采用ARMAV模型识别模态参数

资 源 简 介

采用ARMAV模型识别模态参数

详 情 说 明

采用ARMAV模型进行模态参数识别是结构动力学中一种高效的多测点分析方法。这种自回归滑动平均向量模型能够同时处理多个测点的振动信号数据，特别适合复杂结构的模态分析。

ARMAV模型的核心思想是通过时间序列建模来捕捉结构的动态特性。与单点ARMA模型相比，ARMAV模型考虑了多个测点之间的空间相关性，能够更全面地反映结构的整体振动特性。模型参数直接对应于结构的模态频率、阻尼比和振型等关键模态参数。

在实际应用中，ARMAV模型通过多通道振动响应数据建立向量形式的差分方程，然后采用最小二乘等参数估计算法求解模型系数。这种方法不仅能处理平稳激励下的响应数据，对非白噪声激励也有较好的适应性。模型阶数的确定是参数识别中的关键步骤，通常需要结合信息准则进行优化选择。

ARMAV模型的优势在于能够从运行状态下的振动响应中提取模态参数，不需要中断结构正常使用，特别适用于大型工程结构如桥梁、高层建筑的长期健康监测。