基于经验小波变换的结构损伤特征提取
发布时间：2021-03-07 16:49
为了更好地提取结构损伤特征信息,提出了基于经验小波变换（EWT）和希尔伯特变换的振动信号分析方法。首先,用EWT对结构损伤加速度振动信号的频谱进行自适应分割,然后提取不同的调幅-调频（AM-AF）分量,最后对其进行希尔伯特变换,获取瞬时频率。仿真和工程实验结果表明:经验小波变换相对于经验模态分解（EMD）可以更好地提取信号的各个特征分量,为信号时频处理奠定基础,且分解的模态少,不存在虚假模态。同时,EWT与Hilbert的结合更进一步验证了该方法的有效性。
【文章来源】：计算机与数字工程. 2020,48(01)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
四种工况采集的加速度信号图
2020年第1期计算机与数字工程（b）信号x2(t)的时域波形图1信号的时域波形图（a）x1(t)EWT分解（b）x1(t)EMD分解（c）x2(t)EWT分解（d）x2(t)EMD分解图2信号的EWT和EMD分解4实际工程振动信号的实验与分析4.1实际工程振动信号的EWT分解本节实验数据来自ASCE实际工程振动加速度信号的采集（第二期）［21］，是UBC地震工程实验室实际测量得到的。损伤体现为取掉结构板层间的斜支柱或松动螺栓的形式。工程振动数据选取电动机振动激励下产生的加速度信号，采样频率是200Hz，择取6000个数据进行分析研究，选取以下四种工况进行研究，如图3所示。1）无损伤状况；2）东南侧1层与4层一个跨的斜支柱取掉；3）东侧全部层的斜支柱与2层朝北的斜支柱取掉；4）全部层的斜支柱取掉，加之全部层东北侧4层横梁端头的螺栓松动状况。图3损伤模式图4~5为四种不同工况下采集的加速度振动信号及四种工况利用EWT方法分解得到的信号。图4四种工况采集的加速度信号图（a）（b）（c）（d）图5四种工况下加速度信号的EWT分解图4.2振动信号频谱边界探测和Hilbert变换为了更好地区分有无损伤信号，图6是对应图4~5中四种工况下的信号频谱图。其中图（a）、（b）、（c）、（d）是四种工况的N分别为2，7，11，6所对应的信号频谱边界探测，其中图（a）没有探测到频谱的边界，图（b）、（c）、（d）探测到损伤信号大概分布在20Hz、30Hz左右的低频区。结构发生损伤时，其本征频率随之发生变?
2020年第1期计算机与数字工程（b）信号x2(t)的时域波形图1信号的时域波形图（a）x1(t)EWT分解（b）x1(t)EMD分解（c）x2(t)EWT分解（d）x2(t)EMD分解图2信号的EWT和EMD分解4实际工程振动信号的实验与分析4.1实际工程振动信号的EWT分解本节实验数据来自ASCE实际工程振动加速度信号的采集（第二期）［21］，是UBC地震工程实验室实际测量得到的。损伤体现为取掉结构板层间的斜支柱或松动螺栓的形式。工程振动数据选取电动机振动激励下产生的加速度信号，采样频率是200Hz，择取6000个数据进行分析研究，选取以下四种工况进行研究，如图3所示。1）无损伤状况；2）东南侧1层与4层一个跨的斜支柱取掉；3）东侧全部层的斜支柱与2层朝北的斜支柱取掉；4）全部层的斜支柱取掉，加之全部层东北侧4层横梁端头的螺栓松动状况。图3损伤模式图4~5为四种不同工况下采集的加速度振动信号及四种工况利用EWT方法分解得到的信号。图4四种工况采集的加速度信号图（a）（b）（c）（d）图5四种工况下加速度信号的EWT分解图4.2振动信号频谱边界探测和Hilbert变换为了更好地区分有无损伤信号，图6是对应图4~5中四种工况下的信号频谱图。其中图（a）、（b）、（c）、（d）是四种工况的N分别为2，7，11，6所对应的信号频谱边界探测，其中图（a）没有探测到频谱的边界，图（b）、（c）、（d）探测到损伤信号大概分布在20Hz、30Hz左右的低频区。结构发生损伤时，其本征频率随之发生变?
【参考文献】：
期刊论文
[1]经验小波变换在变压器铁心松动故障诊断中的研究[J]. 王忠强,钱诗林,寇晓适,娄建勇. 机械设计与制造. 2018(01)
[2]一种基于经验小波变换的齿轮副故障诊断方法[J]. 宋世毅. 机械. 2017(09)
[3]基于经验小波变换的变压器振动信号特征提取[J]. 赵妙颖,许刚. 电力系统自动化. 2017(20)
[4]基于经验小波变换的振动信号分析[J]. 陈学军,杨永明. 太阳能学报. 2017(02)
[5]基于经验小波变换的电晕电流降噪方法[J]. 王秋生,陈璐,袁海文,刘元庆,刘颖异. 电网技术. 2017(02)
[6]基于经验小波变换的机械故障诊断方法研究[J]. 李志农,朱明,褚福磊,肖尧先. 仪器仪表学报. 2014(11)
[7]一种改善EMD端点效应的新方法及其在谐波分析中的应用[J]. 苏玉香,刘志刚,李科亮,霍柏超. 电工电能新技术. 2008(02)
博士论文
[1]结构健康监测与智能诊断技术研究[D]. 刘义艳.长安大学 2010
本文编号：3069467
【文章来源】：计算机与数字工程. 2020,48(01)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
四种工况采集的加速度信号图
2020年第1期计算机与数字工程（b）信号x2(t)的时域波形图1信号的时域波形图（a）x1(t)EWT分解（b）x1(t)EMD分解（c）x2(t)EWT分解（d）x2(t)EMD分解图2信号的EWT和EMD分解4实际工程振动信号的实验与分析4.1实际工程振动信号的EWT分解本节实验数据来自ASCE实际工程振动加速度信号的采集（第二期）［21］，是UBC地震工程实验室实际测量得到的。损伤体现为取掉结构板层间的斜支柱或松动螺栓的形式。工程振动数据选取电动机振动激励下产生的加速度信号，采样频率是200Hz，择取6000个数据进行分析研究，选取以下四种工况进行研究，如图3所示。1）无损伤状况；2）东南侧1层与4层一个跨的斜支柱取掉；3）东侧全部层的斜支柱与2层朝北的斜支柱取掉；4）全部层的斜支柱取掉，加之全部层东北侧4层横梁端头的螺栓松动状况。图3损伤模式图4~5为四种不同工况下采集的加速度振动信号及四种工况利用EWT方法分解得到的信号。图4四种工况采集的加速度信号图（a）（b）（c）（d）图5四种工况下加速度信号的EWT分解图4.2振动信号频谱边界探测和Hilbert变换为了更好地区分有无损伤信号，图6是对应图4~5中四种工况下的信号频谱图。其中图（a）、（b）、（c）、（d）是四种工况的N分别为2，7，11，6所对应的信号频谱边界探测，其中图（a）没有探测到频谱的边界，图（b）、（c）、（d）探测到损伤信号大概分布在20Hz、30Hz左右的低频区。结构发生损伤时，其本征频率随之发生变?
2020年第1期计算机与数字工程（b）信号x2(t)的时域波形图1信号的时域波形图（a）x1(t)EWT分解（b）x1(t)EMD分解（c）x2(t)EWT分解（d）x2(t)EMD分解图2信号的EWT和EMD分解4实际工程振动信号的实验与分析4.1实际工程振动信号的EWT分解本节实验数据来自ASCE实际工程振动加速度信号的采集（第二期）［21］，是UBC地震工程实验室实际测量得到的。损伤体现为取掉结构板层间的斜支柱或松动螺栓的形式。工程振动数据选取电动机振动激励下产生的加速度信号，采样频率是200Hz，择取6000个数据进行分析研究，选取以下四种工况进行研究，如图3所示。1）无损伤状况；2）东南侧1层与4层一个跨的斜支柱取掉；3）东侧全部层的斜支柱与2层朝北的斜支柱取掉；4）全部层的斜支柱取掉，加之全部层东北侧4层横梁端头的螺栓松动状况。图3损伤模式图4~5为四种不同工况下采集的加速度振动信号及四种工况利用EWT方法分解得到的信号。图4四种工况采集的加速度信号图（a）（b）（c）（d）图5四种工况下加速度信号的EWT分解图4.2振动信号频谱边界探测和Hilbert变换为了更好地区分有无损伤信号，图6是对应图4~5中四种工况下的信号频谱图。其中图（a）、（b）、（c）、（d）是四种工况的N分别为2，7，11，6所对应的信号频谱边界探测，其中图（a）没有探测到频谱的边界，图（b）、（c）、（d）探测到损伤信号大概分布在20Hz、30Hz左右的低频区。结构发生损伤时，其本征频率随之发生变?
【参考文献】：
期刊论文
[1]经验小波变换在变压器铁心松动故障诊断中的研究[J]. 王忠强,钱诗林,寇晓适,娄建勇. 机械设计与制造. 2018(01)
[2]一种基于经验小波变换的齿轮副故障诊断方法[J]. 宋世毅. 机械. 2017(09)
[3]基于经验小波变换的变压器振动信号特征提取[J]. 赵妙颖,许刚. 电力系统自动化. 2017(20)
[4]基于经验小波变换的振动信号分析[J]. 陈学军,杨永明. 太阳能学报. 2017(02)
[5]基于经验小波变换的电晕电流降噪方法[J]. 王秋生,陈璐,袁海文,刘元庆,刘颖异. 电网技术. 2017(02)
[6]基于经验小波变换的机械故障诊断方法研究[J]. 李志农,朱明,褚福磊,肖尧先. 仪器仪表学报. 2014(11)
[7]一种改善EMD端点效应的新方法及其在谐波分析中的应用[J]. 苏玉香,刘志刚,李科亮,霍柏超. 电工电能新技术. 2008(02)
博士论文
[1]结构健康监测与智能诊断技术研究[D]. 刘义艳.长安大学 2010
本文编号：3069467
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