基于环境激励的工作模态参数识别

根据环境激励具有随机怀以及线性系统在环境激励下各输出点响应之间的相关函数与系统的脉冲响应函数具有相同的数学表达式等特点,给出了在线模态参数识别的理论,并提出了仅根据环境激励响应识别模态参数的新方法,该方法简单实用,不仅能在线识别参数,而且对单输入和多输入均适用,数值算例表明,该方法不仅能识别稀疏模态,而且也能识别密集模态,是一个有效的在线模态参数识别方法且具有鲁棒性。     

非平稳环境激励下线性结构在线模态参数辨识

由于任意随机激励都可作为白噪声与非白噪声之和，通过引入非白噪声系数导出线性结构随机响应之间的相关函数由两部分组成：①模态函数与脉冲响应具有相同的数学形式；②不含模态信息的其他形式．利用经验模态分解法，把相关函数分解为每一阶模态函数与余项之和．对分解得到的每一阶模态函数，应用单自由度时域辨识方法可以得到多自由度线性结构的模态参数．辨识结果表明，该方法能较好地解决非平稳激励环境激励下线性结构模态参数的辨识问题．     

Identification of Modal Parameters with Linear Structure under Non-stationary Ambient Excitation

Empirical mode decomposition (EMD) is proposed to identify linear structure under non-stationary excitation,and non-white noise coefficient is introduced under the assumption of random signals consisting of white noise and non-white noise signals. The cross-correlation function of resoonse signal is decomoosed into mode functions and residue by EMD method. The identification technique of the modal parameters of single freedom degree is applied to each mode function to obtain natural frequencies, damping ratios and mode shapes. The results of identification of the five-degree freedom linear system demonstrate that the proposed method is effective in identifying the parameters of linear structures under non-stationary ambient excitation.     

模态分解法辨识线性结构在环境激励下的模态参数

根据线性结构中白噪声响应之间的相关函数与脉冲响应函数具有相同的数学表达式的特点,用模态分解法把相关函数分解为不同频率的信号,然后把各个不同频率的信号看作单自由度系统脉冲响应进行模态参数辨识。该方法的最大优点是：（1）把多自由度系统的模态参数辨识问题转变为单自由度系统的模态参数辨识问题;（2）不存在模型阶数的选取问题;（3）对输出噪声具有鲁棒性;（4）从测试数据中直接识别实模态,避免了由复模态提取实模态问题;（5）仅根据一个测点的响应信号就可辨识结构的频率和阻尼。算例表明,用模态分解法辨识线性结构在环境激励下的模态参数是成功的。