系统辨识在桥梁状态监测中的应用

利用系统辨识的基本思想,在频域和时域方面对实现该问题的2类方法进行了对比分析,指出了每种方法的优点和不足.以香港汀九桥的实测数据为基础,在理论和实践上探讨了频域法和时域法在大跨度柔性桥梁环境激励模态参数识别中的应用问题,最后的辨识结果表明其方法在具体的工程应用中的有效性.     

路面冲击响应加速度信号分析处理方法及应用

对加速度信号时域积分误差和频域积分误差进行了理论分析,对比了时域积分和频域积分的积分位移,结果表明频域积分相比时域积分更加稳定,误差更小。基于低频截止的频域积分法,提出了能量补偿频域积分法,应用实例计算结果说明该方法能够在保持积分位移信号稳定的前提下较好地补偿频域积分位移的响应幅值,能够满足工程分析及应用的需要。     

预应力管桩质量事故的检测分析

对近年来遇到的数例预制桩质量事故进行了检测分析,在进行反射波法低应变检测分析中使用了时域和频域相结合的方法,分析突现出事故的原因,以期引起以后同类工程管理者的注意.     

Comparison Between Time and Frequency Domain Method in Vehicle Ride Comfort Analysis

依据国际标准ISO2631和国标GB/T4970《汽车平顺性随机输入行驶试验方法》,对某客车进行了行驶平顺性试验,重点研究了不同算法在平顺性分析中的差别.以FAMOS、VC&MATLAB为软件开发平台,在Parse-val定理基础上实现了时、频域两种算法.结果表明,各种算法计算结果差别不大但各有特点,时域法对峰值系数更加敏感,可用于从人体舒适性角度评价平顺性;频域法则适用于分析1/3倍频程各频带对人体振动的影响并为改善汽车平顺性提供依据,但存在精度较低、处理效率不高等问题.而频率法中两种谱估计法的对比结果表明,Welch经典谱估计法的一致性较差,而采用AR模型的Yule Walker估计法性能相对稳定.     

大跨斜拉桥施工与成桥状态风致抖振响应分析

为研究大跨斜拉桥成桥与施工状态的风致抖振响应,分别采用时域和频域方法对一座典型大跨斜拉桥的成桥状态、施工最大双悬臂与最大单悬臂状态进行了数值计算.采用改进的谐波合成法模拟桥梁结构的随机脉动风场,基于有限元编程,实现了考虑自激力的斜拉桥抖振时域分析,使用多模态耦合分析方法进行斜拉桥的频域抖振分析.分析结果表明:在主梁设计基准风速下,成桥状态和施工状态的横桥向和扭转角抖振位移均较小,施工最大双悬臂中跨悬臂端点竖桥向抖振位移较大,在施工中应妥善处理;成桥与施工状态下的主塔塔顶抖振位移均较小,施工过程中可以不考虑主塔顶部的位移控制;基于合理模拟风场的时域计算方法,能够考虑各种非线性因素,能够较好地反映斜拉桥的抖振响应;不考虑气动导纳的频域计算会夸大斜拉桥的抖振响应,考虑Sears函数作为气动导纳的频域计算方法会低估斜拉桥的抖振响应.     

基于燃烧离子传感技术的发动机指示转矩实时估计

提出了一种基于缸内离子传感技术的发动机指示转矩估计方法.通过对发动机缸内燃烧生成离子电流的时域及频域分析,探讨了燃烧离子电流特征值与发动机指示转矩之间的关系.试验结果表明:在时域上,离子电流第二峰电压的大小和位置与发动机指示转矩具有良好的对应关系;在频域上,对离子电流信号进行了傅立叶变换后,其基频下的幅值与转矩对应关系更明显,因此,采用频域分析方法进行发动机转矩估计具有更高的精度,实时性也好.     

最优预瞄加速度驾驶员模型参数试验辨识方法研究

研究通过试验辨识获得最优预瞄加速度驾驶员模型物理参数的方法。采用时域辨识方法确定模型传递函数,采用非线性最小二乘法确定传递函数中所包含的物理参数,利用已知目标函数优化预瞄时间和反应时间,针对仿真数据进行了辨识分析。结果表明,该方法对驾驶员模型物理参数的辨识具有良好的效果。     

1种机场场面移动目标特征提取方法

目标特征提取作为其类型识别的关键问题,对保证机场场面运行安全有着重要的研究意义。基于地磁传感器(anisotropic magneto resistance,AMR)采集的机场移动目标磁信号,提出了1种综合考虑磁信号的时域及频域特征的目标检测方法,内容包括目标检测,磁信号的时域及频域特征提取。该方法首先通过在跑道中线布置双传感器方式感知信号并计算目标长度,基于目标长度规整时域信号获得其峰值特征;其次利用小波变换3层分解已规整的时域信号,并归一化各阶及近似信号能量值作为提取信号的频域特征,最终与信号时域特征共同构成信号的全部特征。在实验验证中,利用目标特征区分度测度方法使得不同目标之间的相似度均低于0.79,相比于单一时域或频域特征提取方法,时频特征提取方法消除了不同目标间极端相似的现象。     

基于对称α-稳定分布的可靠性试验场道路时域激励建模方法

可靠性试验场道路比普通道路能够给予车辆更强烈的激励,其幅值分布往往体现出明显的非高斯特征.但现有的道路时域激励建模方法均基于高斯假设,无法准确描述道路激励的非高斯特征.本文中基于对称α-稳定分布理论,提出了一种针对道路激励非高斯特征的参数辨识方法和根据辨识结果重构非高斯时域激励的方法.将该方法应用于某工程车试验场道路采集谱的重构工作,所得重构谱与采集谱具有相似的RMS值,且可准确反映出原采集激励幅值的非高斯分布特征.     

信号时域和频域采样函数周期性与原信号的关系

本文对信号的时域和频域函数采样后,所对应的频域函数和时域函数与原信号的周期关系进行了详细的探讨。