多变量AR建模方法在工作模态参数辨识中的应用

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1、多变量-.建模方法在工作模态参数辨识中的应用"+!!文章编号："##$%"&’’（(##)）#*%##"+%#&多变量!"建模方法在工作模态参数辨识中的应用""(刘志红，仪垂杰，尹志宏（",青岛理工大学机械工程学院，青岛($$#&&；(,昆明理工大学，昆明$’##+&）!!摘!要：对于一些大型工程结构，有时很难甚至无法测量结构的输入信号，只能利用实测的响应数据进行工作模态识别。针对这一实际工程情况，首先利用工况下结构的响应数据作相关分析，继而对相关分析后得到的多组数据构造多变量自回归（-.）模型，依据逐步最小二乘法和准则函数优化思想确定模型阶次和估计模型参数，并由模型

2、参数矩阵的特征值分解确定结构的工作模态参数，最后利用/0$&’#大型镗铣加工中心主轴系统进行试验验证，结果对比表明，这种方法不仅能够有效提取结构动态特性参数，而且还能提供有关激励和结构振型的信息。关键词：振动与波；多变量自回归模型；逐步最小二乘法；工作模态参数；主轴系统中图分类号：1&("，/2"(&!!!文献标识码：-!##$%&’(%)*)+,-$(%.’/%’(0!-()/01/022%.0,)30$%*1%*4#0/’(%)*’$,)3’$5’/’60(0/2730*(%+%&’(%)*""(!"#$%&’%()*，+",%-&’.&/，+"$%&’%()*（

3、",3456789/:;<59=964;8=>54?:@A4BC，3456789($$#&&，D<458；(,EF5G456>54?:@A4BC9HI;4:5;:857/:;<59=96C，EF5G456$’##+&，D<458）!!!82(/’&(：JF=B4?8@48B:-FB9@:6@:AA4?:G97:=4564A85:KG:B<97H9@AB@F;BF@8=G978=858=CA4AF57:@K9@L456;9574B495,/<:M@9;:AA9HG97:=45695=C7:M:57A95B<:9FBMFB@:AM95A:A4658=9HACAB:G,NB

4、4AAM:;48=H9@B<:G978=858=CA4A9HACAB:GK<4;<4A74HH4;F=B9@8=G9AB59G:B<97AB9B:AB:O;4B8B495,/<4AG:B<974AP8A:795GF=B4?8@48B:8FB9@:6@:AA4?:G97:=A，;<99A:AG97:=A9@7:@PCG97:=4569MB4G4Q:7B<45L456857:AB4G8B:AM8@8G:B:@APCB<:IB:MRK4A:S:8ABITF8@:-=69@4B

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7、确的反映下模态参数辨识中所关注的问题。多变量-.建模结构的实际动态特性，更好的服务于损伤检测和结分析法则通过对模型参数矩阵的特征分解，并在一构设计优化。在实际工作状态下，实测的响应数据定假设条件下，把系数期望值矩阵完全解耦，而获取能够真实地反映结构本身的固有特征、边界条件和结构的激励和振型的规则化条件。环境载荷特性，与主动控制、系统检测和设备健康诊<=多变量!"建模断等工程应用直接相关。所以如何有效的利用响应［"］［)］数据辨识结构模态参数已成为结构动力学参数!!多变量-.建模分析是利用多组数据建立辨识的焦点问题。大量的研究致力于将传统模态分-.参数