结构模态参数识别的随机子空间法

随机子空间法(SSI)是时域识别的模态参数识别法,该法根据加权方法的不同可以有3种算法．通过 处理实桥动载实测数据,研究了这3种算法识别真实结构模态参数的问题．

电机整机结构振动模态试验与参数识别研究

为提高电机运行的稳定性,降低振动噪声对其使用性能和寿命的影响,利用随机子空间模态识别方法对某型号电动机整机进行了模态分析。详细阐述了随机子空间模态识别法的数学原理,采用锤击法完成电机整机的模态测试,进一步识别出电机的四阶模态参数,固有频率、阻尼比及振型,根据分析结果找出电机的风扇罩和定子外壳中间位置为结构的薄弱环节,进而提出了相应的改进设计方法与减振措施。分析结果表明随机子空间法可用于电机整机结构的模态参数识别,分析结果为电机的结构动力修改与优化设计提供了参考数据。

两座高耸结构基于RSV-150激光测振仪的环境振动实测与模态识别

针对一座高23m的特种钢结构与一座高300m的钢筋混凝土电视塔,采用RSV-150超远工作距离激光测振仪,开展了结构在环境激励下的振动实测与模态参数识别。作为一种非接触式的测量方式,激光测振仪具有操作简单、测量便捷等优点。采用了基于随机子空间方法的结构模态识别算法,对实测到的结构速度响应进行了模态分析。分析结果表明,该算法具有精度高、稳定性好的优点,可以有效地获取结构的自振频率与阻尼。选择结构的不同部位作为激光测振的反射点,对实测的自振频率影响不大,结果离散性较小。进行了结构的简化有限元分析,数值模拟获得的模态信息与实测结果之间有较好的对应性,验证了试验方法的可靠性。