结构模态参数识别的时域方法研究现状和展望

(广州大学, 广东 广州 510405)

运用科学、合理的建筑工程检测技术，确保检测结果能够真实反映结构的建设质量和水平，同时还可以使人民群众的生命财产得到保障。结构健康监测系统一般由三个子系统组成，分别为监测系统、诊断系统和评估系统。其中检测系统是整个健康监测系统的基础，当中包含的参数识别更是其一重要环节。这里我们就结构的模态参数的时域识别方法就行概述。结构模态参数的时域识别方法是可以利用结构振动时间响应信号作为输入信号，或由已知频响函数进行傅里叶逆变换得到脉冲响应函数作为输入数据进而建立数学模型并进行参数识别。常用方法有: 最小二乘复指数法、ITD 法、随机减量法和EAR特征值系统实现法等。

最小二乘复指类算法是由DL Brown等人提出的一种单输入多输出的模态识别方法[1]，缺点是对大型结构参数的识别效果不佳，仅能做出单输出状态。刘征宇等人[2]将模态自由振动隔离技术引入LSCE法中，较好的解决了自由度数难以确定，由于模态多、测量噪声水平较高、侧点多等因素引起的难识别，识别精度差等问题。曾发林等[3]针对某轿车双排气管，采用LSCE法进行排气管试验模态分析，得到该排气管的模态分布比较密集的结论。

ITD是由Ibrahim[4]于20世纪70年代提出的时域法。1987年Ibrahim在ITD法的基础上提出了STD法[5],采用QR法求解一般矩阵的特征值未提示，由于得到是Hessenbery矩阵，不需要进行转换，节省了计算时间和计算机的内存。与 ITD法相比，STD法克考虑量测噪声的影响，提高识别精度。朱东升等[6]用ITD法结合随机减量法对一栋八层的框架建筑结构横向自振特性做了仿真识别，识别该结构的模态参数，仿真识别结果表明是可行的，并且具有测量数据方便, 数据处理简单,精度较高, 识别结果较多的优点。

随机减量法是从线性结构振动的一个或多个平稳随机反应样本函数中，获取该结构的自由振动反应数据，进而进行时域模态参数识别的方法。同济大学黄鹏等[7]根据气弹模型试验数据, 采用随机减量法及特征系统实现算法(ERA), 首次研究了在受扰情况下高层建筑气动阻尼的变化.李明等[15]在随机减量技术的基础上将抽样技术应用于随机减量法中随机振动信号的提取,在一定程度上解决了随机信号段数不足的问题,明显改善随机减量信号的质量.重庆大学罗钧等[8]根据现有结构模态参数识别方法的缺陷，平稳激励假定的不足的这个方面，提出了一种非平稳激励下的结构模态参数识别方法。

EAR特征系统实现算法是由Juang等人[9]提出用于模态参数的识别的方法，是一种基于脉冲响应函数的多输入多输出的时域模态参数识别法，它采用奇异值分解技术确定系统的阶次，从而获得系统最小实现。刘福强等[10]以多输入多输出特征系统实现算法为基础，提出了一种以递推形成一个对称半正定阵，以特征值分解代替奇异值分解，采用相关滤波的方法对测量数据进行预处理提高识别精度。张枢文等[11]以一个十自由度的弹簧-质量-阻尼系统算例考核了ERA方法的可行性及其抗噪能力,并进行了模态参数的识别，表明该方法在结构质量和刚度发生损伤时，能有效的进行损伤识别和定位。李炜明等[12]在激励未知的情况下，引入特征系统实现算法，基于试验加速度数据，对一三层框架进行了结构系统参数的辨识。

总结与展望

结构的的模态参数描述的是系统的振动特性，反映结构的质量和刚度的分布状态，如果结构模态发生变化，从而可以定性和定量的判别结构性态的改变。时域法的特点是直接利用时域数据识别结构参数，只使用实际响应信号而不需要傅里叶变换，因此可以避免由于傅里叶变换出现的问题；另外时域方法只需要响应信号，减少了激励设备，节约了测试时间、降低了测试费用，尤其对大型复杂结构变的很有意义。模态参数时域识别作为目前参数识别的一个研究热点。尽管还存在着一些方面的局限和不足，但由于在当前工程领域上的巨大前景和优势，随着识别方法的创新和理论的不断进步，相信模态参数识别的时域方法会有着更加广阔的发展空间。

[1]Brown, D., Allemang, R., Zimmerman, R., and Mergeay, M., "Parameter Estimation Techniques for Modal Analysis," SAE Technical Paper 790221, 1979.

[2]刘征宇, 陈心昭, 李登啸. 关于最小二乘复指数法的时域模态参数识别技术[J]. 合肥工业大学学报: 自然科学版, 1989, 12(3): 10-16.

[3]曾发林，许凯.最小二乘复指数法在排气管试验模态分析中的应用[J].郑州大学学报:工学版, 2016, 1(37): 45-48.

[4]Ibrahim S.R. Mikulcik E.C. A method for the direct identification of vibration parameters from the free response. Shock and Vibration Bulletin,1977, 47: 183-198.

[5]Ibrahim S.R.An Hessenbergspares matrix algorithm for model identification on minicomputer[J].Journal of Sound and Vibration,1987,113(1): 47-57.

[6]朱东生.用时域法分析建筑结构脉动信号[J].甘肃科学学报,1995,4:21-24.

[7]黄鹏,顾明.高层建筑干扰气动阻尼的试验研究[J].同济大学学报.2003,31(6):652-656.

[15]李明,吴红华,史文海.分层抽样技术在随机减量法中的应用[J].2008,3:79-82.

[8]罗钧,刘纲,黄宗明.基于随机减量法的非平稳激励下模态参数识别[J].振动与冲击.2015,34(21):19-24.

[9]Juang J.N.,Pappa R .S . An Eigensystem Realzation Algotithm(ERA) for Modal Parameter Identification and Model Reduction[J]. Journal of

Guidance Control and Dynamics, 1985, 8(5): 620-627.

[10]刘福强, 张令弥. 一种改进的特征系统实现算法及在智能结构中的应用[J].振动工程学报.1999,12(3):316-321.

[11]张枢文, 嵇春艳, 吴立人.ERA法识别大型结构损伤与定位[J].江苏科技大学学报.2007,21(3):17-21.

[12]李炜明,朱宏平,吴贤国,夏勇.未知激励下框架结构系统辨识的特征系统实现算法[J].2010,29(8):228-231.