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在工作模态分析中,结构模态的准确识别在包括结构健康监测在内的许多应用中至关重要。该文基于敏感性分析,研究了模型系统阶数N和Toeplitz矩阵行块数i在协方差驱动随机子空间法(covariance-driven stochastic subspace identification,SSI-Cov)中对模态识别结果的影响规律。结合一经典数值算例及藏式古城墙现场实测数据对SSI-Cov算法的参数优化进行了分析。根据奇异熵增量理论对系统阶数进行识别;利用Toeplitz矩阵或系统矩阵的条件数及识别结果的变异系数