NExT和ERA的原理和方法

资 源 简 介

NExT和ERA的原理和方法

详 情 说 明

NExT（Natural Excitation Technique）和ERA（Eigensystem Realization Algorithm）是工程振动测试与模态分析领域中两种重要的方法，主要用于结构系统的动态特性识别。

NExT方法基于环境激励下的振动响应数据，通过计算响应之间的互相关函数来获取系统的自由衰减响应。这种方法最大的优势在于不需要测量输入激励，非常适合实际工程中无法施加人工激励的大型结构（如桥梁、建筑等）。其核心思想是利用环境激励（如风载、交通等）作为输入源，通过响应数据的统计特性提取结构动态参数。

ERA算法则是从系统识别的角度出发，通过状态空间模型来实现模态参数识别。该方法利用系统的脉冲响应或自由衰减响应数据，构建Hankel矩阵并进行奇异值分解，最终得到系统的模态频率、阻尼比和振型。ERA算法特别适合处理多输入多输出（MIMO）系统的模态参数识别问题，具有较高的计算效率和参数识别精度。

在实际应用中，NExT和ERA经常结合使用。研究者先用NExT方法从环境振动响应中提取自由衰减响应，然后将这些数据输入ERA算法进行模态参数识别。这种组合方法为大型工程结构的健康监测和损伤识别提供了有效手段。