基于自然激励技术的模态参数识别方法应用研究

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1、2010年第31卷第3期基于自然激励技术的模态参数识别方法应用研究罗奎(武汉理工大学土木工程与建筑学院，武汉430070)摘要：结合自然激励技术和2种时域模态参数识别方法，形成鲒构工作模态参数识别的NExT．ITD法和NExT．ERA法。采用这2种方法分别对一个3层框架结构模型和1座三跨混凝土连续梁桥进行了振动试验模态参数识另4，讨论了这2种方法应用中的系统定阶和虚假模态剔除问题并将识列结果与频域法识别结果相对比。结果表明，这2种方法在非白噪声激励下进行结构模态参数识别的有效性。关键词：模态参数识别；自然激励技术；信号处理ApplicationofStructuralModalPara

2、meterIdentificationBasedonNaturalExcitationTechniqueLUOK“i(SchoolofcivnEngineeringandAxehiteetttre，WuhonUniversityofTechnology，Wuhan430070，China)Abstract：TheIIlI。dalparametersofamodelofthreeDOFframeandathree-spancontinuousbridgewerecalculatedby嘣119NExT-ERAandNEXT-ITDrespectively．Issuesofdetermin

3、ingsystemordernumberandextractingaccuratemodewezediscussed．Theresultswerecomparedwithwhichidentifiedbypeakpickmethodinfrequencydomain．TheexperimentandengineeringapplicationshowthatNExT—ERAandNExT—ITDarealleffectivemethodsofstructuralmodalparameteri-dentification．Keywords：modalparameteridentifica

4、tion；nattlralexcitationtechnique；signalprocessing大型结构的健康监测技术是近年来的研究热点之一。其中损伤诊断是其难点与核心问题，而目前多数的结构损伤诊断方法都需要获得结构的振动特性，因此结构模态参数识别是结构健康监测技术的关键。传统的模态参数识别方法都需要采用人工激励同时获得输入和输出信号，建立结构的频响函数来进行模态参数识别，故只适用于小型结构。大型结构采用人工激励不仅实施困难、价格昂贵并且会影响到结构的正常使用，因此，利用环境激励下的结构响应进行模态参数识别引起了人们的广泛关注。James等人于1993年提出了自然激励技术(NEXT)

5、⋯，该方法证明对于n自由度线性时不变黏性阻尼系统，在激励近似满足高斯白噪声的条件下，结构中两点响应之间互相关函数与脉冲响应函数具有相似的表达形式。特征系统实现算法(EI认)识别系统的模态参数理论推导严密且计算量小，是目前最完善又最先进的方法之一，联合NExT与ERA形成的NExT—ERA法为识别结构模态参数提供了有效的方法。国内外学者应用这种方法对桥梁仿真模型[2·31、桥梁和框架模[4，5]进行了参数识别研究，识别精度较高，但是工程应用较少。Ibrahim于20世纪70年代提出了ITD法，通常与随机减量法相结合，进行环境激励下的结构模态参数识别，但效果不如NExT．ERA法理想。NE

6、xT技术的前提条件是结构受到高斯白噪声激励。高斯白噪声信号是一种自功率谱密度为常数的平稳随机过程。然而，结构在实际工作状态下受到的环境激励并非真正的高斯白噪声，而是一种非平稳随机过程。在环境激励下NExT技术是否仍然有效需要进一步讨论。通过模型试验与实际工程79建材世界2010年第31卷第3期应用对NExT技术结合时域模态参数识别法在非高斯白噪声随机激励下进行模态参数识别的有效性进行验证，并对NExT—ERA法与NExT．ITD法在工程应用中的数据选取问题进行了讨论。1NExT．ERA法与NExT．ITD法对，z自由度的线性系统，当系统的k点受到外界高斯白噪声激励时，i，．f两点的位移

7、响应分别为卫孙z舯则两点响应信号的互相关函数可写为如下形式R彘(T)=E[z娩(t+丁)z娩(t)]=∑?：1警exp(一e∞。≯)sin(甜d≯+似)(1)式中，％为第r阶模态固有频率，ct，。，为第r阶模态无阻尼固有频率，#为第r阶模态阻尼；17"1，为第r阶模态质量；％、仇，分别为i、k点的第r阶模态振型分量，G衙是与测点和模态阶次有关的常数，乃是第r阶相位角。结构在k点受到单位脉冲激励时，i点的脉冲响应函数为列小∑：：。箍exp(一‰庙