色度识别算法

校准有色噪声

针对运行模态分析中将激励白噪化假设的误差，通过定义色度函数从输出中识别噪声色度并在模态辨识前加以校准。

Lu, Xiangyu · 陈怀海 · 贺旭东

Applied Sciences (Switzerland) 2024

技术优势

不用假设白噪声

直接从输出响应中识别噪声色度，避免因白噪化假设引入的频率和阻尼比识别误差。

色度可识别

提出色度识别技术，通过定义色度识别函数从响应中判断激励噪声的颜色类型。

仿真实验验证

通过四类有色噪声激励下的仿真和悬臂梁粉红噪声基础激励实验，验证了方法的可行性。

应用场景

• 结构健康监测：在环境激励下获得更准确的模态参数，提高损伤识别的可靠性。
• 机械故障诊断：校正实际激励中的有色噪声，避免误判机械结构的固有频率和阻尼。
• 振动数据分析：提供噪声色度信息，提升从振动信号中提取模态参数的准确性。