二阶统计量盲辨识在模态参数识别中的应用

快速、准确地识别出结构的模态参数，是结构损伤精确识别与健康监测的重要前提。该文提出一种结构模态参数识别的新方法。该方法以盲源分离理论中基于二阶统计量的AMUSE算法为基础，以振动系统的自由响应或脉冲响应为分析对象，通过对数据进行Hilbert变换增加虚拟测点，以不同时滞下数据协方差矩阵构建联合矩阵，通过求解时滞联合矩阵的特征值问题实现对结构模态参数的识别。联合矩阵的引入克服了AMUSE算法仅采用两个时滞协方差矩阵所带来的不稳定性。数值算例结果表明，该文提出的方法计算简单，识别精度高，不受时滞选择的限制，对测量白噪声不敏感，具有很好的鲁棒性。