|
我知道激振器有不同的激励信号，哪种是最合适的？ 让我们来探讨一下。 让我们来探讨当今模态分析最常用的激励技术。这些激励技术包括随机、伪随机、猝发随机、正弦快速扫频和数字步进正弦。在这简短地回顾一下这些激励技术（因为之前已经介绍过），但更重要的是所有这些激励方式是否一直提供相同的结果。这是不能直截了当就能回答的，因此我们需要讨论激振器激励测试的一些考虑方面。图1所示的为现今主要使用的激励信号。 图1 激振器典型的激励信号 随机激励今天有时仍然使用，即使泄漏和窗函数会引起测量信号失真。图1所示的随机激励中用不同的颜色表示不同时间段的时域信号。（这样做主要是突出表明测量的每个时域数据块信号都是不同的。）因为每个数据块信号都不同于其他的数据块信号，所以采集每个数据块时，激励系统的频谱特征都不相同。如果系统具有轻微的非线性，那么系统对每个数据块的响应也不相同，平均后的数据将反映出轻微非线性系统的最佳线性描述。这类激励信号对于最小化或者平滑遭受噪声或者其他测量干扰因素影响的数据，非常有用。但是泄漏和窗函数会使测量数据失真，因此这种激励技术不是最合适的激励技术。 伪随机激励技术是感兴趣频带内的一组频率谱线通过逆变换到时域，产生激励信号的一种激励技术。因为伪随机激励信号本质上是正弦信号，倘若激励时间足够长，能得到系统的稳态响应，那么不存在泄漏。这就证明了伪随机激励是一种非常有用的激励技术。然而，因为激励信号是重复的（注意不同数据块的激励信号颜色相同），所以系统将以一种确定的方式进行响应。这将不能平均系统中可能存在的任何轻微非线性或者其他影响因素。对于线性系统，伪随机激励效果突出。 猝发随机激励技术集成了随机激励和伪随机激励两者的优点。信号从一个样本纪录（时域数据块）到下一个样本纪录是随机的（注意图中用不同的颜色表示不同的样本纪录），并且在处理过程中能平均非线性。因为信号在一个采样周期内能完全能观测到，因此不存在泄漏，不需要加窗。唯一需要关心的是要确保输入和输出响应二者在数据采样周期内能完全观测到。 正弦快速扫频激励方式是一种快速扫频技术，信号在采样周期内能完全能观测到。倘若能得到稳态响应，那么不存在泄漏影响。这种激励技术的优缺点非常类似于伪随机激励技术。一个额外的优点就是输入力的大小可以控制，能用于确定系统中的非线性特征。 数字步进正弦激励技术是另一种非常有用的激励技术。除了每个时刻只有一个频率激励外，其他特征类似于伪随机激励。但是一个重要的不同之处就是对信号幅值进行了改进。宽带技术(前面讨论的激励信号都属于这一类)要求模数转化器捕捉到整个频谱范围内信号的所有能量，但是其频率可能具有以下特征：在频谱上幅值变化幅度大。这对数字步进正弦来说，不成问题，因为任一时刻数字步进正弦激励方式的激励/响应的所有能量在频谱图中只体现在单条谱线上。因此，量化误差在这种激励方式中不会成为问题。 因此，到目前为止，似乎对需要何种激励技术已相当直观了，但现实中，事情不会总是这么简单。因此，我们需要将这些激励技术进行分类，探讨可能出现的一些问题。在过去几十年里，我发现猝发随机激励技术通常工作最优最全面。但是，当结构具有良好的线性特征时，我也使用正弦快速扫频激励技术。当我需要极高分辨率的FRF时，我会使用数字步进正弦激励技术。偶尔，我也使用伪随机和随机激励技术。因此让我解释何时使用这些激励技术和为什么要使用它。 多年前我测试过一个小阻尼结构系统，猝发随机激励对它不是很有效。由于系统阻尼太小，以致于在一个采样间隔时间内响应不能完全观测到，即使猝发时间小于总采样时间的5%。幸运的是，这是个线性结构，因此可以使用伪随机激励技术（但正弦快速扫频激励技术对这个结构同样有效）。 当一个结构存在一些非线性特征时，那么激励量级应与结构在现场条件下的激励相当。正弦快速扫频技术被证实对这类测试非常有效。为什么不使用数字步进正弦激励方式，因为对于这个测试，没有足够数量的采集通道保证测试的可行性。 我认为，对于一些情况，相对于其他激励技术而言，总会存在一种最佳的的激励技术能提供效果最佳的测量。因此，需要比较每种激励技术，以确定哪种激励技术最合适。不要只依赖于一种激励技术，虽然在过去可能证明它是一种可接受的激励技术，但现今它不一定效果最佳。 在今天，模态测试普遍使用多通道采集系统，我推荐使用所有的激励技术进行激励，以便确定哪种激励技术最合适。并且今天硬盘存储容量也大，大容量数据存储不再成为问题。既然已经花费了大量的时间在结构上安装大量的加速度计，那么为什么不采用所有的激励技术进行模态测试，即使数字步进正弦花费的时间远多于宽带激励技术。如果你已经花费3或4天时间准备一次大规模的测试，你会认为有人将关心你是否只花费几个小时和是否采集到的所有可能的数据吗？我认为这不是拒绝的理由，至少你采集到了所有的数据。 我希望我已经回答了你对有关各种不同的激励技术的疑问。如果你还有模态分析其他问题，请咨询我。 注：翻译自Peter Avitabile《Modal Space - In Our Own Little World》 觉得不错，请点赞！ END 扩展阅读 精选导读 回复“1”，传感器安装基本要求 |
|
|
来自： 昵称36307895 > 《NVH》
