OMA环境激励模态试验分析.pptVIP

环境激励下的模态试验

（基于响应数据的模态分析/工作模态分析）

Output-onlyModalAnalysis，

OperationalModalAnalysis，OMA北京东方振动和噪声技术研究所ChinaOrientInstituteofNoiseVibration

DASP’OMA专题COINVdasp@31

内容环境激励模态的可行性/优点试验方法-分组测试响应模态参数辨识方法-7种方法应用实例举例—上海卢浦大桥，西宁北川河大桥ODS工作变形分析OperationalDeflectionShapeanalysisCOINVdasp@DASP’OMA专题32

大型结构常规的激励手段高弹性聚能力锤激励1988年,火箭激励钱塘江大桥困难或不可实现昂贵局部损伤中断工作液压伺服激振器突然释放吊重COINVdasp@33DASP’OMA专题

环境激励ambientexcitation1940年,美国tacoma大桥建成不到4个月,因风振坍塌海浪及风对船舶进行激励随手可得,费用低廉安全,省时更加符合实际情况与边界条件不影响正常工作COINVdasp@DASP’OMA专题34

OMA应用范围更广COINVdasp@DASP’OMA专题35机车在运行状态下进行OMA分析，可以得到刚体沉浮模态的频率阻尼和振型，由于此阶模态频率低，阻尼很大，在试验室条件下很难激励出。也可以进行机床，汽车等的OMA分析。其实际激励信号不一定近似白噪声，因此得到的分析结果，有些阶模态是结构本身固有的，有些是激励引起的强迫振动，需要进一步进行甄别。

环境激励模态测试—分组进行参考点位置固定不动COINVdasp@DASP’OMA专题36

响应模态参数辨识方法COINVdasp@37DASP’OMA专题

算法简介ERA(EigensystemRealizationAlgorithm)特征系统实现算法（自由衰减波形）SSI(StochasticSubspsaceIdentification)随机子空间参数识别方法（互相关函数）Prony(Least-squaresComplexExponent)最小二乘复指数法COINVdasp@38DASP’OMA专题

算法简介ERA原理{xk+1}=[A]{xk}+{wk}{yk+1}=[C]{xk+1}SSI原理{xk+1}=[A]{xk}+{wk}{yk+1}=[C]{xk}+{vk}{xk}—状态向量{yk}—输出向量[A]—系统矩阵[C]]—输出矩阵{wk}—输入噪声{vk}—输出噪声COINVdasp@39DASP’OMA专题

算法简介自由衰减函数的获取—随机减量技术受到平稳随机激励的系统，其响应是由初始条件决定的确定性响应和外载荷激励的随机响应两者的叠加而成。因此，在相同的初始条件下对响应的时间历程进行多段截取，并对截取的多段信号计算总体平均，消除随机响应的影响，从而达到提取自由衰减响应的目的。COINVdasp@310DASP’OMA专题

SSI的特点优点：当前环境激励模态最精确的方法，总体识别，支持MIMO，能识别重根，抗干扰能力强。缺点：Hankel矩阵的维数较难确定，特征方程的阶数需要确定。可能丢失模态或产生虚假模态。计算工作量大。克服办法：通过多种办法排除虚假模态。稳定图,和其它分析方法对照以及和有限元计算结果对比，模态校验。COINVdasp@311DASP’OMA专题

PolyLSCF优点：识别参数精确，稳定图存在快速算法。支持MIMO，能识别重根，采用Z变换，在同时识别宽频带模态时能保证相同的精度，抗干扰能力强，识别精度高于当前任何一种连续变换的频域方法（如直接参数识别法DPI，正交多项式法）。PolyLSCF存在建立稳定图的快速算法，计算速度快。缺点：需要选择合适的阶数。与国外的PolyMAX相同COINVdasp@312DASP’OMA专题

EFDD优点：操作简单，可识别振形满足正交条件的密集模态参数。缺点：振形不满足正交条件密集模态参数，识别精度低。COINVdasp@313DASP’OMA专题

PPM/PZM（东方所独创技术）PPM(PolynomialPowerSpectrumMethod)多项式功率谱方法东方所独创，精度优于EFDD，可识别密集模态参数。PZM(PowerSpectrumZTransformMethod)功率谱Z变换方法东方所独创，存在和PolyLSCF类似的稳定图快速算法。精度优于EFDD，可识别密集模态参数。COINVdasp@314DASP’OMA专题

PPT峰值拾取法优点：操作简单缺点：模态不密集可用。参数精度不高。较早