استخراج مشخصه‌های لحظه‌ای و بکارگیری آنها در شناسایی پارامترهای سازه‌های متغیر با زمان با استفاده از روش‌های آنالیز ویولت و تجزیه مود تحلیلی-هیلبرت

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

آزمایشگاه آنالیز مودال، قطب مکانیک جامدات تجربی، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه علم و صنعت ایران، نارمک، تهران، 16844، ایران.

چکیده

خصوصیات و مشخصه‌های دینامیکی سازه‌های مهندسی ممکن است به علل مختلف و البته اغلب با گذر زمان، در طول عمرشان تغییر کنند. در این چنین سازه‌های مهندسی که می‌توان برای آنها عبارت "سیستم‌های متغیر با زمان" را به‌کار برد، شناسایی پارامترهای دینامیکی متغیر با زمان از جمله فرکانس مودال لحظه‌ای، بسیار مهم است چراکه می‌تواند به مهندسان در زیر نظر گرفتن وضعیت عملکردی سازه‌ها کمک کند، همچنین با کمک آن آسیب‌های سازه­ای را تشخیص داده و وضعیت سازه را با روشی مقرون به صرفه ارزیابی کنند. در واقع ابزارهایی که بتوانند در مسیر تحلیل این دست از سیستم‌ها مشخصه‌هایی همانند فرکانس لحظه‌ای را به درستی کسب کنند، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار هستند. ابزار استخراج این نوع از مشخصه‌ها از پاسخ دینامیکی، به‌عنوان روش‌های آنالیز حوزه زمان- فرکانس شناخته می‌شوند. از این مشخصه‌های لحظه‌ای می‌توان به‌منظور شناسایی پارامترهای زمان- متغیر موجود در این سازه‌ها، همانند سفتی و دمپینگ زمان- متغیر، استفاده کرد.
در این مقاله، دو گروه از قدرتمندترین روش‌های آنالیز حوزه زمان- فرکانس، یعنی آنالیز ویولت و آنالیز تجزیه مود تحلیلی- هیلبرت به‌منظور استخراج مشخصه‌های لحظه‌ای به‌کار گرفته می‌شوند. این دو دسته روش در استخراج این مشخصه‌ها در مقام مقایسه با یکدیگر قرار گرفته، برتری آنها نسبت به یکدیگر در شرایط همراه با نوفه[i] و بدون نوفه  مورد بررسی قرار می‌گیرد. سپس از ترکیب هر یک از این دو دسته روش با الگوریتم‌های موجود در شناسایی پارامتری سیستم­های چند درجه آزادی متغیر با زمان، ترکیب‌های جدیدی معرفی شده که بهبود عملکرد در شناسایی پارامترهای زمان- متغیر را گزارش می‌کنند.



[i]. Noise

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Instantaneous characteristics extraction and applying them to identify parameters of time-varying structures using wavelet analysis and analytical mode decomposition-Hilbert methods

نویسندگان [English]

  • Amir Golestaneh
  • Hamid Ahmadian
Modal analysis laboratory, Center of excellence in experimental solid mechanics, School of Mechanical Engineering, Iran University of Science and Technology, Narmak, Teheran, 16844, Iran.
چکیده [English]

The dynamic properties and characteristics of engineering structures may change throughout their lives for a variety of reasons, often over time. In such engineering structures, for which the term "time-varying systems" can be used, it is important to identify time-varying dynamic parameters, including instantaneous modal frequency, as it can enable engineers to monitor the performance of structures. It also helps to diagnose structural damage and assess the condition of the structure in a cost-effective manner. In fact, tools that can correctly obtain characteristics similar to the instantaneous frequency in the analysis of such systems have particular importance. Tools for extracting such characteristics from dynamic responses are known as time-frequency domain analysis methods. These instantaneous characteristics can be used to identify time-varying parameters in these structures, such as time-varying stiffness and damping.
In the current paper, two of the most powerful methods of time-frequency domain analysis, namely wavelet analysis, and analytical mode decomposition-Hilbert, are used to extract instantaneous characteristics. These two methods in extracting the characteristics are compared with each other, their superiority over each other in noise, and no noise conditions are examined. Then, by combining each of these two methods with existing algorithms in the parametric identification of multi-degree of freedom time-varying systems, new combinations are introduced that report performance improvements in the identification of time-variable parameters.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Instantaneous frequency
  • Wavelet Analysis
  • Analytical mode decomposition-Hilbert
  • Parametric identification of time-varying structures
[1] Chui, C., “An Introduction to Wavelets”, Academic Press Inc. San Diego, USA, 1992.
[2] Staszewski, W. J. "Identification of non-linear systems using multi-scale ridges and skeletons of the wavelet transform", Journal of Sound and Vibration, 1998, Vol.214, no.4, pp.639-658.
[3] Kijewski, T., and A. Kareem, "Wavelet transforms for system identification in civil engineering", Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2003, Vol.18, no.5, pp.339-355.
[4] Ta, Minh-Nghi, and Joseph Lardiès, "Identification of weak nonlinearities on damping and stiffness by the continuous wavelet transform", Journal of sound and vibration, 2006, Vol.293, no.1-2, pp.16-37.
[5] Yan, B. F., Ayaho Miyamoto, and Eugen Brühwiler, "Wavelet transform-based modal parameter identification considering uncertainty", Journal of Sound and Vibration, 2006, Vol.291, no.1-2, pp.285-301.
[6] Lardies, Joseph, and Ta Minh-Ngi, "Modal parameter identification of stay cables from output-only measurements", Mechanical systems and signal processing, 2011, Vol.25, no.1, pp.133-150.
[7] Wang, Chao, Wei-Xin Ren, Zuo-Cai Wang, and Hong-Ping Zhu, "Instantaneous frequency identification of time-varying structures by continuous wavelet transform", Engineering Structures, 2013, Vol.52, pp.17-25.
[8] Carmona, René A., Wen L. Hwang, and Bruno Torrésani, "Characterization of signals by the ridges of their wavelet transforms", IEEE transactions on signal processing, 1997, Vol.45, no.10, pp.2586-2590.
[9] Ghanem, Roger, and Francesco Romeo, "A wavelet-based approach for the identification of linear time-varying dynamical systems", Journal of sound and vibration, 2000, Vol.234, no.4, pp.555-576.
[10] Huang, Norden E., Zheng Shen, Steven R. Long, Manli C. Wu, Hsing H. Shih, Quanan Zheng, Nai-Chyuan Yen, Chi Chao Tung, and Henry H. Liu, "The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis", Proceedings of the Royal Society of London. Series A: mathematical, physical and engineering sciences, 1998, Vol.454, no.1971, pp.903-995.
[11] Yang, Jann N., Ying Lei, Silian Lin, and Norden Huang, "Identification of natural frequencies and dampings of in situ tall buildings using ambient wind vibration data", Journal of engineering mechanics, 2004, Vol.130, no.5, pp.570-577.
[12] Shi, Z. Y., and S. S. Law, "Identification of linear time-varying dynamical systems using Hilbert transform and empirical mode decomposition method", 2007, pp.223-230.
[13] Shi, Z. Y., S. S. Law, and X. Xu, "Identification of linear time-varying mdof dynamic systems from forced excitation using Hilbert transform and EMD method", Journal of Sound and Vibration, 2009, Vol.321, no.3-5, pp.572-589.
[14] Wang, Zuocai, and Genda Chen, "Recursive Hilbert-Huang transform method for time-varying property identification of linear shear-type buildings under base excitations", Journal of engineering mechanics, 2012, Vol.138, no.6, pp.631-639.
[15] Chen, Genda, and Zuocai Wang, "A signal decomposition theorem with Hilbert transform and its application to narrowband time series with closely spaced frequency components", Mechanical systems and signal processing, 2012, Vol.28, pp.258-279.
 
 
[16] Wang, Zuo-Cai, and Gen-Da Chen, "Analytical mode decomposition of time series with decaying amplitudes and overlapping instantaneous frequencies", smart materials and structures, 2013, Vol.22, no.9, p.095003.
[17] Bedrosian, E. "A Product Theorem for Hilbert Transforms, Memorandum RM-3439-PM." 1962.
[18] Gao, Robert X., and Ruqiang Yan, “Wavelets: Theory and applications for manufacturing”, Springer Science & Business Media, 2010.
[19] Valikhani, Mohammad, and Davood Younesian, "Application of an optimal wavelet transformation for rail-fastening system identification in different preloads," Measurement, 2016, Vol.82, pp.161-175.