基于机器视觉的薄壁件振动模态测试方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 机器视觉测量技术概述 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 模态测试方法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 机器视觉振动模态测试方法的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章 基于机器视觉的振动测量基础理论 | 第18-38页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 工业相机成像模型 | 第18-22页 |
| 2.2.1 齐次坐标表示法 | 第18页 |
| 2.2.2 成像坐标系 | 第18-20页 |
| 2.2.3 数学成像模型 | 第20-22页 |
| 2.3 工业相机成像模型参数标定 | 第22-26页 |
| 2.3.1 投影模型 | 第23-24页 |
| 2.3.2 标定参数求解 | 第24-26页 |
| 2.3.3 参数优化 | 第26页 |
| 2.4 图像预处理 | 第26-34页 |
| 2.4.1 图像ROI确定 | 第26页 |
| 2.4.2 图像滤波 | 第26-33页 |
| 2.4.3 图像特征增强 | 第33-34页 |
| 2.5 特征振动信息提取 | 第34-36页 |
| 2.5.1 图像分割 | 第34-36页 |
| 2.5.2 振动位移提取 | 第36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于机器视觉的薄壁梁实验模态测试 | 第38-66页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 薄壁梁实验模态测试系统 | 第38-45页 |
| 3.2.1 测试方案 | 第38-39页 |
| 3.2.2 实验设备 | 第39-44页 |
| 3.2.3 实验平台 | 第44-45页 |
| 3.3 工业相机标定 | 第45-50页 |
| 3.3.1 标定实验与结果 | 第45-47页 |
| 3.3.2 重投影误差计算 | 第47-50页 |
| 3.3.3 精度误差分析 | 第50页 |
| 3.4 薄壁梁单点自由振动验证实验 | 第50-53页 |
| 3.5 薄壁梁实验模态测试实验 | 第53-62页 |
| 3.5.1 扫频测试实验 | 第53-56页 |
| 3.5.2 图像采集与模态频率识别 | 第56-61页 |
| 3.5.3 模态振型提取 | 第61-62页 |
| 3.6 薄壁梁实验模态结果对比与分析 | 第62-65页 |
| 3.6.1 激振器扫频结果对比 | 第62-63页 |
| 3.6.2 有限元模态分析结果对比 | 第63-65页 |
| 3.7 本章小结 | 第65-66页 |
| 第四章 基于机器视觉的薄壁梁工作模态测试 | 第66-82页 |
| 4.1 引言 | 第66页 |
| 4.2 随机子空间模态参数识别理论基础 | 第66-71页 |
| 4.2.1 连续时间状态空间模型 | 第66-68页 |
| 4.2.2 离散时间状态空间模型 | 第68-69页 |
| 4.2.3 随机时间状态空间模型 | 第69-70页 |
| 4.2.4 随机状态空间模型的性质 | 第70-71页 |
| 4.3 协方差驱动随机子空间识别方法 | 第71-77页 |
| 4.3.1 构建Hankel矩阵 | 第71-73页 |
| 4.3.2 输出协方差矩阵 | 第73页 |
| 4.3.3 块Toeplitz矩阵分解 | 第73-75页 |
| 4.3.4 系统阶次的确定 | 第75-76页 |
| 4.3.5 模态参数识别 | 第76-77页 |
| 4.4 薄壁梁工作模态参数识别实验 | 第77-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 5.1 全文总结 | 第82-83页 |
| 5.2 不足与展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 附录 攻读学位期间参研项目和研究成果 | 第90页 |
