基于经验模式分解的框架结构螺栓松动检测实验研究
螺栓松动损伤具有非线性特征,在低、高频激励共同作用下,结构动力响应会出现高频激励与结构固有频率之间的调制现象。利用该调制现象,发展了一种基于经验模式分解(EMD)的螺栓松动检测方法,分别对高频正弦和随机激励下结构响应信号进行EMD分解并作功率谱分析,采用EMD分解后含有调制成分的高频固有模式函数(IMF)构造能量损伤指标来识别结构螺栓松动。采用多尺度法进行单自由度非线性模型分析解释高频调制现象,并通过螺栓连接框架结构的振动实验验证了该方法的有效性。结果表明,螺栓松动时,响应信号频域中出现高频激励与固有频率间的调制成分,所构造的能量损伤指标能够有效识别螺栓松动损伤,并且对于初始松动损伤识别更为敏感。
温变工况下螺栓松动检测的独立成分分析方法
导波损伤检测技术的关键在于检测出结构损伤引起的导波信号变化,但环境温度变化也会影响导波传播过程,引起信号改变,导致损伤检测的失败。为了消除温度变化的影响,笔者采用独立成分分析(independent component analysis,简称ICA)方法处理导波响应信号。作为一种盲源分离的算法"CA能够从混合信号中提取得到独立的未知源信号分量。因此利用ICA方法能将导波的响应源信号从被温度变化干扰的混合信号中分离出来,实现消除温度变化干扰的目的。为验证该方法的可行性,以螺栓连接铝板为对象进行实验,采集不同温度下螺栓全紧及松动状态的导波响应信号,将其经过ICA方法处理后应用到损伤定位算法中。结果表明,应用ICA处理后的导波信号能够成功定位松动螺栓,证实了ICA方法排除温度变化对导波传播影响的有效性。
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