Autoregressive model updating for modal analysis of non-stationary vibration systems

Résumé

L'analyse modale opérationnelle (OMA) est récemment devenue l'une des techniques les plus efficaces pour extraire les paramètres modaux (fréquences naturelles, rapports d'amortissement et formes de mode) des vibrations pratiques dans des conditions de travail. De nombreux bons résultats ont été observés dans de nombreux domaines, tels que la robotique, l'interaction fluide-structure et les ponts. Comme ces applications sont considérées dans des conditions de travail, leurs paramètres modaux changent avec le temps. Par conséquent, l'identification des paramètres modaux opérationnels dans les structures est une procédure complexe sur le plan informatique et qui prend du temps. En outre, les signaux non stationnaires collectés sont généralement mélangés à un bruit important causé par les conditions de fonctionnement ou les environnements changeants. Par conséquent, la résolution des problèmes à l'aide des moindres carrés est déficiente en termes de rang. Pour atténuer ces inconvénients dans l'OMA, il est essentiel de développer des algorithmes de mise à jour. L'objectif principal de cette étude est de développer de nouveaux algorithmes pour réduire la complexité de calcul, la charge de temps et la singularité de la matrice pour l'identification modale de l'OMA. Les méthodes proposées peuvent être appliquées aux structures vibrantes non stationnaires à variation lente et sont validées par des expériences sur l'interaction fluidestructure. Pour ce faire, la recherche est menée en deux étapes. L'objectif de la première étape est de présenter une nouvelle méthode de mise à jour des paramètres des modèles autorégressifs et de surveillance du changement des paramètres modaux pour les systèmes de vibrations non stationnaires à variation lente. Cette méthode évite la complexité de calcul et l'analyse modale fastidieuse pour les systèmes de vibrations non stationnaires à variation lente. La technique de la fenêtre glissante est utilisée pour extraire les paramètres modaux des systèmes. Pour ce faire, le complément de Schur est appliqué à la fenêtre glissante pour mettre à jour les paramètres du modèle en temps et en ordre. La simulation numérique et les expériences sur une plaque émergente sont des moyens efficaces pour valider que l'approche proposée améliore les performances en termes de complexité de calcul et de temps d'exécution. En outre, la méthode proposée est utilisée pour surveiller et suivre le changement des paramètres modaux pour les systèmes non stationnaires à variation lente. Les restrictions de l'approche proposée sont également discutées. Les résultats de la première étape ont été acceptés pour publication dans le Journal of Mechanical Systems and Signal Processing (MSSP). Sur la base des résultats prometteurs concernant la réduction de la complexité de calcul et du temps d'exécution pour l'identification de l'analyse modale, la deuxième étape consiste également à développer un algorithme de mise à jour, qui peut être appliqué aux structures dans des conditions de travail avec uniquement les réponses vibratoires de sortie. En outre, la méthode proposée permet de faire face à la singularité de la matrice causée par les conditions de fonctionnement pour l'analyse modale opérationnelle. L'idée de base de cette méthode consiste à utiliser une fenêtre glissante à court terme (STSW) pour identifier les paramètres modaux des structures vibratoires non stationnaires à variation lente. Cette méthode utilise la méthode récursive des moindres carrés multivariables avec décomposition en valeurs singulières (SVD) pour trouver les solutions dans un segment de données de chaque fenêtre temporelle. L'identification du modèle de mise à jour est effectuée en mettant à jour la SVD de la matrice de données à travers l'ordre et le temps de la fenêtre de calcul précédente pour contrôler les paramètres modaux des systèmes non stationnaires à variation lente. Des applications potentielles sont trouvées dans l'analyse modale des turbines hydrauliques immergées excitées par des écoulements turbulents pour extraire et surveiller le changement des paramètres modaux. Les résultats de cette étape ont été soumis au Journal of Mechanical Systems and Signal Processing (MSSP) pour publication.

Date	20 déc. 2022
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Zhaoheng Liu (Directeur(-trice)) & Viet Hung Vu (Codirecteur(-trice))