结构分析中的多输入多输出传递函数无偏估计

摘要

实验模态分析是基于实测数据建立系统数学模型的技术。随着电子技术与计算机技术的发展，实验模态分析已经成为解决复杂结构振动问题的主要工具。传递函数是联系实测数据和模态参数识别的中间环节，是模态参数识别的基础，传递函数估计的精度决定了模态参数识别的精度。 当前所广泛使用的传递函数估计方法是H<,1>估计和H<,1>估计，这两种估计方法均为有偏估计方法，而近期提出的几种无偏估计方法又存在着不易实现的问题。针对这种情况，本文对现有的传递函数估计方法进行了分析研究，指出互功率谱技术和平均技术是估计得到无偏的、高精度的传递函数的关键。在此分析的基础上，本文提出了一种互功率谱传递函数估计方法一日。估计；与不同的激励方法相结合，得到了单点激励H<,n>估计、多点随机激励H<,n>估计和多点全相干H<,n>估计：对弹簧、质量、阻尼结构的物理模型，编程实现了单输入单输出(SISO)H<,n>估计和多点全相干H<,n>估计及其和H<,1>估计结果的比较；以两端铰支梁为实验对象做了单输入单输出实验，利用自己编制的程序实现了传递函数的H<,n>估计和H<,1>估计及H<,2>，估计的比较。理论推导和实验表明，H<,n>估计是一种无偏的、高精度的传递函数估计方法。该方法充分利用了互功率谱技术和平均技术，在不需要测试第三种信号的情况下，实现了传递函数的无偏估计；在测量同样组数据的情况下，能够进行更多次数的平均，从而提高了传递函数的估计精度。

目录

文摘

英文文摘

第一章综述

第二章实验模态分析原理

第三章全互功率谱传递函数无偏估计

第四章仿真分析

第五章实验

第六章全文总结

致谢

参考文献

附录