Nâng cao hiệu quả nhận dạng các tham số dao động dựa trên kỹ thuật tách nguồn mù

Từ khóa:

phân tích dao động
vấn đề chưa xác định
kích động điều hòa.

https://doi.org/10.59382/j-ibst.2024.vi.vol4-3

Tóm tắt:

Các phương pháp nhận dạng dựa trên kỹ thuật tách nguồn mù (BSS) ngày càng thu hút nhiều chú ý như một công cụ thay thế cho các kỹ thuật nhận dạng dao động. Tuy nhiên, việc triển khai chúng còn chưa phổ biến trong các ứng dụng nhận dạng, đặc biệt là trong những trường hợp số lượng cảm biến bị hạn chế (vấn đề chưa xác định) hoặc khi có mặt của kích động điều hòa. Bài báo đề xuất một quy trình nhận dạng dao đông dựa trên kỹ thuật BSS để xử lý các vấn đề chưa xác định hoặc dưới sự hiện diện của kích động điều hòa. Mô phỏng số và ví dụ thực nghiệm cho thấy rằng trong các tình huống chưa xác định hoặc sự hiện diện của kích động điều hòa, phương pháp được đề xuất thực hiện nhận dạng chính xác và hiệu quả.

Nội dung:

Tài liệu tham khảo:

[1]   D.J. Ewin (2000), Modal Testing: Theory, Practice and Application, seconded. Research Studies Press Ltd, Hertfordshire. 

[2]   R. Brincker, P.H. Kirkegaard (2010), Special issue on operational modal analysis, Mechanical Systems and Signal Processing 24, 1209–1212. 

[3]   I Rune Brincker, Carlos E. Ventura (2015). Introduction to Operational Modal Analysis, John Wiley & Sons.

[4]   A. Hyvärinen, E. Oja (2000), Independent component analysis: algorithms and applications, Neural Networks 13, 411–430. 

[5]   A. Belouchrani, A.K. Abed-Meraim, J.-F. Cardoso, E. Moulines (1997), A blind source separation technique using second-order statistics, IEEE Transactions on Signal Processing 45, 434–444. 

[11] G. Kerschen, F. Poncelet, J.-C. Golinval (2007), Physical interpretation of independent component analysis in structural dynamics, Mechanical Systems and Signal Processing 21, 1561–1575.

[12] T. Xu, W.W. Wang, W. Dai (2013), Sparse coding with adaptive dictionary learning for underdetermined blind speech separation, Speech Commun. 55, 432–450.

[13] F. Amini, Y. Hedayati (2016), Underdetermined blind modal identification of structures by earthquake and ambient vibration measurements via sparse component analysis, J. Sound Vib. 366, 117–132,

[14] K. Yu, K. Yang, Y. Bai (2014), Estimation of modal parameters using the sparse component analysis based underdetermined blind source separation, Mechanical Systems and Signal Processing 45, 302–316.

[15] Y. Yang, S. Nagarajaiah (2013), Output-only modal identification with limited sensors using sparse component analysis, Journal of Sound and Vibration 332, 4741–4765.

[16] T. Lago (1997). “The difference between harmonics and stochastic narrow band responses”. In: Presentation at the SVIBS symposium. Stockholm: Structural Vibration Solution.

[17] Niels-Jørgen Jacobsen, Palle Andersen, and Rune Brincker (2007). “Eliminating the Influence of Harmonic Components in Operational Modal Analysis”. In: The International Modal Analysis Conference IMAC-XXIV: A Conference & Exposition on Structural Dynamics. Society for Experimental Mechanics.

[18] Duc-Tuan Ta; Thien-Phu Le; Michael Burman (2021). Operational modal identification based on parallel factor decomposition with the presence of harmonic excitation. Comptes Rendus Mécanique, Volume 349 no. 3, pp. 435-452.

[19] Kevin P. Balanda and H. L. MacGillivray (1998). “Kurtosis: A Critical Review”. In: The American Statistician 42.2, pp. 111–119.

[20]         R. Allemang (2003), The modal assurance criterion - twenty years of use and abuse, Sound and Vibration 37 (2003) 14–23.