本文關(guān)鍵詞： 小波變換 去噪 固有頻率 小波基函數(shù)　出處：《吉林建筑大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：橋梁損傷的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)是近幾年橋梁研究的熱點(diǎn)問(wèn)題,通過(guò)振動(dòng)信號(hào)分析識(shí)別結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)是進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)的基礎(chǔ),因此,如何準(zhǔn)確的進(jìn)行結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別也吸引了廣大學(xué)者的關(guān)注。傳統(tǒng)的傅里葉變換是在頻域內(nèi)對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析,得到連續(xù)的頻譜函數(shù),分析精度高,但仍然存在去噪效果不明顯的缺點(diǎn),特別是對(duì)于短時(shí)高強(qiáng)的噪聲,傅里葉變換將其能量平均到整個(gè)頻譜,對(duì)頻率的識(shí)別造成了干擾。基于小波變換的頻率識(shí)別是一種時(shí)頻域的識(shí)別方法,其時(shí)間定位能力和多分辨率特性使小波分析得到了廣泛的應(yīng)用,但是由于小波基的選擇問(wèn)題制約了小波變換在實(shí)際應(yīng)用中的推廣。本文的研究?jī)?nèi)容主要包括:第一,利用不同的小波基對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪處理并分析各小波基的去噪效果,確定對(duì)振動(dòng)信號(hào)去噪效果最好的小波基,并利用傅里葉變換的頻譜圖對(duì)去噪后的信號(hào)進(jìn)行頻率識(shí)別。第二,介紹小波時(shí)頻圖識(shí)別橋梁各階頻率的原理,采用不用的小波基對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行小波時(shí)頻圖分析,識(shí)別橋梁各階固有頻率,并比較有限元解、傅里葉頻譜圖識(shí)別結(jié)果與小波時(shí)頻圖識(shí)別結(jié)果。簡(jiǎn)而言之,本文是利用小波分析的去噪能力和時(shí)頻分析能力,有效去除信號(hào)中各種噪聲對(duì)固有頻率識(shí)別的影響,使測(cè)得的頻率更加準(zhǔn)確可信,為之后的損傷識(shí)別定位打下基礎(chǔ)。
[Abstract]:Non-destructive detection of bridge damage is a hot issue in recent years. Modal parameters identification by vibration signal analysis is the basis of nondestructive testing. How to accurately identify the structural modal parameters has attracted the attention of many scholars. The traditional Fourier transform is to analyze the signal in the frequency domain to obtain a continuous spectrum function, the analysis accuracy is high. However, there is still a disadvantage that the denoising effect is not obvious, especially for the short-time high-strength noise, the Fourier transform equalizes its energy to the whole spectrum. Frequency recognition based on wavelet transform is a time-frequency domain recognition method, its time location ability and multi-resolution characteristics make wavelet analysis widely used. However, the selection of wavelet bases restricts the extension of wavelet transform in practical applications. The main research contents of this paper are as follows: first. Different wavelet bases are used to Denoise the signal and analyze the denoising effect of each wavelet basis to determine the best denoising effect for the vibration signal. The frequency of the de-noised signal is recognized by Fourier transform spectrum. Secondly, the principle of wavelet time-frequency map recognition of bridge frequency is introduced. The wavelet time-frequency analysis of the measured signal is carried out by using the unneeded wavelet basis to identify the natural frequencies of each order of the bridge, and to compare the finite element solution, the Fourier spectrum recognition result and the wavelet time-frequency pattern recognition result. In this paper, the denoising ability of wavelet analysis and the ability of time-frequency analysis are used to effectively remove the influence of all kinds of noise in the signal on the recognition of natural frequency, so that the measured frequency is more accurate and reliable. It will lay a foundation for the later damage identification and localization.
【學(xué)位授予單位】：吉林建筑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U446

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本文編號(hào)：1455219