19.模态空间01.02 — 利用实际工作载荷作为模态试验的激振力,有意义吗?

MODAL SPACE – IN OUR OWN LITTLE WORLD

模态空间 – 在我们自己的小世界  Pete Avitabile()  KSI科尚仪器 董书伟(译)

Feb01-01

利用实际工作载荷作为模态试验的激振力,有意义吗?

如果这个力是随机信号的话?

这个问题不容易回答。它牵涉到的很多方面,为了充分理解其解答,我们需要进行讨论。

利用随机工作激励似乎是一个很好的主意,但结果是,提取出来的模态参数不可能跟模态试验中得到的参数那样几乎一样好,其中模态试验利用更为传统意义的某种激励技术。我们讨论一下这个问题,来看一看容易犯的一些错误在哪里。为了理解全部真谛,之前另外一些已经问过并其已经作答的模态问题将有助于阐明这个问题(SEM ET V23 No1, V23 No4, V23 No6 )。

让我们回想一下,通常情况下进行试验模态测试来提取结构的固有的模态参数 — 即,频率、阻尼和模态振型。为了提取这些参数,需要测得精确的频响函数。通常,我们竭尽全力地激励结构,利用非常专门的激励技术来减少,或者尽大可能地消除可能存在的泄漏和其他信号处理误差。记住,任何存在的信号处理误差都会使测得的频响畸变,并且它们自身表现为不准确的模态参数。

一般说来,随机信号不能提供最优的激励来得到精确的频响函数。随机激励技术以在测得的频谱中引起泄漏而不受人待见。跟其他没有泄漏的测量技术(如猝发随机、正弦扫频、数字步进正弦)相比,即使加窗,所测得的频响函数也会失真。利用随机激励和猝发随机激励得到的频响函数之间的比较如图1所示。很清楚,在测量结果中没有泄漏的猝发随机的测量结果远远优于随机测量结果。(尽管没有显示,相干也是同样更优。)

更进一步讲,从随机激励中提取出来的模态参数同样会有畸变,并且在很多情况下,在测量结果中实际上看起来好像是有两个峰。这是利用随机激励进行测量的频响函数中可以看到的典型影响。泄漏是一个需要认真关注的问题,需要加窗来减少泄漏。开发用于模态试验的专门函数的全部意义所在就是为了得到高精度的频响函数,这样就不需要加任何窗函数,可以得到免受泄漏影响的测量结果,这样可以精确提取模态参数。

Feb01-Fig01

那么是什么让人想到要用工作随机激励来进行模态试验?嗯,如果真要用实际激励来激振结构,那么响应将会与运行中的实际响应一样。这个响应将是实际运行变形的准确描述,这可以在结构中看出来。但另一方面,测量到的响应用于工作变形分析更为恰当 — 而不是试验模态研究!

受到随机输入激励引起的结果响应的示意图如图2所示。这个图形上有多个方面的内容会有助于搞清楚我们手头的这个问题。激励函数是宽带的,但具有非常清楚的轮廓,轮廓并不平坦,于是按照不同的激振水平激起了所有阶模态。

首先最重要的一点是,注意到频响函数无非是一个带通滤波器,作为一个频域函数,对输入强迫激励进行放大和衰减。如果频响函数的估计受到数字信号处理过程(如,数字化、量化、泄漏、加窗、频响估计方法,等等)的损害或者扭曲,情况又会如何呢???嗯,当然,这会影响到计算得到的响应!模态试验的目的是要提取准确的系统动力学特性。

Feb01-Fig02

第二点,在频带范围内的激励频谱的水平对系统的响应有直接的影响。图3非常清楚地表明了在频带范围内响应具有明显的变化。因为ADC模数转换器的最大量程设置是由总体频谱决定的,在测得的函数的准确度上将会有很大的差异。实际上,响应谱分量的量级越小,与模数转换过程相关的量化误差的影响就越大,当观察1、3阶模态的响应时,这个情况就特别明显。注意到因为输入激励的量级极小所致,1阶模态表现出非常微弱的响应;1阶模态的响应非常小,可能会受到噪声的影响。

Feb01-Fig03

第三点,记住如果利用随机信号,那么必须施加汉宁窗,否则测量到的信号中将含有明显的泄漏。无论如何,测得的频响函数必将受到窗函数和泄漏的影响。测得的函数不是最好的,提取出来的模态参数将会受到这些信号处理的不良影响。

第四点,在某些频率区间内激励信号的能量不足、信号类型的随机特性导致的泄漏和窗函数误差,与之相关,测得的频响函数会有误差。在相干中可以看到与泄漏相关的频响函数误差,在共振峰附近尤甚,模态参数估计值会有误差,这是因为用于模态参数估计过程的频响函数估计值比较差。

那么,在从测得的函数中求取模态模型的重点事项中,激励技术越好,得到的结构模态参数也就越好。利用工作随机频谱,就不一定会发生这种情况了。一旦得到模态模型,如有必要,利用测得的频响函数就可以确定结构的实际响应,如图2所示。但是为了求得准确的响应,最重要的是要从准确的频响函数中得到准确的模态模型。

嗯,利用工作条件下的激励进行工作条件下的测试有着极大的价值。但未必是用于求取模态模型的估计频响函数的最优方法。我希望现在你理解了用工作激励进行试验模态测试相关的这个问题。如果你有关于模态分析的任何其他问题,尽管问我好了。

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