[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

摘要

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，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。

主权项

1.一种测量大噪声环境下振动结构频率响应函数的方法，其特征在于步骤如下：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进行p阶分数阶傅里叶变换，得到复数信号x的分数阶傅立叶谱Xp(u)=Fp(x(t))=∫-∞+∞x(t)Kp(t,u)dt,]]>其中，X_p(u)为，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；步骤5：以输出数据y₁(t)作为复数的实部，输出数据y₂(t)作为复数的虚部，得到复数输出数据y(t)＝y₁(t)+jy₂(t)；然后对复数输出数据y进行p阶分数阶傅里叶变换，得到复数输出数据y的分数阶傅立叶谱Yp(u)=Fp(y(t))=∫-∞+∞y(t)Kp(t,u)dt;]]>步骤6：采用窄带滤波器D(u)，在分数阶傅立叶域内对复数输出数据进行滤波，提取复数输出数据的主能量谱Yp′(u)=Yp(u)D(u);]]>所述的窄带滤波器D(u)=1Xp(u)≥c0Xp(u)<c,]]>其中，阈值c＝max(|X_p(u)|)·0.5％，|·|表示对复数取模值；步骤7：对提取的主能量谱进行-p阶的分数阶傅里叶变换，获得去噪后的复数输出数据：y′(t)=F-p(Yp′(u))=∫-∞+∞Yp′(u)K-p(t,u)dt;]]>其中的实部为输出数据y1(t)去噪后的结果，记为y1′(t)=real(y′(t)),]]>式中real()表示取复数的实部；虚部为输出数据y₂(t)去噪后的结果，记为y2′(t)=imag(y′(t)),]]>式中imag()表示取复数的虚部；步骤8：采用H₁估计方法，利用两组去噪后的实验数据，估计振动结构的频率响应函数，得到两组频响函数估计值，H^1(ω)=Sy1′x1(ω)Sx1x1(ω)]]>和H^2(ω)=Sy2′x2(ω)Sx2x2(ω);]]>其中：为输入信号数据x₁，x₂的自功率谱密度矩阵，为去噪后输出实数数据与输入信号数据x₁，x₂的互功率谱密度矩阵；步骤9：频率响应函数的测量值为两组估计结果的平均值H^(ω)=H^1(ω)+H^2(ω)2.]]>