基于SOBI-SSI的结构工作模态识别研究

为提高结构模态参数的识别效率,解决随机子空间法(Stochastic Subspace Identification,SSI)中如虚假模态、模态混叠、定阶困难等问题,提出一种基于二阶盲识别算法(Secondary Order Blind Identification,SOBI)结合随机子空间法的模态参数识别方法。通过SOBI对多通道的振动信号进行盲源分离,得到单频或近似单频的模态响应时程,确定系统的阶次,然后通过快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)得到各阶模态响应的频谱图。设计一个具有特定通带特性的带通滤波器,使通带以外的其他频率成分抑制,从而提取出单一模态特征。最后,将只包含结构某一阶的模态信息输入到SSI中进行模态参数识别。结果表明,SOBI-SSI算法可有效剔除虚假模态和混叠模态,解决系统定阶问题,提高识别效率,且模态参数识别结果和SSI及有限元计算结果基本一致。