声振论坛

 找回密码
 我要加入

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 2562|回复: 12

[结构振动] 请求讨论阻尼比识别方法

[复制链接]
发表于 2006-5-11 10:12 | 显示全部楼层 |阅读模式

马上注册,结交更多好友,享用更多功能,让你轻松玩转社区。

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?我要加入

x
阻尼比识别方法有很多种,每种方法都有其长也有其短,请大家讨论讨论现有的阻尼比识别方法,特别是多自由度,密集模态的阻尼比识别方法,说说自己的心得。

评分

1

查看全部评分

回复
分享到:

使用道具 举报

发表于 2006-5-11 20:44 | 显示全部楼层
本帖最后由 VibInfo 于 2016-4-25 14:51 编辑

  

阻尼比绝对的精度很低,低的可怜
半公率点方法就不说了,粗糙的很,而且需要对谱线插值。
ERA方法在输入的脉冲响应很精确的情况下也只能达到20%以内,也许我的数据预处理过程很毛糙
hilbert方法也不够理想,觉得在实际处理的时候需要针对性的取其中的一段数据作最小二乘,因为在对数图上可能极其不像条直线。精度在有噪声污染下也不高。

有些文献给的精度高,个人认为:
(1)算法好,数据处理过程合理
2)结果带有随机性,不排除只挑选好的结果
3)可能就是在下以小人之心度君子之腹了

评分

1

查看全部评分

 楼主| 发表于 2006-5-12 09:39 | 显示全部楼层

流程图

本帖最后由 VibInfo 于 2016-4-25 14:51 编辑

  lxinghan说的正是。hht方法识别阻尼的时候,毛病很多,有的信号可以很精确地识别出来,而有的则根本识别不出来。我觉得有两方面的原因,一方面就是针对有些信号(如各阶频率太靠近等原因),emd方法分解出来的根本不是各阶衰减信号(当然这也不是emd的初衷),这样自然不能正确识别出阻尼比;另一方面就是仁兄所说的,尽管emd分解出了各阶衰减信号分量,但幅值对数曲线两端根本不是直线,拟合出直线误差很大,所以识别出的阻尼比精度差,需要截取较为接近直线的那段做拟合。但是如何截取,对不同的信号又不一样。除了这两个方面,此方法还受很多其它因素的影响。特别是对抗噪声干扰能力太差。
针对有些文献所述方法精度高,我认为“只挑选好的结果”是很可能的,我试过很多种别人的方法,都发现很难达到他的精度。关键是你换一个类似的算例,结果就大相径庭了。

评分

1

查看全部评分

发表于 2006-5-16 17:02 | 显示全部楼层
我用ERA方法识别出的阻尼比误差达到40%
发表于 2009-3-23 20:10 | 显示全部楼层
本帖最后由 VibInfo 于 2016-4-25 14:51 编辑

ERA算法中,从A的特征值得到 频率,这一步的理论基础是什么?
能不能给个文献,我查了半天只找到介绍ERA本身的,没有找到解释如何计算频率和模态的,
最好是英文的文献,

多谢,

原帖由 hyl2323 于 2006-5-11 10:12 发表
阻尼比识别方法有很多种,每种方法都有其长也有其短,请大家讨论讨论现有的阻尼比识别方法,特别是多自由度,密集模态的阻尼比识别方法,说说自己的心得。

发表于 2009-10-4 14:41 | 显示全部楼层
SSI  & P_LSCF其他的不行。
发表于 2009-10-4 14:59 | 显示全部楼层
正交多项式拟合是最好的方法
发表于 2009-10-5 19:05 | 显示全部楼层
我谨慎的怀疑阻尼这个东西,目前的研究根本就不曾入门,都是胡乱标出来的表达式,基本理论就没弄清,表达式也是随意拼凑,本身就不清不楚的东西,探讨它的识别精度讨论的方式有很多,实际意义有多大确实值得怀疑的,
发表于 2009-10-5 20:32 | 显示全部楼层
如果不凑合用,那么怎么往下走?
发表于 2009-10-6 10:12 | 显示全部楼层
系统动态参数识别数值大小以及精度与所采用的方法有关。
我所见过和用过的方法包括:
1、幅频和相频共振法
2、伯德(bode)图法
3、正交分量法
4、矢量法(奈奎斯特圆拟合法)
5、模态分析(SDOF和MDOF方法)
6、频响函数频域拟合方法
发表于 2009-10-6 17:34 | 显示全部楼层

回复 7楼 VibrationMaster 的帖子

不知道大师,怎么得出“正交多项式拟合是最好的方法”这个结论的??请赐教一二。据我所知就不止一种方法比正交多项式方法精度高。
发表于 2009-10-6 23:16 | 显示全部楼层
个人以往经验感觉, 若数据取得不够多或杂讯过多, 则很难得到可靠的阻尼值
个人专业学识有限, 希望大牛们多谈谈! 学习~
发表于 2009-10-9 15:09 | 显示全部楼层
版主怎么不建一个qq群,方便大家一起谈论学习!!
您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要加入

本版积分规则

QQ|小黑屋|Archiver|手机版|联系我们|声振论坛

GMT+8, 2024-11-14 15:49 , Processed in 0.076664 second(s), 18 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表