较大。而机械零部件的阻尼对于抑制机械振动与噪声，增强机械零部件运行的可靠性和稳定性，延长其使用寿命有重要意义。

传统的模态参数识别主要采用模态试验的方法，依靠现有的模态试验软件，直接获取机械零部件的模态参数。这种方法首先需要测量机械零部件的自由衰减振动信号，然后利用傅里叶变换将其转变到频域信号，进而读取模态频率，并利用半功率带宽法求得阻尼比。其易受测量噪声、采样频率、频率分辨率、采样点数等因素的影响，特别是，半功率带宽法虽然广泛用于识别阻尼，但是其准确性和重复性差。时频信号分解方法能处理非线性和非平稳信号，相对于只适用于分析平稳信号的傅里叶变换，时频信号分解方法更适用于分析脉冲激励下机械零件的自由衰减振动信号。利用时频信号分解方法处理多模态自由衰减振动信号来识别各模态参数，关键是将其多模态的自由衰减振动信号分解成多个单模态的分量信号，然后根据单自由度系统脉冲激励下位移响应的表达式，利用数值方法可求得模态频率和阻尼比。

时频信号分解方法如EMD(经验模态分解法)、LMD(局部均值分解法)可以将一个多分量的复杂信号分解成一系列单分量信号之和。以LMD方法为例，其可以将信号x(t)分解成k个PF分量和剩余信号u_k(t)之和。则有

由PF_p(t)和其Hilbert变换H[PF_p(t)]可构造解析信号z_p(t)：

模态参数识别(Modal Parameter Identification，MPI)是机械振动分析中一项重要研究内容，对了解机械系统振动特性有重要意义。对于一个多自由度的机械系统来说，脉冲激励下的位移响应可以表示成多个单自由度系统位移响应的叠加，即：

式中，A_p、ζ_p、ω_np和φ_p分别为第p阶模态的位移幅值系数、模态阻尼比、固有角频率和初相位。

对于小阻尼情况，对比式(2)和式(3)，瞬时幅值和瞬时相位可表示为

对式(4)两边取对数，可得：

lna_p(t)＝-ζ_pω_npt+ln A_p (6)

由式(5)和(6)可以得到瞬时相位曲线和对数幅值曲线，对其进行线性拟合，根据拟合后直线的斜率来识别结构的模态固有频率和阻尼比。