环境激励下基于信号降噪的模态参数识别研究

提出一种环境激励下基于测试信号降噪的模态参数识别方法。该方法首先对测试的随机响应数据采用自然激励技术(NEx T)获得互相关函数,进而基于结构矩阵低秩逼近(SLRA)方法得到降噪后的信号,最后通过复指数(Prony)方法识别结构的模态参数。数值算例和模型实验结果表明,该方法对测量信号有很好的降噪作用,识别精度高。     

基于低秩Hankel矩阵逼近的模态参数识别方法

针对测量结构输出响应信号所受噪声干扰问题,提出利用低秩Hankel矩阵逼近方法对响应信号降噪。该方法利用结构脉冲响应信号构建Hankel矩阵,对其进行奇异值分解后计算奇异值相对变化率确定模型阶次,通过迭代低秩逼近方法获得降噪信号后进行模态参数识别。用数值算例研究矩阵维数对降噪效果、计算效率影响,并用悬臂梁模型实验验证该方法的有效性。