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基于高光谱图像技术与迁移学习的水晶梨早期损伤检测

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光谱学与光谱分析 2022年第11期42卷 3626-3630页

作者：王广来王恩凤王聪聪刘大洋东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150000

梨在储藏、包装和运输等过程中均可能发生不同程度的机械损伤,若不及时剔除损伤梨,损伤可能会逐渐严重而演变成腐烂,造成严重的经济损失。为建立一种梨早期损伤检测及损伤时间评估的快速、无损检测方法,采用高光谱图像结合迁移学习模型... 详细信息

梨在储藏、包装和运输等过程中均可能发生不同程度的机械损伤,若不及时剔除损伤梨,损伤可能会逐渐严重而演变成腐烂,造成严重的经济损失。为建立一种梨早期损伤检测及损伤时间评估的快速、无损检测方法,采用高光谱图像结合迁移学习模型对损伤早期水晶梨进行识别。以无损伤、挤压损伤24 h和挤压损伤48 h的水晶梨为研究对象,应用高光谱成像系统采集样品的高光谱图像,共获取无损伤、挤压损伤24 h和挤压损伤48 h的水晶梨高光谱图像各80帧。对高光谱图像进行主成分分析,选择主成分图像4, 5, 6(PC4, PC5, PC6)作为检测水晶梨损伤的特征图像,将3个主成分图像拼接后进行数据扩充共得到无损伤、挤压损伤24 h和挤压损伤48 h的特征图像各160帧。按照9∶1比例划分样本训练集和测试集后,分别建立了支持向量机(SVM)、 k-近邻(k-NN)和基于ResNet50网络的迁移学习损伤识别模型。SVM、 k-NN和基于ResNet50网络的迁移学习模型对测试集样本总体识别准确率分别为83.33%, 85.42%和93.75%,基于ResNet50网络的迁移学习模型识别效果最佳,其对测试集中无损伤、挤压损伤24 h和挤压损伤48 h的样本正确识别率分别达到100%, 83%和95%。该研究结果表明,高光谱图像技术结合基于ResNet50网络的迁移学习模型可实现水晶梨早期损伤检测,并对损伤时间有较好的预测效果,且损伤时间越长,识别准确率越高。

关键词：高光谱图像迁移学习水晶梨损伤检测

风力发电机叶片的三维重构与表面损伤检测研究

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风力发电机叶片的三维重构与表面损伤检测研究

作者：吕建锋哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

由于风力发电机组工作环境恶劣,风电叶片在运行工作过程中难免会受到各种损伤。风电叶片表面损伤及时检测,准确定位,对于叶片的及时维护,节约成本,降低维修时间,避免损伤进一步扩大,具有重要的意义。本文针对用云台摄像机远距离采集的... 详细信息

由于风力发电机组工作环境恶劣,风电叶片在运行工作过程中难免会受到各种损伤。风电叶片表面损伤及时检测,准确定位,对于叶片的及时维护,节约成本,降低维修时间,避免损伤进一步扩大,具有重要的意义。本文针对用云台摄像机远距离采集的风电叶片分段局部图像,围绕这一问题展开研究。首先,提出一种基于风力发电机叶片尺寸特征的拼接方法。将图像进行灰度化、边缘增强等预处理,然后提取叶片图像边缘轮廓,计算叶片图像像素点之间的距离作为待配准尺寸特征,根据该特征将图像平移变换、拼接融合,最终获取完整风力发电机叶片图像,解决了叶片局部图像存在颜色单一、表面弱纹理导致无法提取特征点的问题。其次,提出了一种基于风电参数和设计理论建立风电机叶片三维模型的方法。首先根据部分已知的风电机叶片参数推导出风电机传动效率、叶尖速比、风能利用率等数据。然后按照叶素-动量理论将完整叶片分为多个叶素截面,将计算出的叶片数据带入威尔逊叶片优化设计模型,迭代得出各个叶素截面的弦长和扭角。通过Profili软件将不同弦长的叶素截面的二维坐标导出,并进行坐标变换优化,得到叶素截面的三维坐标点,将坐标点导入Solidworks绘制出三维曲面,最终放样生成叶片三维模型。最后,提出一种针对单幅正视映射图像的逆向对应贴图的三维拟合方法,以提高风电叶片表面损伤检测精度。该方法首先根据映射图像和三维图像模型坐标点的一一对应关系,对应获得最重要的像素坐标点的深度信息。然后通过重建坐标原点的方法求出图像与三维模型对应坐标点位置之间的线性变换矩阵,通过对图像拉伸延展完成二维图像对三维模型的贴图拟合,并通过生成纹理图像来拟合风电叶片三维模型进行验证。最后通过对比风电叶片图像上二维损伤面积和叶片三维模型损伤表面积精度差别,验证了所提方法的有效性。

关键词：风力发电机叶片损伤检测尺寸特征图像拟合

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管道腐蚀损伤检测试验研究

管道腐蚀损伤检测试验研究

作者：胡彬长江大学

学位级别：硕士

管道是生活物资和战略物资运输的重要载体之一,可是过长的铺设线路与周遭的恶劣环境的影响致使其在运输时发生腐蚀、老化甚至是泄漏破坏,更遑论管道运输的介质大多为易燃易爆以及危险化学品,一旦发生损伤破坏,后果将不堪设想,从而给国... 详细信息

管道是生活物资和战略物资运输的重要载体之一,可是过长的铺设线路与周遭的恶劣环境的影响致使其在运输时发生腐蚀、老化甚至是泄漏破坏,更遑论管道运输的介质大多为易燃易爆以及危险化学品,一旦发生损伤破坏,后果将不堪设想,从而给国家和人民造成惨重损失。故而管道结构的健康监测工作非同小可,需要对此引起足够的关注。管道的腐蚀破坏正是管道结构失效最大的幕后黑手,它不但会使结构承载力下降,还会引发一系列管道工程事故的发生。为此,如何准确又高效的对管道进行实时损伤监测成为了国内外诸多学者的研究课题。本文通过声发射检测技术与压电陶瓷检测技术对管道腐蚀状态下的结构损伤破坏展开动态监测研究工作,二者皆属新型结构检测技术,具备一定的工程实际应用价值。具体内容如下:(1)概述了压电陶瓷检测相关基础理念以及压电材料的分类、性能参数等信息,阐述如PZT这类压电陶瓷所具有的性能优缺点以及正、逆压电效应、小波与小波包能量等基本原理。简要概述了声发射技术的定义和基本理念与信号波传播方式,以及现今声发射技术上的优势与不足,包括声发射应用于结构损伤定位技术的研究,历陈声发射系统具体信息和信号处理方法。(2)介绍管道腐蚀相关理念,设计钢管腐蚀破坏电化学试验平台,并采用声发射监测技术对腐蚀试验全过程进行实时监测,以此获取管道腐蚀损伤破坏所有声发射信号,与此同时,给部分钢管外壁涂抹水性环氧富锌涂料以此进行对照试验。通过分布图分析法、参数分布分析法来分析信号特征参数,并使用时差定位法进行管道损伤源定位。结果表明管道在腐蚀过程中可大致分为初始腐蚀期、加速腐蚀期以及平稳腐蚀期三类。不同腐蚀时期的声发射信号特征参数存在一定差异且具有相关变化规律,结合声发射信号的多种分析方法来评测管道腐蚀状态下的损伤程度与损伤源定位,以此对管道的健康状况展开评估工作。(3)通过使用压电陶瓷的主动感应法来开展管道腐蚀的损伤检测工作。将压电陶瓷传感器分别贴合于管道两端,上端PZT传感器作为驱动器,当其被波形发射器激励后生成方向向下的应力波后被下端PZT传感器所接收。管道腐蚀从初始腐蚀期至平稳腐蚀期这一时段内,外壁出现损伤破坏产生微小裂缝或缺陷,应力波信号在经过缺陷处时应力波自身能量幅值减小,而后对所测信号进行时频信号分析,并根据损伤指数这一概念来反映管道腐蚀结构损伤程度,证明了该方法在管道腐蚀环境下进行损伤检测的可行性。

关键词：管道腐蚀损伤检测声发射技术压电陶瓷

岸桥金属结构损伤检测与关键部件维修决策研究

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岸桥金属结构损伤检测与关键部件维修决策研究

作者：毛冯源大连海事大学

学位级别：硕士

岸桥是集装箱码头用于装卸集装箱的大型装卸设备,其作业效率影响着整个集装箱码头的作业效率。由于岸桥使用频繁、结构复杂,违规操作和维护缺失容易导致岸桥事故的发生,造成集装箱码头的通过能力降低,甚至巨大的经济损失、人员伤亡。可... 详细信息

岸桥是集装箱码头用于装卸集装箱的大型装卸设备,其作业效率影响着整个集装箱码头的作业效率。由于岸桥使用频繁、结构复杂,违规操作和维护缺失容易导致岸桥事故的发生,造成集装箱码头的通过能力降低,甚至巨大的经济损失、人员伤亡。可见,高效、及时、有规律的检测和维修是减少岸桥事故、保障岸桥安全运行以及集装箱码头生产安全和作业效率的必要条件。因此,本文从岸桥安全检测与维修决策两个方面进行研究,主要内容如下:(1)针对岸桥金属结构的损伤检测,提出一种基于Deeplab V3+图像语义分割网络的岸桥金属结构损伤检测方法,首先改进轻量级神经网络Mobile Net V3,替换Deeplab V3+的原始主干网络,并修改深层特征图下采样倍数,使其更适用于岸桥金属结构损伤检测任务;使用基于类别的Focal损失函数进行训练,以应对样本数量不平衡的问题并提高裂纹的分割效果;利用图像处理技术提取裂纹和锈蚀的形态特征,包括裂纹的平均宽度和长度以及锈蚀的面积。实验结果表明:以改进Mobile Net V3为主干网络,深层特征图下采样倍数为8的模型平均像素准确率为81.3%,平均交并比为78.7%,帧率为32.2帧·s,与对比模型相比分割效果更好,且推理速度较快。可见,本文提出的模型在分割精度、推理速度等方面都优于对比模型。在分割的基础上,使用图像处理技术提取裂纹的长度、平均宽度和锈蚀的面积等形态特征,所用方法能够较为精准地提取到损伤的形态特征。(2)针对岸桥不同风险等级部件的预防维修,在岸桥安全检测研究基础上,分别建立计划维修和状态维修模型。对于中等风险等级部件的预防维修,考虑到维修的实际情况和故障率函数随设备运行时间的变化,引入役龄回退因子和故障率递增因子,并设置可变的维修时间间隔,建立序列计划维修模型,并与周期计划维修模型进行了对比。实验结果表明,所提出的序列计划维修模型更能兼顾设备维修的经济性和可靠性。对于高风险等级部件的预防维修,提出基于退化状态的检测和维修规则,并建立状态维修模型。以检测和维修总费用最小为优化目标,得到了最优的最大检测间隔和预防维修阈值。

关键词：岸桥损伤检测语义分割维修决策

基于目标检测与语义分割的航空发动机损伤检测

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基于目标检测与语义分割的航空发动机损伤检测

作者：胡新健湖南大学

学位级别：硕士

航空发动机的健康程度对于飞行器的安全运行至关重要。在长时间的工作中发动机内部组件会遭受不同来源的威胁而产生损伤,因此需要定时对发动机内部的损伤情况进行检测。目前各大航空公司的检测方法绝大部分是依赖人工使用孔探设备获取... 详细信息

航空发动机的健康程度对于飞行器的安全运行至关重要。在长时间的工作中发动机内部组件会遭受不同来源的威胁而产生损伤,因此需要定时对发动机内部的损伤情况进行检测。目前各大航空公司的检测方法绝大部分是依赖人工使用孔探设备获取的发动机内部图片进行判定,这就非常考验该技术人员的水平和工作时的状态,同样具有误检或漏检等一些潜在的安全隐患。随着人工智能在各个领域被广泛采纳,基于深度学习的目标检测和语义分割技术愈发成熟,在许多实际场景中都能得到相比于传统方法更加优异的表现。本文使用目标检测与语义分割算法应用于航空发动机的孔探图片上,完成各个部件的损伤实时检测任务。本文对真实场景下获取的孔探图片进行了归纳整理,对不同部件上的损伤情况进行了针对性的分析,随后通过人工标注得到了涡流器、大弯管和扇叶三个航空发动机损伤数据集。然后根据Encoder-Decoder的网络结构在单层目标检测网络YOLOX模型上添加了语义分割分支,根据不同数据集的特征需要设计了单层特征输入和多层特征输入两种分割头,使损伤检测模型可以同时完成损伤检测和损伤分割任务。引入无监督学习中的自监督学习,在对比学习方法Mo Co的基础上结合损伤检测模型的特点提出了多层次对比学习的方法,基于特征金字塔输出的三层特征构造正负样本,扩大不同层次特征之间的差异性,使每一层特征都能更好的对不同复杂程度的损伤进行表征,从而提升损伤检测模型的检测精确度。针对损伤检测模型在实际场景中的部署工作,本文设计和开发了一套针航空发动机损伤实时诊断系统。系统通过图像采集卡及配套SDK实时获取孔探设备探测图像,并使用分类网络获取图片中部件的类别,随后使用部件专用的损伤检测模块进行检测,得到损伤数据用于可视化和持久化存储。最后进行了充分的实验分析,为每个数据集针对性的选择了最合适分割头添加方案。随后通过对比实验验证了本文提出的多层次对比学习方法相比于Mo Co方法能够更加有效的提升各损伤类别的检测精度,并且对主干网络进行预训练后的损伤检测模型在三个航空发动机损伤数据集上都取得了更高的检测精确度。在与经典模型的对比实验中,本文提出的方法在各个评价指标上都取得了更好的检测精确度,并且通过计算量和推理速度的对比展现了本文提出的方法在模型部署上的优势。

关键词：损伤检测语义分割对比学习

基于压电陶瓷的钢-ECC组合结构损伤检测方法研究

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基于压电陶瓷的钢-ECC组合结构损伤检测方法研究

作者：陈宇重庆大学

学位级别：硕士

近年来压电陶瓷(PZT)在结构健康监测领域的应用越来越广泛,包括钢结构、混凝土结构以及木结构的损伤检测。本文利用压电阻抗技术和层次聚类算法对钢-ECC组合结构开展了结构损伤检测方法研究,具体内容如下:(1)开展了钢-ECC组合结构损伤... 详细信息

近年来压电陶瓷(PZT)在结构健康监测领域的应用越来越广泛,包括钢结构、混凝土结构以及木结构的损伤检测。本文利用压电阻抗技术和层次聚类算法对钢-ECC组合结构开展了结构损伤检测方法研究,具体内容如下:(1)开展了钢-ECC组合结构损伤检测的试验研究。制作钢-ECC组合结构试验构件,对其进行四点受弯加载试验,分别测试不同损伤工况下PZT的电阻抗信号,并提取均方根方差(RMSD)作为损伤特征参数对钢-ECC组合结构进行损伤识别。结果显示,RMSD值随着结构损伤程度的增大而增大;在结构损伤程度更大的区域,其附近PZT传感器对应的RMSD值也越大,验证了利用压电陶瓷的电阻抗信号可以实现钢-ECC组合结构的损伤程度识别与损伤定位。此外,将阻抗频率区间10-100k Hz划分为若干子区间,计算各子频率区间的损伤特征参数,发现钢-ECC组合结构损伤检测的最优频率区间为10-40k Hz,但高频率区间(60-90k Hz)对结构损伤更为敏感。(2)开展了钢-ECC组合结构损伤检测的数值模拟研究。建立钢-ECC组合结构有限元模型,计算了结构在无损状态下的压电阻抗频谱,通过与试验结果对比,验证了数值模拟的有效性。对钢-ECC组合结构有限元模型引入损伤,计算了不同损伤工况下的阻抗-频率曲线,从中提取损伤特征参数RMSD进行损伤程度识别和损伤定位。结果显示,数值模拟结果与试验数据吻合较好,进一步验证了压电阻抗技术用于钢-ECC组合结构损伤检测的能力。(3)利用层次聚类算法开展了钢-ECC组合结构损伤检测。引入层次聚类算法,结合压电阻抗技术,针对钢-ECC组合结构开展损伤识别研究,利用试验数据与有限元数值模拟结果验证了该算法的有效性。结果表明,基于层次聚类树的损伤识别方法能对结构损伤程度进行分类,并大致实现损伤定位;利用层次聚类热图能够实现对结构损伤程度定量识别以及损伤扩展过程的连续监测。总之,利用层次聚类算法的压电阻抗技术为压电陶瓷在结构损伤识别领域的应用提供一种新途径。

关键词：钢-ECC组合结构压电陶瓷压电阻抗技术层次聚类损伤检测

基于注意增强型卷积神经网络的风机叶片损伤检测研究

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基于注意增强型卷积神经网络的风机叶片损伤检测研究

作者：毕姜维大连交通大学

学位级别：硕士

近几年,我国大力发展风能,风电机组的装机应用使得每年减排约15万吨,使得风能已经成为一种重要的可再生能源。风电机叶片的检测能降低风机运行事故的发生率。在风场中已经开始使用无人机进行风力发电机叶片的巡检工作,深度学习算法被广... 详细信息

近几年,我国大力发展风能,风电机组的装机应用使得每年减排约15万吨,使得风能已经成为一种重要的可再生能源。风电机叶片的检测能降低风机运行事故的发生率。在风场中已经开始使用无人机进行风力发电机叶片的巡检工作,深度学习算法被广泛的应用于风电机片图像的检测当中,但深度学习算法中,存在卷积核的局部特性无法捕捉图像中的全局上下文,导致图像全局信息的丢失问题。针对该问题,本文研发了基于注意增强型卷积神经网络的风电叶片损伤检测分类。主要研究内容如下:1.提出了一种可配合人工巡检的风机叶片表面的图像获取方案,拟定了可行性较高的无人机采集作为叶片图像获取方案。并且建立了适用于已装机使用的风机叶片表面损伤图像识别任务的图像数据集,其中包含风机叶片表面裂纹图像、其他损伤图像及无损伤图像。2.提出了基于注意增强型卷积神经网络(Attention Enhanced Convolution Neural Network,AECN)的风机叶片损伤检测模型。该模型在裂纹损伤、其他损伤和无损伤的分类检测中,平均分类精度达到了96.67%,取得了良好的检测效果。通过与卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、Visual Geometry Group(VGG)模型的比较,证明了本模型的有效性。实验结果表明,本算法在风电机叶片的损伤分类中,能够准确捕获全局信息,分类精确率也更高。本算法为基于深度学习的图像识别算法推广应用到风机叶片表面损伤检测领域提供了方法依据。3.实现了风机叶片图像损伤检测系统的软件开发。采用Qt Designer作为开发工具,以python中的计算机视觉和机器学习软件库OpenCV为辅助开发,利用建立的风机叶片图像数据集,实现了不同的风机叶片损伤图像识别检测分类。本文利用无人机采集风机叶片图像,建立了风机叶片的图像数据集,同时提出了基于注意增强型卷积神经网络的风机叶片损伤识别模型,实现了对不同类型的风机叶片损伤图像识别检测,为将基于深度学习的图像识别算法推广应用到风机叶片表面损伤检测领域提供了方法依据。

关键词：风机叶片损伤检测图像识别注意增强型卷积神经网络无人机

基于声发射的型钢单轴受压损伤分析及有限元模拟

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基于声发射的型钢单轴受压损伤分析及有限元模拟

作者：赵永鑫防灾科技学院

学位级别：硕士

目前,对于钢结构的鉴定标准和鉴定的流程没有一个统一的流程,鉴定的方法也是五花八门,每个方法都有自己的长处和不足,无法对实际工程有比较完美的解决方法。而且钢结构有许多的优良特性,在建筑领域受到广泛运用,但对于钢结构的损伤检测... 详细信息

目前,对于钢结构的鉴定标准和鉴定的流程没有一个统一的流程,鉴定的方法也是五花八门,每个方法都有自己的长处和不足,无法对实际工程有比较完美的解决方法。而且钢结构有许多的优良特性,在建筑领域受到广泛运用,但对于钢结构的损伤检测分析方面,还在努力地探索。因此,本文进行了基于声发射的型钢单轴受压损伤分析的研究,以构件损伤值作为损伤指标进行量化研究,希望能为钢结构损伤分析做出一定的贡献。为此本文主要研究工作如下:1.以三种不同类型的Q235B型钢短柱构件为研究对象,利用声发射检测技术对型钢短柱进行单轴受压损伤检测试验,通过对三种类型的型钢短柱在单轴压缩条件下的时间-应力曲线和声发射参数进行测试,通过对振铃计数、能量和声发射事件数等参数的变化进行有针对性地分析,通过声发射参数分析法中的经历分析法和参数关联分析法,对损伤构件进行整个过程的分析,探究型钢短柱单轴受压的损伤历程。2.根据声发射所得数据对型钢构件拟合出一条损伤判断曲线,整合并深入研究其特征和破坏过程,研究内部损伤特征与应力-应变之间的关系,并划分出三个损伤阶段。结果表明,相比于力学参数,声发射信号参数能够更加详细地描述型钢短柱在受压损伤过程中的变化过程。型钢构件受压的微观损伤过程与累积振铃计数相关,结合声发射试验数据得出的损伤演化数学模型可以有效地描绘型钢构件受压时的损伤演化特征。3.采用ABAQUS有限元软件对试验中的圆形钢管、方形钢管和H型钢进行受压损伤数值模拟试验。试验结果表明:20cm的模拟构件应力-应变曲线结果与试验中的型钢构件受压损伤情况基本一致,通过有限元模拟,从应力云图展示的受损颜色变化情况中可以看出,三个不同类型的型钢构件在单轴受压中的损伤传播路径是不同的,这也从侧面反映出在试验中三种型钢构件的声发射累计振铃数据和累计能量是不同的,可以说明传播路径是决定声发射收集数据的重要对象之一。

关键词：型钢短柱应力-应变曲线 AE技术有限元分析损伤检测

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基于模态的复合材料梁损伤检测方法

基于模态的复合材料梁损伤检测方法

作者：齐兴然天津工业大学

学位级别：硕士

随着国家科学技术的进步,各类领域中的结构逐渐向着“轻量化”发展,而碳纤维复合材料凭借其低密度、高强度、耐高温、抗腐蚀等优良特性受到广泛关注。而在复合材料结构的服役过程中,往往会受使用寿命或恶劣环境的影响产生损伤,例如基体... 详细信息

随着国家科学技术的进步,各类领域中的结构逐渐向着“轻量化”发展,而碳纤维复合材料凭借其低密度、高强度、耐高温、抗腐蚀等优良特性受到广泛关注。而在复合材料结构的服役过程中,往往会受使用寿命或恶劣环境的影响产生损伤,例如基体断裂,层间脱粘等。这些损伤的存在不易察觉并且会对结构的安全性产生巨大影响,因此本论文提出了几种基于模态的复合材料固支梁损伤检测理论,并采用仿真模拟与实验验证相结合的方式对提出的几种检测方法进行效果验证。本文的主要研究内容如下:(1)介绍了柔度矩阵构成原理以及在损伤识别中的具体应用,并以此为基础推导出了适用于均质结构的比例柔度矩阵,改善了柔度矩阵只能由质量归一化振型构造的缺点,使之克服了在环境激励下只能获得非质量归一化振型的缺点,通过对损伤前后的比例柔度矩阵差进行LU分解并进一步运算来构造新的损伤指标。(2)通过双层梁指定区域节点合并的方式在Ansys Workbench中构建带有分层损伤的复合材料固支梁,并采用模态分析获取损伤前后的前三阶振型值,代入Matlab编写的程序中计算出最终的损伤指标值,结果表明在四种不同的损伤工况下比例柔度法的效果比较理想,能够对损伤进行准确定位。(3)搭建实验平台进行复合材料固支梁的模态试验,通过单点采集多点激励的方式获取复合材料固支梁的前三阶固有频率及模态振型,设置五种不同工况的裂纹损伤验证在实际检测中比例柔度法的效果,结果表明比例柔度法是一种实际可行的复合材料损伤检测方法。(4)介绍了灰关联度的基本理论,通过结合灰关联系数与柔度曲率改变率构造出一种新的损伤指标,四种不同裂纹工况的损伤检测结果表明,新指标相比于比例柔度法在损伤数量的确定以及定位方面更加精准,并且不易受到噪声的干扰,损伤检测曲线简洁直观。(5)通过移动质量法与分形维数的方法在仅使用损伤前后梁固有频率的条件下进行损伤检测,对比了不同质量占比的附加质量对固有频率曲线的影响,并以最佳占比质量进行损伤检测实验。结果表明,移动质量分形维数法简化了以往方案在采集模态振型时的繁琐实验步骤,节约了时间成本,并且相比于模态振型,固有频率在获取过程中不易受到噪声的影响,检测结果更加稳定。

关键词：复合材料固支梁损伤检测模态固有频率