基于环境激励的桥梁振动模态识别算法研究

基于环境激励的桥梁振动模态识别算法研究

∗

郑德智

;

李子恒

;

王豪

【摘

要】

在桥梁建造和维护过程中，需要对桥梁的振动模态进行在线、实时的分

析，急需一种不需要人工激励进行快速模态分析的算法。通过研究自然激励技术

NExT( Natural Excitation Technique)

与自回归滑动平均模型

ARMA( Auto

￣

Regressive and Moving Average Model)

，在常规的自然环境模态分析算法的

基础上构造出一种快速求解

NExT

￣

ARMA

模型的算法进行桥梁模态识别。相比于

传统的环境激励模态参数计算方法，该算法不但降低了传统算法的复杂度，而且采

用了反馈的方式提高了计算精度。采用

ANSYS

建立有限元模型并搭建简易实验系

统分别对该算法进行仿真验证和实验验证，验证结果表明，该算法能够有效地在自

然激励下提取出桥梁结构的各阶模态，其中对前三阶固有频率的识别相对误差降到

1

％左右。

%An online,real

￣

time analysis of the bridge vibration mode is 

often required during a bridge construction and maintenance. So a modal 

analysis algorithm with no human excitation is in urgent need. By 

researching the mathematical sense of NExT( Natural Excitation Technique) 

algorithm and ARMA model( Auto

￣

Regressive and Mov

￣

ing Average 

Model),a quick solution for NExT

￣

ARMA model is proposed on the basis 

of conventional algorithms. Compared to the traditional ambient modal 

analysis,this algorithm not only reduces the complexity of traditional 

method,but also build a feedback loop to improve the accuracy. Build a 

simply supported beam model both in AN

￣

SYS and real experimental 

platform to verify the algorithm. It shows that each mode of the bridge