附件C：譯文


水輪機(jī)部件的不確定運(yùn)動(dòng)的模態(tài)分析

摘要

運(yùn)行模態(tài)分析（OMA）允許模態(tài)參數(shù)如固有頻率和阻尼等在運(yùn)行期間僅根據(jù)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)估計(jì)。然而，這些方法存在一個(gè)主要缺點(diǎn)就是評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性問題。本文將探討針對(duì)不同的運(yùn)行條件下的模態(tài)參數(shù)的估計(jì)產(chǎn)生的不確定性和可能的變化。兩種基于最小二乘法的算法將被用來估計(jì)模態(tài)參數(shù)。對(duì)于不確定性的計(jì)算，將用蒙特卡羅法計(jì)算在假設(shè)工作條件不變的模態(tài)參數(shù)。在與安德里茨水力有限公司的合作中，兩種采自安德里茨水力有限公司混流式水輪機(jī)的數(shù)據(jù)將被使用。本文將概括的描述目前的進(jìn)展和取得的成果。
關(guān)鍵詞：流致振動(dòng);模態(tài)分析;系統(tǒng)辨識(shí);不確定性;模態(tài)參數(shù)。

1. 引言
動(dòng)態(tài)特征的預(yù)測(cè)需要預(yù)先知道模態(tài)屬性。對(duì)于水輪機(jī)組件，流水存在的是主要的不確定源之一。流體流動(dòng)行為的結(jié)構(gòu)變化導(dǎo)致了力的產(chǎn)生。力的分量與加速度和位移同相時(shí)就如增加質(zhì)量一樣，力的分量與速度同相時(shí)將改變阻尼。即使存在的分析工具來預(yù)測(cè)這些參數(shù)，但仍需要有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析的驗(yàn)證。這種方法的主要問題是實(shí)驗(yàn)條件和真實(shí)條件在運(yùn)行過程中存在差異。當(dāng)測(cè)量結(jié)果可行時(shí)，直接從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中提取模態(tài)參數(shù)，是一個(gè)很好的選擇。
運(yùn)行模態(tài)分析允許直接從系統(tǒng)的反應(yīng)識(shí)別模態(tài)參數(shù)。運(yùn)行模態(tài)分析依賴于該系統(tǒng)的輸入可以視為白噪聲的假設(shè)。但白噪聲激勵(lì)的假設(shè)并非事實(shí)。輸入幾乎總是包含除隨機(jī)輸入之外的一些諧波激勵(lì)。但由于諧波勵(lì)磁可以被視為無阻尼的虛擬模式，真正模式可以從虛擬模式所產(chǎn)生的諧波激勵(lì)上區(qū)別。本文，將結(jié)合使用自然激勵(lì)法和結(jié)合最小二乘復(fù)指數(shù)（LSCE）算法
該技術(shù)快速，簡(jiǎn)單易用。此外，LSCE算法可以進(jìn)行確切的修改以便去識(shí)別過程中包含的諧波激勵(lì)，因此成為一個(gè)非常有效的工具。
運(yùn)行模態(tài)分析的算法，該算法參數(shù)的變化可能會(huì)修改結(jié)果。因此，本文將進(jìn)行靈敏度分析，以驗(yàn)證所選擇的參數(shù)。結(jié)果的不確定性將使用蒙特卡羅方法處理假設(shè)的在特定運(yùn)行條件下的恒模態(tài)參數(shù)去估計(jì)然后,利用有效的參數(shù)去計(jì)算結(jié)果及其相關(guān)的測(cè)量不確定度除了一個(gè)整體的步驟,本論文也會(huì)呈現(xiàn)依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試數(shù)據(jù)得到的結(jié)果。