子空间辨识方法在结构模态参数识别中的应用

"这篇文章主要介绍了子空间辨识方法在结构模态参数识别中的应用，特别是子空间状态空间系统辨识（4SID）方法。作者吴亚锋和姜节胜来自西北工业大学，他们概述了子空间辨识方法的原理、运算步骤，并通过一个桁架结构的仿真计算展示了该方法的准确性。" 子空间辨识方法是一种用于识别线性振动系统动态特性的时域技术，它自20世纪90年代初提出以来，在多个领域得到了广泛应用，包括机械工程、市政工程、航空航天以及过程工业等。这种方法不同于传统的频域辨识方法，后者依赖于传递函数和频谱分析，可能会在某些情况下产生不准确的结果，尤其是在模态频率密集、高阻尼比或者存在测量噪声时。 子空间辨识，也称为基于子空间的状态空间系统辨识（4SID），它直接从输入/输出数据矩阵中提取信息，不需要预先对模型进行参数化。通过对数据矩阵进行线性代数运算，如QR分解和奇异值分解（SVD），可以估计出系统的卡尔曼状态序列或广义观测矩阵，进而构建系统的状态空间模型。这种方法避免了传统方法中的非线性迭代导致的数值问题，使得处理高阶多变量系统变得相对简单。 文章指出，子空间辨识方法在处理模态参数识别时，能提供更为准确的结果。作者通过一个已知模态参数的桁架结构的仿真计算，验证了子空间辨识方法的有效性。这表明，子空间辨识在结构动力学试验数据分析中具有显著的优势，尤其在模态频率密集或噪声干扰较大的情况下，能够提供更可靠的信息。 子空间辨识方法作为一种时域技术，不仅简化了系统辨识的过程，而且提高了识别的精度，对于复杂系统的动态特性分析具有重要的实用价值。其在结构工程、控制理论和信号处理等多个领域中的成功应用，证明了其强大的理论基础和实践意义。