[发明专利]一种测量大噪声环境下振动结构频率响应函数的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种测量大噪声环境下振动结构频率响应函数的方法，属于实验模态分析领域。

背景技术

模态实验分析技术是指通过对振动结构施加人工激励，获取结构的振动响应信号，进而依靠实验数据，提取结构的模态参数。其中，利用实验数据，测量振动结构的频率响应函数是该项实验的重要内容。然而，在进行某些模态实验时，振动结构除了受到人工激励外，亦不可避免的受到自然激励的影响。例如，飞行中的飞机在进行模态实验时还会受到大气紊流的激励，海洋平台结构在进行模态实验时也会受到海浪的激励。这部分不可测激励产生的响应信号通常被视为过程噪声，它将显著降低实验数据的信噪比。如何在大噪声环境下，准确测定振动系统的频率响应函数，去除不可测自然激励的不利影响是这类模态实验关注的问题。

目前，传统测量频率响应函数的方法将噪声视为满足正态分布的平稳随机信号，通过对实验数据分段，叠加求和等统计方法，降低噪声的不利影响，但是该类方法对非平稳的噪声信号效果不甚理想。为此，文献“Noise elimination from measuredfrequency response functions，Mechanical Systems and Signal processing，2005，Vol19，p615-631.”提出一种基于奇异值分解的去噪方法，但在该方法处理噪声较大数据时，通常会由于信号空间与噪声空间的奇异值差异并不明显导致方法失效。

文献“Time-Frequency Analysis for Transfer Function Estimation and Application toFlutter Clearance，Journal of Guidance，Control，and Dynamics，1998，Vol.21(3)，p375-382”针对大噪声环境下的飞机颤振试飞试验，提出了一种基于连续小波变换的时频率去噪方法，借助该方法可较为精确的测定频率响应函数，但小波时频分析的计算量较大，难以满足近实时性处理的需求。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种测量大噪声环境下振动结构频率响应函数的方法，可以克服现有方法去噪效果不理想，计算量偏大的不足。

技术方案

本发明的基本思想是：采用线性扫频信号作为激励信号，利用分数阶傅立叶变换，在分数阶傅立叶域内对结构振动的加速度响应信号进行滤波处理，可降低非平稳过程噪声的影响，提高频率响应函数的测量精度。同时，该方法将两组实验信号数据表达为一组复数实验信号数据，避免了两种信号成分重叠的影响，且只需一次滤波即可完成两组实验信号数据的去噪处理，提高了去噪效果和运算速度。

本发明方法的特征在于步骤如下：

步骤1：在欲测量的振动结构的最大波峰处刚性连接安装激振器，将若干个加速度传感器固定于振动结构其它波峰处的表面；所述的最大波峰处为振动结构在自由振动时振幅最大处；

步骤2：以cos线性扫频信号驱动激振器，加速度传感器采集结构振动的加速度响应信号，得到输出数据y₁(t)；所述的cos线性扫频信号数据为：x₁(t)＝Acos[(2π(f₀t+rt²/2)]，其中：A为幅值，f₀为扫频起始频率，r为调频率，t为时间；

步骤3：以sin线性扫频信号驱动激振器，加速度传感器采集结构振动的加速度响应信号，得到输出数据y₂(t)；所述的sin线性扫频信号数据为：x₂(t)＝Asin[(2π(f₀t+rt²/2)]；

步骤4：以cos线性扫频信号数据作为复数的实部，sin线性扫频信号数据作为复数的虚部，得到复数输入数据x(t)＝x₁(t)+jx₂(t)；然后对复数输入数据x(t)进行p阶分数阶傅立叶变换，得到复数输入数据x(t)的分数阶傅立叶谱其中，X_p(u)为复数输入数据的分数阶傅立叶谱，p为分数阶傅立叶变换的阶，K_p(t，u)分数阶傅立叶变换核；