基于环境激励的工程结构模态识别方法研究

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1、中文摘要率．频率 ���������������瑂������������������������������������������������������瓼�������������������������������．�甌����������������������������������������．����������琺�����篴��������������． 目录���模态参数识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�����方法的���实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．�第三章����方法识别某体育场的模态参数⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯� ��本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一� 绪论��研究背景及意义 图������为明滩大桥发生坍塌因此，对建筑结构随时进行安全监测，既可以保证其使用安全，也可以从源� 将激励设备的安装等费用省掉，并且能在不损伤结构的情况下实现对结构模态参数识别，从而能够更好的保证结构的安全性．��国内外研究现状别，并于��年通过了该方法的相关理论依据，后来在土木工程中得到了十分提出了识别模态参数的基于环境激励下随机子空间法，根据响应信号该方法构造 �世纪�年代，对环境激励技术下的结构模态参数识别方法的研究才在国内开始

3、的，而杨叔子等人对时间序列法首先进行了研究和推广，接着该方法在数据处理和模态识别等方面也有应用．互补校正法由朱长春等人提出，其利用建筑的脉冲响应识别出了结构的模态频率和振型；李杰等人提出了用来识别未知激励情况下的模态参数的广义统计平均算法．朱东生等在��年提出了利用随机减量技术和��椒ㄓ山峁沟南煊�堇词侗鹉Ｌ�问�����．近年来，基于环境激励下的模态参数识别方法的研究吸引了国内很多学者，他们并利用����方法对斜拉桥、框架结构及海洋平台进行了参数识别的研究．通过对润扬大桥塔进行的环境激励下振动测试，郭力等人成功的识别出了润扬大桥的模态参数．利用

4、����方法，叶锡钧，颜全胜等人对崖门大桥进行了模态参数识别，并��模态参数识别方法简述 �������是依据频率响应函数在振动频率附近会��� ��������������，该方法的基本原理是：在白噪声环境激励情况下，结构上任意两个响应之间的互相关函数与脉冲响应函数�杂上煊�有相似的数学分析形式��，它们都能表示成一系列复指数函数的和，所以可以用信号间的互相关函数代替脉冲响应函数作为输入信号．故在采用����方式识别结构模态参数时，可以先求得两点之间的互相关函数后，再运用时域模态参数识别方 行模态参数识别，依据数学工具最��乘法求解��模型的自

5、回归系数和滑动系数，进而求得系统的模态参数．时间序列法具有一定的优点，比如分辨率高、识别模态无能量泄露，但该方法使用的前提是假设环境激励为白噪声情况，并且噪声、采样频率对识别的精度影响较大，识别出来的阻尼比精确度不高，而且难以确定系统的阶数，所以一般不用时间序列分析法处理较大的数据量．本文主要是基于环境激励的工程结构模态识别方法研究，提出将自然激励技数识别．文章的具体工作和安排如下：模态参 ���盟婊�涌占涫侗鸱椒⊿�对其进行验证，验证了����方法在体 �·���是作用在系统上的输入力．�痠，���冢���福���誦� ．：：�—�式中：咒为模

6、态数；①，为第，．阶模态振型分量；��是作用在系统上的输入力．由式�—�，当系统七点受到外力，��だ�保�低砿点的响应为：式中：①���俅蚍直鹞O低沉模琂�点的第，阶模态振型分量．�—���互相关函数� ‰：婴拶��，�∑》����鄍�������如���������】如腩�【�����】将式�—�代入上式���中，得到：如肫��蚕并佟＃�涪佟＃琇亡饵����ば濉Ｒ籪�魄�技�叫�如���六�】���—� 第二章����方法识别模态参数���函数．将式�—���胧�����⒗�肈�����试的位移之间的相关函数能够表示如下【�。�】��且桓龀Ｊ�

7、睿�贸Ｊ�钣氩慰嫉鉵和模态阶数，．有关的；善，，国，，��是第，．阶模态的阻尼比，固有频率和阻尼固有频率且∞卉��√�坏龋籓�堑趓阶相位角．通过观察�������两式，我们发现互相关函数与脉冲响应函数两者的确 � 第二章����方法识别模态参数事实上，无论在工程中或是实验中，我们都是在离散的时间点上测量的信号，所以需要把理论上连续的时间模型转化为离散时间的状态空间模型．对上述系���进行离散化处理，以时间间隔址进行采样，假定初始时间为％，采样点么，�珻分别为状态向量、输入向量、输出向量．�����口����会�～·� 为：��������脉冲响应

8、函数与系统矩阵之间的关���矩阵就是由���参数构成，���矩阵定义：������』���� 第二章����方法识别模态参数����佃�