结构模态参数的时序分析(ARMAV模型)识别法

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本文简述了用时间序列分析(ARMAV 模型)识别结构模态参数的原理,对建模方法进行了分析,并对建模分析中至关重要的初值选择问题进行了讨论,提出了一种有效的初值的选取方法;在模拟计算部分中,用 Wilson-θ积分法模拟了一个三个自由度的振动和低信噪比、大阻尼振动和密集模态等复杂情形,对用时序方法(ARMAV 模型)识别模态参数的能力进行了检验;最后通过对实验数据进行有效的预处理后,用时序方法(ARMAV 模型)识别出一个真实结构(圆盘)的第一、二阶模态参数,并得到结构的完整振型. This paper briefly describes the principle of using the time series analysis (ARMAV model) to identify the structural modal parameters, analyzes the modeling methods, discusses the selection of critical initial values ​​in modeling and analysis, and proposes a The effective initial value selection method; In the simulation part, the Wilson-θ integral method was used to simulate a three-degree-of-freedom vibration and low signal-to-noise ratio, large damping vibration, and dense mode complex situations. (ARMAV model) The ability to identify modal parameters was tested; finally, after the experimental data was preprocessed, the first and second modes of a real structure (disc) were identified by the time-series method (ARMAV model). Parameters, and get the complete vibration mode of the structure.
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