低信噪比条件下结构弱模态的强化辨识理论研究

To meet the requirement of structural weak mode identification under the condition of low signal-to-noise ratio, this project takes the enhancement of weak mode component as the breakthrough point, combines the theoretical analysis, numerical simulation and experimental testing, and forms the innovative main line from representation and enhancement to identification for weak mode feature to propose the definition method for weak mode, construct the wavelet energy entropy-based feature index for distinguishing the real weak mode and noise component, and form the weak mode feature representation method for stationary and nonstationary structural responses; develop the integrity and locality combined enhancement method for weak mode feature, construct the interface for enhancement index and determined modal identification, and propose determined weak mode enhancement and identification method; provide the band-wise weak mode enhancement for underdetermined case, construct the interface for enhancement index and underdetermined modal identification, form the underdetermined weak mode enhancement and identification method, preliminarily form “the structural weak mode enhancement and identification technique under the condition of low signal-to-noise”, which is hopeful to provide theoretical support for the improvement of structural modal identification method.

本项目面向低信噪比条件下结构弱模态的辨识需求，以结构响应中弱模态分量的特征强化为突破口，采用理论分析、数值模拟、试验测试相结合的研究方法，围绕结构弱模态特征表征、弱模态特征强化、弱模态参数辨识这一创新主线，提出弱模态的时频域定义方法，构建真实弱模态与噪声区分的小波包能量熵特征指标，形成结构平稳响应和非平稳响应的弱模态表征方法；研发先整体后局部的弱模态特征联合强化方法，建立弱模态强化指标与测点数量适定模态辨识方法的对接方式，提出测点数量适定的弱模态强化辨识方法；给出测点数量欠定的分频段弱模态局部特征强化方法，构建弱模态强化指标与分频段模态辨识方法的对接方式，形成测点数量欠定的弱模态强化辨识方法，初步形成“低信噪比条件下结构弱模态强化辨识技术”，为进一步完善结构模态辨识方法提供理论支撑。

本项目以低信噪比条件下结构弱模态准确辨识为目标，从弱模态分量的特征强化出发，沿着结构弱模态响应模拟、结构强模态逐步抽取-弱模态逐步强化识别、测点数量欠定下频域子空间弱模态识别、非平稳激励下结构弱模态识别、结构物理模态的自动识别研究路线，主要研究了低信噪比条件下结构弱模态响应模拟方法，以强弱模态的对比为出发点，构建了弱模态的定义；建立了基于AR模型功率谱强模态定位方法，提出了以强模态中心频率为指导的模态分量变分抽取法，构建了强模态逐步抽取的弱模态逐步强化方法；研究了测点数量欠定对弱模态参数识别的影响，构建了用于频域子空间划分的能量波动指标，建立了基于频域子空间划分的欠定模态识别方法；研究了非平稳激励下结构响应的弱模态提取方法，提出了AR模型功率谱引导下的变分模态分解法进行模态识别；提出了时间振型相关性指标，结合频带分割法建立模态参数的自动识别方法。所提方法在模拟弱模态结构响应、大跨斜拉桥、悬索桥以及钢桥的模态参数识别中进行了检验和应用，提高了弱模态识别的准确性。所提方法提高了低信噪比条件下结构弱模态辨识的完整性、准确性，进一步完善了仅基于输出的模态辨识理论，能够更好地为结构健康监测与状态评估服务，具有重要的理论意义和广泛的工程应用前景。