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基于敏感性分析的协方差随机子空间方法参数优化

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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对Toeplitz矩阵行块数的选择进行研究,并给出参数取值建议.研究结果表明:Toeplitz矩阵或系统矩阵的条件数越小计算结果精度越高;识别频率、阻尼比的变异系数越小,对应的模态稳定图质量越好.通过奇异熵增量理论可准确识别结构的系统阶数,奇异熵增量的一阶灵敏度降至0 时对应的阶数即为系统阶数N.Toeplitz 矩阵行块数i 的建议取值范围为( 为采样频率与结构基频的比值).基于该文提出的参数优化方法,能有效识别藏式古城墙的动力特性,包括频率、振型和阻尼比.
PARAMETER OPTIMIZATION OF COVARIANCE-DRIVEN STOCHASTIC SUBSPACE IDENTIFICATION METHOD BASED ON SENSITIVITY ANALYSIS

刘威、杨娜、白凡、常鹏

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北京交通大学土木建筑工程学院,北京 100044

结构风工程与城市风环境北京市重点实验室,北京 100044

模态识别 参数优化 敏感性分析 随机子空间法 系统阶数 Toeplitz矩阵行块数

国家重点研发计划项目国家自然科学基金面上项目

2018YFC070560051778045

2021

10.6052/j.issn.1000-4750.2020.04.0223

工程力学
中国力学学会

工程力学

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.083
ISSN：1000-4750
年,卷(期)：2021.38(2)
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