土木工程结构模态参数识别共3篇

模态参数是指结构动力特性的基本参数，是描述结构动力特性的基本概念，包括固有频率、阻尼比、振型等。

结构模态参数的准确识别，是进行结构健康监测及故障诊断的重要基础，直接关系到结构安全，因此，开展结构模态参数识别技术研究具有重要的理论意义与工程实用价值。

近年来，利用环境激励已大量应用于土木工程的结构动力特性测试中。

环境激励测试能够在结构的实际工作状态下进行，更真实地了解结构的动力特性和结构性能。

本文将对各种模态识别方法进行分类汇总、论述，并对环境激励下模态参数识别算法有待进一步研究的问题进行了展望。

1频域识别算法1.1峰值拾取法基于结构的频响函数在其固有频率位置处会出现峰值的特征，可以实现对结构的模态参数识别。

由于环境激励下无法得到结构的频响函数，用功率谱密度函数代替结构的频响函数实现模态参数的识别，功率谱由实测的随机振动信号快速傅立叶变化转化得到。

姜蕾蕾[1]将幂指数窗应用于多种结构中，并与其他五种窗函数对比研究，确定能够有效改善傅立叶变换后频谱的质量,从而提高峰值拾取法的频率和阻尼比识别精度,拓宽峰值拾取法对阻尼比的适用范围。

陈涛[2]将测点传递率函数矩阵的第2阶奇异值倒数的均值为模态指示函数，建立基于多参考测点平均的峰值拾取法，准确识别系统的模态频率及振型。

在实际应用中，该方法只需计算少量的局部极值点，识别速度快，适用性广泛，被大量使用在实测实验中。

但由于峰值拾取法对峰值的选择较为敏感，对于峰值存在干扰或者峰值较小的信号，可能导致参数提取不准确，并且输出结果可能受到峰值选择的主观性影响，存在一定的不确定性。

因此，在使用时需要综合考虑实际需求和信号特征，选择合适的峰值。

1.2频域分解法频域分解法是峰值拾取法的优化算法，基本原理是根据振动响应构建谱函数矩阵，通过奇异值分解，将多自由度系统转换为单自由度体系，依靠峰值法选取特征频率，进而对系统进行识别。

频域分解法在20世纪80年代由Prevosto[3]所提出。

土木工程结构检测鉴定与加固改造新进展及工程实例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：土木工程结构检测鉴定与加固改造是土木工程领域的重要内容之一，对于老旧建筑的维护和更新起到了至关重要的作用。

随着科技的发展和工程技术的进步，土木工程结构检测鉴定与加固改造领域也在不断取得新进展。

本文将对这方面的最新进展进行探讨，并结合实际工程案例进行分析。

一、土木工程结构检测鉴定新进展1. 非破坏检测技术的应用传统的结构检测鉴定往往需要进行拆除或破坏性检测，给建筑带来了一定的损坏和成本。

而非破坏检测技术的应用，能够更加快速、精准地对建筑结构进行检测，同时避免了对建筑的破坏。

超声波检测、电磁波检测等技术在结构检测中得到了广泛的应用，为工程师提供了更多的可能性。

2. 智能化检测设备的发展随着人工智能和大数据技术的发展，智能化检测设备也逐渐走入土木工程的建筑现场。

智能化检测设备能够自动化、高效地对建筑结构进行检测分析，大大提高了检测的准确性和效率。

具有人工智能算法的无人机在结构检测中的应用，能够更加全面地勘察建筑结构，为后续的加固改造提供更准确的数据支持。

1. 新型材料的应用传统的结构加固改造往往采用钢筋混凝土等传统材料，然而随着新型材料技术的不断发展，如碳纤维复合材料、聚合物材料等，这些材料具有更高的强度和耐久性，能够更好地满足建筑加固改造的需求。

碳纤维加固技术在结构加固中得到了广泛应用，能够提高建筑的抗震性能和承载能力。

2. 全面性加固改造方案的设计传统的加固改造往往只注重于某一部分的结构加固，而忽略了整体性的优化设计。

而现在，土木工程师们更注重全面性加固改造方案的设计，从整体结构出发，结合材料、施工工艺等因素，制定更为全面、科学的加固方案。

这种全面性设计能够确保建筑结构的稳定性和安全性，同时也能够延长建筑的使用寿命。

三、工程实例分析以某老旧建筑的加固改造工程为例，该建筑位于城市中心地带，年代较久，存在严重的结构老化问题。

土木工程模态参数识别探讨1关于土木工程结构当今社会，交通和建筑行业一直在进展，人们也越来越离不开它们，但是还有许多建筑结构因受到损坏而发生塌陷，这严峻了威胁到了人类的生命和财产安全，值得引起我们的重视。

怎么样才能更好的去幸免这类事情的发生是我们一直在探讨并积极寻求解决办法的问题，可以对建筑结构进行分析以达到目的。

一般来说，传统的结构分析理论主要是通过对强度、稳定性等方面的研究从而确保结构设计的可靠性。

这种分析主要是通过试验的办法，一般新的建筑物建成之后，需要对其进行静载试验，在试验完成之后，可以得到一些参数，通过这些参数分析出建筑在真正投入使用后的强度、刚度，这也可以知道该土木工程的施工质量好坏以及结构设计是否合理。

这种技术在实践运用中已经有了一定的成效，但是仅仅靠这种方法是不可能完全达到我们的要求的，因为土木工程结构的工作环境决定了其要承受大量的动力荷载，例如风荷载、地振动荷载等，桥梁结构还要承受水流的冲击荷载和交通荷载。

从这里，我们知道，仅仅是了解建筑结构的静力特性是远远不够的，还需要充分了解结构的动力特征参数。

只有全面的了解土木工程结构模态参数，才能更好的幸免建筑事故的发生。

2结构模态参数识别一般来说，模态分析就是以振动理论为基础、以模态参数为目标的分析方法。

更确切地说，模态分析也属于一门学科，是研究系统物理参数模型、模态参数模型和非参数模型的关系，这些系统关系，需要我们用特别的办法去检测，并通过一定的方法确定这些系统关系。

有两种模态分析技术，一种是理论模态分析，一种是试验模态分析。

这种分类主要是依据于分析办法和手段和方法不同。

理论模态分析从名字上就可以知道，主要是建立在理论的基础上，这里所说的理论，主要是指线性理论。

而试验模态分析，又称模态分析的实验过程，是一种试验建模过程，属于结构动力学的逆问题。

理论模态分析的逆过程。

模态分析技术一直都在改善，到近年来，以及日渐成熟起来，在进展过程中，已经成为结构动力学的支柱之一，还有一大支柱是有限元分析技术。

结构健康监测论文：结构健康监测模态分析模态参数识别环境激励【中文摘要】土木工程结构是国家基础设施的重要组成部分,对人民的生活和安全有着直接的影响,所以在桥梁、大坝等大型土木工程结构中安装结构健康监测系统是十分有必要的。

而通过大型的土木工程结构动力特征参数的了解和掌握,可以方便的对其进行全方位的检测、评估和健康监测。

结构的模态参数能够反映出其动力特征,模态参数识别是实验模态分析的核心。

实验模态分析的模态参数识别可以分为两类,即传统的结构模态参数识别方法和环境激励下的结构模态参数识别方法。

两者相比较而言,基于环境激励下的模态参数识别方法能够仅仅利用所测得的响应信号来识别结构的模态参数,是仅基于输出数据的模态参数识别；并且具有无需对结构施加激励,节省人工和设备费用,可以避免对结构产生损伤等优点,因而在工程中得到了广泛的应用。

本文主要研究基于环境激励下桥梁模态参数识别问题。

完成的主要工作如下：(1)对目前国内外桥梁健康监测技术的发展进行了回顾,论述了其重要意义。

以桥梁健康监测技术所涉及的结构动力学层面的问题为切入点,对模态分析这一概念做了简单的概述,并就其核心问题—模态参数的识别进行了较为全面的论述,包括研究现状、已有成果和存在问题等方面。

(2)介绍了实验模态分析的相关原理,重点介绍了信号处理知识和模态参数识别知识：给出了离散傅里叶变换和快速傅里叶变换的推导公式；介绍了模态参数识别中频域方法和时域方法各自的技术路线,并对一些方法的原理、优缺点、流程等进行了研究。

(3)系统地讨论了环境激励情况下模态参数识别的频域方法。

通过对系统结构振动方程的分析,介绍了传统模态参数识别频域方法的表达式以及基本的识别过程。

重点研究了输入未知时正交多项式拟合法的理论背景和计算公式,给出了该方法的一般流程图,并对实验过程中需要注意的问题进行了探讨。

最后进行了数值算例的验证,证明了其有效性和可行性。

(4)为进一步研究正交多项式拟合法基于环境激励下输入未知时的稳定性和适用性,利用该方法应用于工程实例—郑州市南三环立交桥。

工程结构模态参数识别研究综述摘要：工程结构在使用过程中常经受动力作用，因此，结构设计必须考虑动力设计，以确保结构在动力荷载下不发生破坏，本文介绍了模态识别的相关方法和现状研究，结合国内外学者对模态参数识别的研究工作对结构系统模态参数识别方法进行了综述和总结，并指出现阶段存在的一些问题。

关键词：工程结构；动力荷载；模态；参数识别State-of-the-art review of engineering structuresmodal parameter identificationAbstract: Engineering structures are often affected by dynamic load, Therefore, the dynamic design must be considered in a structural design, to prevent the structure from damage under dynamic load. According the modal parameter identification research of domestic and international researcher, review and summarize the structural modal parameter identification methods. And point out some problems at this stage.Key words: Engineering structures; dynamic load; model; parameter identification1 引言近年来，我国经济的快速发展，使得新的土木工程结构大量涌现，一些复杂的大型工程结构也应运而生，工程结构的安全性愈来愈重要。

传统的结构分析理论主要是通过对强度、稳定性等方面展开研究，从而确保结构设计的安全性和可靠性。

第25卷第2期2005年4月地　震　工　程　与　工　程　振　动E ARTHQUAKE E NGI N EER I N G AND E NGI N EER I N G V I B RATI O N Vol .25,No .2Ap r .2005收稿日期:2004-03-25;　修订日期:2004-09-13 基金项目:国家自然科学基金重点项目(50439010);中国博士后科学基金项目 作者简介:冯新(1971-),男,博士,副教授,主要从事结构健康监测及生命线工程研究.文章编号:100021301(2005)022*******土木工程结构健康诊断中的统计识别方法综述冯　新1,李国强2,周　晶1(1.大连理工大学土木水利学院抗震研究所,辽宁大连116024; 2.同济大学土木工程学院,上海200092)摘要:本文对土木工程结构健康诊断中的统计识别方法进行了综述。

对统计识别中的统计系统识别方法(Bayes 模型修正、随机有限元模型修正)、统计模式识别方法和概率神经网络方法的基本理论及其在土木工程结构健康诊断中的研究现状进行了论述,在此基础上提出了土木工程结构健康诊断中统计识别方法需要解决的关键问题和研究发展方向。

关键词:土木工程;结构健康诊断;统计系统识别;统计模式识别;概率神经网络中图分类号:T U311.41;P315.96 文献标识码:ASt a te 2of 2the 2art of st a ca l i den ti f i ca ti on for structura lhea lth d i a gnosis i n c i v il eng i n eer i n gFeng Xin 1,L i Guoqiang 2,Zhou J ing 1(1.School of Civil and Hydraulic Engineering,Dalian University of Technol ogy,Dalian 116024,China;2.School of Civil Engineering,Tongji University,Shanghai 200092,China )Abstract:A revie w of statistical identificati on f or structural health diagnosis in civil engineering is p resented in the paper .The basic theory of statistical syste m identificati on app r oach (Bayesian model updating and st ochastic finite ele ment model updating ),statistical pattern recogniti on app r oach and p r obabilistic neural net w ork app r oach is in 2tr oduced,and the statistical identificati on for structural health diagnosis in civil engineering is discussed comp re 2hensively .The critical issues and recommended area of future research are p resented .Key words:civil engineering;structural health diagnosis;statistical syste m identificati on;statistical pattern recog 2niti on;p r obabilistic neural net w ork引言结构健康监测就是采用现场的无损传感技术和结构特性分析手段(包括结构响应)来探测和揭示结构状态退化或损伤发生的一个过程[1]。

2022年春季学期讨论生课程考核（读书报告、讨论报告）考核科目：试验模态分析同学所在院（系）：同学所在学科:学生姓名:学号:学生类别:考核结果阅卷人试验模态分析与参数识别报告模态分析可分为试验模态分析与工作模态分析等。

模态分析的最终目标是识别出系统的模态参数，为结构系统的振动分析、振动故障诊断和预报、结构动力特性的优化设计供应依据。

模态是机械结构的固有振动特性，每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。

这些模态参数可以由计算或试验分析取得，这样一个计算或试验分析过程称为模态分析。

1、模态分析原理模态分析的过程是将线性时不变系统振动微分方程组中的物理坐标变换为模态坐标,使方程组解耦，成为一组以模态坐标及模态参数描述的独立方程，坐标变换的变换矩阵为振型矩阵，其每列即为各阶振型。

[M]{X}÷[C]{X}+[K]{X}={F(∕)}⑴其中：[M]—质量矩阵，[K]一刚度矩阵，[C]一粘性阻尼矩阵，{尸⑺}一激励力的列阵。

振动模态是弹性结构固有的、整体的特性。

假如通过模态分析方法搞清晰了结构物在某一易受影响的频率范围内，各阶主要模态的特性，就可能预知结构在此频段内，在外部或内部各种振源作用下实际振动响应，而且一旦通过模态分析知道模态参数并赐予验证，就可以把这些参数用于设计过程，优化系统动态特性，或者讨论把该结构连接到其他结构上时所产生的影响。

方程(1)经傅氏变换，可得频域内的振动方程：(-√ [ M] + j∖∖[q +[ ∕C]) {X(ιv)} = {F(w)}(2)对应于固有频率叼的固有振型或模态向量以幅值最大点为参考点的表达式为：M={X(叫)}∕X(叫)厘。

它们亦即简谐自由振动的主振型，满意以下关系式：([K]^[M])[∣ }z=O(3)此代数方程组的系数行列式等于零，即为特征方程式：[M], [K]为实数对称矩阵，[M] 正定，[K]为非负定，其特征值域和对应的特征向量为实数。

结构动力学分析中的模态参数辨识研究随着人们对结构物监测和安全性能要求的不断提高，结构动力学分析和结构参数辨识技术也得到了越来越广泛的关注和应用。

其中，模态参数辨识是结构动力学分析中的重要内容之一。

本文将从模态参数的概念、辨识方法、影响因素等方面，对结构动力学分析中的模态参数辨识研究进行探讨。

一、模态参数的概念在结构动力学分析中，模态是指结构在自由振动状态下不同振型的表现形式。

模态参数则是描述这些自由振动状态下的结构参数，包括自然频率、阻尼比和振型形态等。

在结构动力学分析中，模态参数的辨识是评估结构振动特性的关键所在，对于结构物的安全性能分析、结构控制等方面，具有十分重要的作用。

二、模态参数的辨识方法目前，模态参数的辨识方法主要有基于频域分析和基于时域分析两大类。

其中，基于频域分析的方法主要是通过对结构在连续激励下的振动信号进行傅里叶变换，并在频率域内对信号进行处理，得到结构的频率响应函数和振型形态，再通过反演方法得到结构的模态参数。

这种方法由于精度高，且处理效率较高，因此在结构动力学辨识中得到了广泛的应用。

另一种方法则是基于时域分析。

该方法主要是通过对结构振动过程的时域信号进行处理，得到结构的冲击响应函数和相关系数，进而得到结构的模态参数。

这种方法主要用于复杂结构物的辨识分析，如大跨度桥梁等。

三、影响模态参数辨识的因素结构动力学分析中，模态参数的辨识精度直接影响到结构物的振动特性分析，因此，模态参数辨识的精度是一个关键的问题。

影响模态参数辨识精度的因素主要包括以下几个方面：1.激励源和响应传感器的位置；2.连续激励信号的频率范围和幅值；3.测量环境的噪声和干扰情况。

以上因素会对信号的采集和处理产生重要影响，因此在模态参数的辨识过程中需要针对性地考虑这些因素，提高信号的质量，进而提高模态参数的辨识精度。

四、结语总的来看，模态参数辨识是结构动力学分析中的一项重要内容，具有广泛的应用价值。

随着技术的不断发展，相关研究也日益深入，模态参数辨识分析的精度和效率得到了进一步提高。

土木工程结构模态参数识别－理论、实现与应用中文摘要土木工程结构模态参数识别-理论、实现与应用的课题研究来源于国家自然科学基金项目（批准号：50378021）。

土木工程结构是国家基础设施的重要组成部分，直接影响人民的生活和安全。

对土木工程结构进行全面的检测、评估和健康监测，就需要充分了解土木工程结构的动力特征参数。

模态参数是决定结构动力特征的主要参数，其识别方法一般可分为传统的模态参数识别方法和环境激励下的模态参数识别方法。

环境激励振动试验，具有无需贵重的激励设备，不打断结构的正常使用，方便省时等显著的优点，更加适合土木工程结构的实际使用。

环境振动试验不同于传统的基于输入和输出的模态参数识别，仅测得了结构振动响应的输出数据，而真正的输入是没有测量的，是仅基于输出数据的模态参数识别。

成为目前工程结构系统识别十分活跃的研究课题，也是一种挑战。

本文主要研究了环境激励情况下，土木工程结构的模态参数识别问题。

对频域的峰值法和时域的随机子空间识别的理论算法、计算机实现和实际应用进行了深入的研究。

完成的主要工作和结论如下：1.系统地讨论了环境激励情况下模态参数识别频域方法，重点研究了峰值法和频域分解法，对峰值法改进的途径进行了研究，建议采用平均正则化功率谱，并借助传递函数幅角辅助进行峰值选取，使峰值的选取更加客观准确。

频域分解法本质上是基于奇异值分解的峰值法，可以比较客观的选择特征频率和识别相近的模态，识别精度高，是目前较先进的频域识别方法。

2.详细讨论了时域随机子空间识别基本理论和算法，包括协方差驱动随机子空间识别和数据驱动随机子空间识别。

提出了基于稳定图的平均正则化稳定图算法，辅助进行模态参数的自动识别，适应大型土木工程结构分组测试的特点。

平均正则化稳定图将不同阶数模型计算的结果综合考虑，提高识别效率和识别精度。

分析比较表明，协方差驱动和数据驱动随机子空间方法都可以有效识别结构的模态参数，数据驱动随机子空间方法理论上会比协方差驱动随机子空间方法识别结果更稳定、更精确，但计算时间相对要长些。