环境激励模态参数识别频域分解法的比较

摘要：本文针对模态参数识别中常用的三种频域方法：峰值法（PP）、频域分解法（FDD）及多参考最小二乘复频域法（PolyMAX）进行了综述及比较分析，并以常德市白马湖公园虹桥环境振动试验结果对该三种方法的精度进行了验证。

关键词：环境激励、峰值法（PP）、频域分解法（FDD）、多参考最小二乘复频域法（PolyMAX）

1 引言

与时域方法直接作用于采样数据，保留全部信息的做法不同，频域方法常采用平均周期图法对数据进行预处理，进而得到与窗口等长的频域信号。如上不同，使得频域方法的抗噪性及运算效率更高，更适用于现场测试数据的实时处理。但是，频域方法的假定较多，加之仅基于输出的识别方式具有先天理论的不足，其识别结果能否满足工程要求也受到了较多的讨论。本文试图通过有限元分析及三种常用频率分析方法的相互对比，验证算法应用于复杂结构时可靠性。

2 峰值法（PP）及频域分解法（FDD）

PP及FDD均利用白噪聲假定下功率谱密度函数在固有频率处出现峰值的特性直观识别特征频率。两者的不同在于离散结构的方式不同：PP通过诸如小阻尼、频率离散分布等一系列假定直接使系统解耦为单自由度体系；FDD在保留小阻尼假定的基础上，放宽了峰值由单一模态贡献（频率离散分布）的假定，考虑相邻模态的影响（实际中通常不多于两阶），转用物理概念更明确的奇异值分解（相当于进行了维纳滤波）离散系统，使其结果较PP具有更广的适用性。

3 多参考最小二乘复频域法（PolyMAX）