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周囲モード同定は、実稼働モード解析( OMA )とも呼ばれ、構造物がその動作条件下 (つまり、初期励起なしまたは既知の人工励起) にあるときに収集された振動データに基づいて、構造物のモード特性を識別することを目的としています。構造物のモード特性には、主に固有周波数、減衰比、モード形状が含まれます。周囲振動試験では、対象の構造物は、測定されないが「広帯域ランダム」であると想定されるさまざまな励起源の下にある可能性があります。後者は、周囲同定方法を開発するときに適用する必要がある概念です。具体的な仮定は方法によって異なります。ただし、使用する方法に関係なく、適切なモード同定では、測定された応答のスペクトル特性が励起の特性ではなくモードの特性を反映する必要があります。
長所と短所
周囲振動試験の主な利点の 1 つは、構造物の (出力) 振動のみを測定すればよいため、実装の経済性が高いことです。これは、自由振動試験や強制振動試験 (既知の入力) の実施に費用がかかったり、混乱が生じたりする可能性がある土木構造物 (建物、橋梁など) にとって特に魅力的です。
アンビエント データを使用してモーダル プロパティを識別することには欠点があります。
- 識別方法はより洗練されています。荷重は測定されないため、識別方法の開発では、荷重をモデル化する必要があります (何らかの確率過程によって)。または、測定された応答に対する荷重の動的影響を除去する必要があります。そうしないと、モード特性のみに基づいてデータの特性を説明することはできません。
- 荷重情報がない場合、識別されたモード特性には重大な識別不確実性が生じる可能性があります。特に、結果は適用された広帯域仮定と同じくらい良好です。
- 特定されたモード特性は、周囲振動レベルの特性のみを反映しており、通常、実用レベルまたは他の設計ケースよりも低くなります。これは、一般に振幅に依存すると認識されている減衰率に特に関係します。
- 構造物は動作状態では主に低レベルで振動するため、測定システムは低ノイズかつ高感度である必要があります。[1]
方法
OMA の手法は、1)周波数領域または時間領域、2)ベイズまたは非ベイズという 2 つの側面で大まかに分類できます。非ベイズ手法はベイズ手法よりも早く開発されました。非ベイズ手法では、相関関数や測定された振動のスペクトル密度など、既知の理論的特性を持つ統計的推定量を使用して識別を行います。一般的な非ベイズ手法には、確率的サブスペース識別[2] (時間領域) や周波数領域分解[3] (周波数領域) などがあります。ベイズ手法は、時間領域[4]と周波数領域で開発されています。[5] [6] [7]
構造物の周波数領域および時間領域の動作モード解析
実用モード解析の目的は、構造物の共振周波数、減衰、および/または動作形状（スケーリングされていないモード形状）を抽出することです。この方法は、構造物の応答のみが測定されるため、出力のみのモード解析と呼ばれることもあります。構造物は、自然な動作条件を使用して励起されるか、または他の励起が構造物に適用される場合があります。[8]ただし、動作形状が適用された力に基づいてスケーリングされない限り、実用モード解析と呼ばれます（たとえば、シェーカーによって励起された風力タービンブレードの動作形状は、実用モード解析を使用して測定されます[9]）。この方法は、ホバリングヘリコプターの動作モードの抽出に使用されています。[10]
実用モード解析と実用たわみ形状
実稼働モード解析と実稼働たわみ形状という 2 つの用語は非常に似ていますが、2 つの異なる解析アプローチを指します。どちらも周囲の振動データを入力として使用しますが、実稼働たわみ形状の場合、全体的な振動応答に対応する形状が作成されます。これは振動振幅のみに基づいており、モード形状を抽出しようとはせず、モード減衰の定量化も得られません。実稼働モード解析では、主な仮定が満たされると、動作環境におけるシステム特性の表現が得られますが、実稼働たわみ形状では、現在適用されている負荷の下でのシステム応答が単純に抽出されます。[11]
注記
- 非ベイジアンOMA [2] [12] [13]およびベイジアンOMA [7]に関するモノグラフを参照。
- OMAデータセットを参照。[14]
参照
参考文献
- ^ Ghalishooyan, M.; Shooshtari (2015 年 5 月 12 ～ 14 日)。「実稼働モード解析技術とその理論的および実践的側面: 包括的なレビューと紹介」第 5 回国際実稼働モード解析会議 (IOMAC 2015)。ヒホン、スペイン。
- ^ ab Van Overschee, P.; De Moor, B. (1996).線形システムのサブスペース識別。ボストン: Kluwer Academic Publisher。
- ^ Brincker, R.; Zhang, L.; Andersen, P. (2001). 「周波数領域分解を使用した出力のみのシステムのモード識別」(PDF) . Smart Materials and Structures . 10 (3): 441. Bibcode :2001SMaS...10..441B. doi :10.1088/0964-1726/10/3/303. S2CID 250917814.
- ^ Yuen, KV; Katafygiotis, LS (2001). 「アンビエントデータを使用したモーダル更新のためのベイジアン時間領域アプローチ」.確率論的工学力学. 16 (3): 219–231. doi :10.1016/S0266-8920(01)00004-2.
- ^ Yuen, KV; Katafygiotis, LS (2001). 「周囲データを用いたモード更新のためのベイズスペクトル密度アプローチ」.地震工学と構造力学. 30 (8): 1103–1123. doi :10.1002/eqe.53. S2CID 110355068.
- ^ Yuen, KV; Katafygiotis, LS (2003). 「アンビエントデータを使用したモーダル更新のためのベイジアン高速フーリエ変換アプローチ」.構造工学の進歩. 6 (2): 81–95. doi :10.1260/136943303769013183. S2CID 62564168.
- ^ ab Au, SK (2017). 運用モード解析：モデリング、推論、不確実性の法則。Springer。
- ^ ハイブリッドデータを使用したモード特性の改善
- ^ ステレオ写真測量法による風力タービンブレードの振動測定
- ^ Lundstrom, Troy; Baqersad, Javad; Niezrecki, Christopher (2013). 「高速ステレオ写真測量法を使用したロビンソン R44 ヘリコプターの運行データの収集」。構造力学の特別トピック、第 6 巻。実験力学協会シリーズの会議議事録。pp. 401–410。doi : 10.1007 / 978-1-4614-6546-1_44。ISBN 978-1-4614-6545-4。
- ^ 「実稼働モード解析と実稼働たわみ形状」。community.sw.siemens.com。
- ^ Schipfors, M.; Fabbrocino, G. (2014). 土木構造物の運用モード解析. Springer.
- ^ Brincker, R.; Ventura, C. (2015). 運用モード解析入門. John Wiley & Sons. doi :10.1002/9781118535141. ISBN 9781118535141。
- ^ 「運用モード解析データバース」。