论文摘要
提出一种环境激励下基于极点对称模态分解（ESMD）的模态参数识别新方法。该方法首先利用带通滤波将实测环境振动响应分解成一系列单卓越频率的窄带子信号。然后,利用ESMD方法对子信号进行模态分解,得到若干单模态时程信号。最后,应用随机减量法对每个单模态时程信号进行处理,获得随机减量信号并由此识别模态参数（频率,阻尼比以及振型）。采用该方法识别一座5层剪切框架数值模型和一座3层剪切框架实验模型的模态参数,并将识别结果与理论值或者NExT-ERA方法识别的结果做对比,结果表明:该方法能较好地从环境振动响应中识别出结构的模态参数,具有良好的适用性和足够的精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵斌,封周权,陈政清
关键词: 振动与波,极点对称模态分解,模态参数识别,随机减量技术,环境激励
来源: 噪声与振动控制 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 建筑科学与工程
单位: 湖南大学风工程与桥梁工程湖南省重点实验室
基金: 国家自然科学基金资助项目(51708203),中央高校基本科研业务费资助项目(531107050913),湖南省高校创新平台开放基金资助项目(17K022),广东省地震工程与应用技术重点实验室开放基金资助项目(2014B030301075-02)
分类号: TU317
页码: 173-178
总页数: 6
文件大小: 1618K
下载量: 106
相关论文文献
标签：振动与波论文; 极点对称模态分解论文; 模态参数识别论文; 随机减量技术论文; 环境激励论文;