CN114187330B 一种基于光流法的结构微幅振动工作模态分析方法 （中山大学）_第1页
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文档简介

一种基于光流法的结构微幅振动工作模态本发明公开一种基于光流法的结构微幅振2S2.利用图像处理程序在所述视频的第一帧上选择感兴趣的区域，并提取该感兴趣区S4.利用快速傅里叶变换将结构轮廓点的位移时域数据转换为频域数据，分析频域数S5.根据所述模态频率的近似值对结构轮廓点位移信号进行带通滤波，并将滤波后的S6.利用结构模态参数辨识方法和滤波后的位移时域数据辨识结构的模态频率和阻尼S23.利用canny算法将滤波后的感兴趣区域二值化，并识别出区域中结构的结构轮廓34过程进行视频采集，再利用图像处理算法对视频图像进行处理得到结构振动的响应数据。[0004]现有技术中公开了与数字图像相关(DIC)的技术。公开号为CN105424350的专利提出了基于机器视觉的薄壁件模态测试方法及系统，其利用CCD工业相机采集薄壁件的振风机叶片振动过程进行采集，通过双相机立体匹配和三维重建技术计算得到结构振动响叶片的振动响应速度；公开号CN112146834A的专利提出了结构振动位移测量方法及装置，[0006]为解决背景技术中接触式测量方法和数字图像相关技术(DIC)的不足之处，本发5[0010]S2.利用图像处理程序在所述视频[0012]S4.利用快速傅里叶变换将结构轮[0013]S5.根据所述模态频率的近似值[0014]S6.利用结构模态参数辨识方法和滤波后的位移时域数据辨识结构的模态频率和[0021]S23.利用canny算法将滤波后的感兴6[0029]与现有技术相比，本发明的结构微幅振动工作模态分析方法的优点及有益效果[0038]在本说明书中，对某些术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示[0043]S2.利用图像处理程序在所述视频[0045]S4.利用快速傅里叶变换将结构轮[0046]S5.根据所述模态频率的近似值7[0047]S6.利用结构模态参数辨识方法和滤波后的位移时域数据辨识结构的模态频率和[0053]S3.利用图像处理程序在所述视[0057]S5.利用快速傅里叶变换将位移[0058]S6.根据得到的模态频率频率的[0059]S7.利用结构模态参数辨识方法和滤波后的8础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷9

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