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则x_Tt和x_Rt同类，反之则不同类。其中N_R和N_T分别为x_Tt和x_Rt的数据样本个数，AIC_R，AIC_T分别是x_Rt和x_Tt的AIC值，N_s=N_R N_T，AIC_s为其AIC值。

3　残差相对变化值折线图法的应用

　　时序识别方法在结构裂纹故障诊断中的应用需要一个知识积累的过程，即必须得到合理的样板信号。但实际结构中，裂纹可以出现在任意部位，并且其深度不断发展，合理正确地完成这个过程就变得十分困难，残差相对变化值折线图法的提出，较好地解决了知识积累所带来的困难，为时序分析方法在结构裂纹故障诊断中的应用开辟了一个新的途径。
　　一个自回归模型相当于线性全极点滤波器，当某一序列x_Tt通过序列x_Rt的AR模型所构成的滤波器时，如果x_Tt和x_Rt同类，即有相同的动态有效信息和白噪声构成，则输出将是白噪声；如果x_Tt和x_Rt不同状态时，则在输出信号中除了白噪声，还包括未滤去的系统动态部分有效的成分，此时，滤波残差会增大。残差越大表明x_Rt越不合适，未滤去的系统动态有效信息越多。研究表明，裂纹故障的出现，既使在远离裂纹区域振型不改变或改变很小的情况下，就使得裂纹附近区域的振型完全发生改变。显然，裂纹附近区域的动态信息比远离裂纹区域的动态信息变化大，且裂纹越严重整个区域的动态信息改变就越大。

4　实验及结果

　　如图1所示，以45钢为材料，尺寸为280mm×25mm×10mm的一批梁，并用线切割在梁上形成一裂缝代替裂纹。对其分别在根部、中部和端部的裂纹进行诊断。由于实验条件的限制，在实验中以没有裂纹的0号梁作为裂纹产生前的梁，建立各测振点的AR模型，其它预先加工裂纹的1号，2号，3号，4号，5号梁作为0号梁产生不同裂纹后的梁，测量各测点的振动信号，代入相应的AR模型，可得各梁每测点AR模型的残差相对变化值实验结果，如表1所示。

图1　实验装置图
1.支座　2.B