南京航空航天大学学报

作者：孙嘉宝，康杰，董自瑞，季红侠，罗杰，刘晓腾

单位：南京航空航天大学航天学院，南京 211106；,南京航空航天大学航天学院，南京 211106；,上海卫星装备研究所，上海 200240；,上海卫星装备研究所，上海 200240；,南京航空航天大学航天学院，南京 211106；,南京航空航天大学航天学院，南京 211106；

关键词：工作模态分析;随机子空间法;三维稳定图;虚假模态;DBSCAN算法

基金：航空航天结构力学及控制全国重点实验室青年学生项目（MCAS-S-0224G04）；国家自然科学基金青年基金（12102178）；南京航空航天大学新教师工作启动基金（YAH20137）。

为解决随机子空间法在模态参数识别过程中自动性差、虚假模态难以识别剔除等问题，提出一种新的模态参数辨识方法。采用协方差驱动的随机子空间法（Covariance-driven stochastic identification， SSI-COV）识别系统的模态参数；根据软硬准则初步剔除虚假模态并绘制三维稳定图；对基于密度的带噪声的空间聚类算法（Density-based spatial clustering algorithm with noise，DBSCAN）进行改进，自动确定敏感参数ε，并对候选模态进行聚类分析；对每一簇类模态，计算模态质量评价准则（Modal quality assessment criterion，MQAC），制定筛选准则，自动剔除虚假模态并识别真实模态。利用本文方法对桁架结构、广州塔、Z24桥实例进行模态参数识别验证，结果表明该方法可实现典型工程结构的自动工作模态分析，可有效剔除非白噪声激励及测量噪声导致的虚假模态。

来源：2024年第4期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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