——基于動作捕捉位移測量的飛行器結構振動研究

摘要：

針對飛機機翼、整機等復雜結構模態(tài)參數(shù)識別難的工程問題，西北工業(yè)大學賀順教授團隊提出并驗證了一套高效的解決方案。該方案包含兩個核心部分：

1. 算法創(chuàng)新：

提出了結合動態(tài)模態(tài)分解（DMD） 與基于密度的聚類算法（DBSCAN） 的新方法，并利用秩穩(wěn)定性圖剔除虛假模態(tài)，提升了識別效率與可靠性

2. 測量驗證：

采用NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)，解決了傳統(tǒng)傳感器在多測點、非接觸、全場位移測量上的瓶頸，為算法提供了高質量的實驗數(shù)據支撐。

這項研究為復雜結構振動測試提供了一條從高精度數(shù)據獲取到先進算法識別的可工程化的技術路徑。

研究背景及成果

在飛行器結構動力學研究中，復雜結構模態(tài)參數(shù)識別是理解振動特性、評估結構安全性的重要基礎。然而，面對飛機機翼或整機等復雜幾何結構，傳統(tǒng)模態(tài)識別方法在實驗驗證階段往往受到測點布置困難、數(shù)據維度受限等因素制約，難以在真實工程場景中充分驗證算法性能。

近期，西北工業(yè)大學航空學院賀順教授研究團隊提出了一種面向飛機機翼或者整個飛機）面向復雜結構的高效模態(tài)參數(shù)識別方法，并通過實驗驗證了其在飛行器結構振動分析中的適用性。DMD-DBSCAN方法具有較高的計算效率和廣闊的應用前景，適用于處理大規(guī)模數(shù)據集的復雜結構模態(tài)辨識。相關成果發(fā)表于航空航天領域中科院一區(qū)期刊Aerospace Science and Technology。

如何從復雜的振動數(shù)據中準確、高效地提取結構的真實模態(tài)？DMD-DBSCAN 方法提升復雜結構模態(tài)辨識效率

該研究將動態(tài)模態(tài)分解（DMD）與基于密度的聚類算法（DBSCAN）相結合，提出了一種新的模態(tài)參數(shù)識別框架。研究團隊進一步引入秩穩(wěn)定性圖（Rank Stabilization Diagrams），用于在模態(tài)識別過程中區(qū)分真實模態(tài)與虛假模態(tài)，從而提升復雜結構模態(tài)辨識的可靠性與計算效率。

DMD-DBSCAN方法：

第一步（動態(tài)模態(tài)分解 - DMD）：從時間序列的位移響應數(shù)據中，初步提取出一系列包含真實模態(tài)和數(shù)值干擾的模態(tài)分量。

第二步（秩穩(wěn)定性圖 - Rank Stabilization Diagrams）：通過系統(tǒng)性地改變計算參數(shù)，生成圖表，直觀展示哪些模態(tài)是穩(wěn)定、可靠的（真實模態(tài)），哪些是隨參數(shù)變化而出現(xiàn)的虛假模態(tài)。

第三步（DBSCAN聚類）：對穩(wěn)定性圖中穩(wěn)定的模態(tài)點進行自動聚類，最終自動識別出結構固有的振動頻率、阻尼比和振型。

該方法面向大規(guī)模實驗數(shù)據集，能夠在保證識別精度的同時降低計算成本，適用于復雜結構振動分析等工程場景。

實驗驗證：基于動作捕捉的模態(tài)識別

為了在真實物理結構上驗證DMD-DBSCAN方法的有效性，研究團隊設計了以下可復現(xiàn)的實驗方案，采用NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)作為全域位移測量工具。

步驟一：靜態(tài)標定與系統(tǒng)驗證
在實驗前，通過不同攝像機配置下的靜態(tài)位移測量，驗證了NOKOV動作捕捉系統(tǒng)在復雜實驗環(huán)境中的測量穩(wěn)定性與精度，確保了動態(tài)數(shù)據采集的可靠性。

攝像機配置1下的靜態(tài)位移測量結果

攝像機配置2下的靜態(tài)位移測量結果

步驟二：動態(tài)數(shù)據采集

測點布置：在飛機機翼等復雜結構表面密集布置反光標記點。

激勵與同步采集：對結構施加激勵（如激振器），同時由多臺紅外攝像機同步捕捉所有標記點的三維運動軌跡，獲得全場、高幀率的位移響應時程數(shù)據。

NOKOV動作捕捉系統(tǒng)下的動態(tài)響應測試裝置、幾何模型及攝像機位置

解決的核心難題：此步驟替代了傳統(tǒng)的有限點傳感器布線，突破了模態(tài)測試中測點數(shù)量與布置空間的限制。

NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)為研究提供【高精度的實時位移響應信號】，解決了傳統(tǒng)位移傳感器的空間布置問題，助力驗證論文方法在實際復雜結構中模態(tài)辨識的適用性。為新型模態(tài)識別算法（如DMD變體、其他機器學習方法）在真實復雜結構上的驗證，提供了標準的高精度位移數(shù)據獲取方案適用于非接觸、多自由度振動測試的項目。

工程意義與應用前景

該研究為復雜結構模態(tài)參數(shù)識別提供了一條可驗證的技術路徑。通過將新型模態(tài)識別算法與光學動作捕捉系統(tǒng) 相結合，可解決復雜結構振動實驗中的位移測量難題，也為模態(tài)識別方法在航空航天工程中的應用提供了可靠實驗支撐。

該技術路線在飛行器結構動力學、氣動彈性分析以及大型復雜結構振動測試等領域具有廣闊的應用前景。

論文信息
Wu, Chengyuan, Zhichun Yang, and Shun He. "Efficient modal parameter identification using DMD-DBSCAN and rank stabilization diagrams." Aerospace Science and Technology 161 (2025): 110112.

研究團隊：

作者簡介
吳承遠（第一作者），西北工業(yè)大學博士在讀。主要研究方向：氣動彈性力學，結構動力學
楊智春：西北工業(yè)大學教授，博士生導師，航空學院結構動力學與控制研究所所長。主要研究方向：飛行器氣動彈性力學，飛行器結構動力學
賀順（通訊作者），西北工業(yè)大學教授，博士生導師，國家級青年人才。主要研究方向：氣動彈性力學、飛行器結構設計與分析、跨聲速非線性顫振、高超聲速流固熱耦合、變體飛行器