模態(tài)參數(shù)識別
關(guān)注創(chuàng)建者：鴻鵠未名 創(chuàng)建時(shí)間：2019-10-14
模態(tài)參數(shù)識別的視頻教程
基于隨機(jī)子空間法和聚類算法的模態(tài)參數(shù)識別
復(fù)現(xiàn)了論文中的五自由度動(dòng)力系統(tǒng)模態(tài)分析和時(shí)域響應(yīng)計(jì)算，根據(jù)時(shí)域計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了隨機(jī)子空間模態(tài)參數(shù)識別，使用聚類算法提高了識別精度。
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模態(tài)測試、分析與仿真
培訓(xùn)內(nèi)容： · 模態(tài)測試的目的和方法 · 如何利用有限元仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和優(yōu)化測點(diǎn)選擇 · 模態(tài)參數(shù)識別和驗(yàn)證 · 模態(tài)分析結(jié)果如何與有限元仿真結(jié)果進(jìn)行相關(guān) · 上述內(nèi)容的演示
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HBK結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)測試
模態(tài)參數(shù)識別、分析驗(yàn)證 3. 有限元與模態(tài)相關(guān)性分析 4. 工作狀態(tài)變形分析（ODS） 5. 運(yùn)行模態(tài)分析（OMA） 6. Q&A 點(diǎn)擊這里，咨詢HBK產(chǎn)品信息：https://www.hbkworld.com/zh/contact-us
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模態(tài)參數(shù)識別的實(shí)例教程
廣義定義：模態(tài)分析是研究結(jié)構(gòu)物理參數(shù)模型、模態(tài)參數(shù)模型和非參數(shù)模型的關(guān)系，并通過一定手段確定這些系統(tǒng)模型的理論及其應(yīng)用的一門學(xué)科。
五，模態(tài)分析有哪兩種分析過程：
根據(jù)具體的方法和手段，模態(tài)分析分為理論模態(tài)分析和實(shí)驗(yàn)模態(tài)分析。
1理論模態(tài)分析：即模態(tài)分析的理論過程。理論模態(tài)分析是以線性振動(dòng)理論為基礎(chǔ)，研究激勵(lì)、結(jié)構(gòu)、響應(yīng)三者的關(guān)系，即通過結(jié)構(gòu)的物理參數(shù)模型獲得模態(tài)參數(shù)模型，進(jìn)而導(dǎo)出非參數(shù)模型。
2實(shí)驗(yàn)模態(tài)分析：即模態(tài)分析的實(shí)驗(yàn)過程，是理論模態(tài)分析的逆過程。首先通過結(jié)構(gòu)的振動(dòng)實(shí)驗(yàn)，測得激勵(lì)和響應(yīng)的時(shí)間歷程，運(yùn)用信號處理技術(shù)求得頻率響應(yīng)函數(shù)（傳遞函數(shù)），或脈沖響應(yīng)函數(shù)，即獲得非參數(shù)模型，然后運(yùn)用參數(shù)識別方法，求得系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)，最后，如果需要，進(jìn)一步求得結(jié)構(gòu)物理參數(shù)。
實(shí)驗(yàn)模態(tài)分析是綜合運(yùn)用線性振動(dòng)理論、動(dòng)力學(xué)測試原理與方法、數(shù)字信號處理和參數(shù)識別等手段，進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)識別的過程。即通過結(jié)構(gòu)的非參數(shù)模型識別出模態(tài)參數(shù)模型，進(jìn)而確定物理參數(shù)模型。流程如圖
六，什么叫模態(tài)參數(shù)識別，模態(tài)參數(shù)識別有哪些分類方法：
概念：以模態(tài)參數(shù)模型為基礎(chǔ)，模態(tài)參數(shù)作為識別目標(biāo)。優(yōu)點(diǎn)：模態(tài)參數(shù)從整體上反映結(jié)構(gòu)的固有振動(dòng)特性，需識別的參數(shù)少，模態(tài)參數(shù)識別是系統(tǒng)識別的基本要求，也是物理參數(shù)識別的基礎(chǔ)。模態(tài)參數(shù)識別是模態(tài)分析的主要任務(wù)。
分類方法：
1根據(jù)參數(shù)模型的不同，模態(tài)參數(shù)識別分為頻域參數(shù)識別時(shí)域參數(shù)識別。
2按響應(yīng)信號數(shù)目分：局部識別和整體識別。
3按激勵(lì)和響應(yīng)的數(shù)目分：SISO識別，SIMO識別，MIMO識別。SISO識別又屬于局部識別，SIMO和MIMO屬于整體識別。SISO識別中，按對結(jié)構(gòu)模態(tài)密集程度不同，又分為單模態(tài)識別和多模態(tài)識別。
4按模態(tài)參數(shù)識別手段分類為：圖解識別法；共振峰值法；分量分析法；矢端圖分析法；計(jì)算機(jī)識別法。
展開 模態(tài)分析概念
狹義定義：以結(jié)構(gòu)振動(dòng)理論為基礎(chǔ)，以模態(tài)參數(shù)識別為目標(biāo)的分析方法，稱為模態(tài)分析。
廣義定義：模態(tài)分析是研究結(jié)構(gòu)物理參數(shù)模型、模態(tài)參數(shù)模型和非參數(shù)模型的關(guān)系，并通過一定手段確定這些系統(tǒng)模型的理論及其應(yīng)用的一門學(xué)科。
模態(tài)分析過程
根據(jù)具體的方法和手段，模態(tài)分析分為理論模態(tài)分析和實(shí)驗(yàn)模態(tài)分析。
理論模態(tài)分析：即模態(tài)分析的理論過程。理論模態(tài)分析是以線性振動(dòng)理論為基礎(chǔ)，研究激勵(lì)、結(jié)構(gòu)、響應(yīng)三者的關(guān)系，即通過結(jié)構(gòu)的物理參數(shù)模型獲得模態(tài)參數(shù)模型，進(jìn)而導(dǎo)出非參數(shù)模型。
實(shí)驗(yàn)模態(tài)分析：即模態(tài)分析的實(shí)驗(yàn)過程，是理論模態(tài)分析的逆過程。首先通過結(jié)構(gòu)的振動(dòng)實(shí)驗(yàn)，測得激勵(lì)和響應(yīng)的時(shí)間歷程，運(yùn)用信號處理技術(shù)求得頻率響應(yīng)函數(shù)（傳遞函數(shù)），或脈沖響應(yīng)函數(shù)，即獲得非參數(shù)模型，然后運(yùn)用參數(shù)識別方法，求得系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)，最后，如果需要進(jìn)一步求得結(jié)構(gòu)物理參數(shù)。
實(shí)驗(yàn)模態(tài)分析是綜合運(yùn)用線性振動(dòng)理論、動(dòng)力學(xué)測試原理與方法、數(shù)字信號處理和參數(shù)識別等手段，進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)識別的過程。即通過結(jié)構(gòu)的非參數(shù)模型識別出模態(tài)參數(shù)模型，進(jìn)而確定物理參數(shù)模型。
模態(tài)參數(shù)識別的分類方法
按參數(shù)模型的不同分類：模態(tài)參數(shù)識別分為頻域參數(shù)識別時(shí)域參數(shù)識別。
按響應(yīng)信號數(shù)目分類：局部識別和整體識別。
按激勵(lì)和響應(yīng)的數(shù)目分類：SISO識別，SIMO識別，MIMO識別。SISO識別又屬于局部識別；SIMO和MIMO屬于整體識別。SISO識別中，按對結(jié)構(gòu)模態(tài)密集程度不同，又分為單模態(tài)識別和多模態(tài)識別。
按模態(tài)參數(shù)識別手段分類：圖解識別法，共振峰值法，分量分析法，矢端圖分析法，計(jì)算機(jī)識別法。
展開 01
OBMA綜述
旋轉(zhuǎn)機(jī)械廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)場合中，識別旋轉(zhuǎn)機(jī)械在運(yùn)行狀態(tài)下的模態(tài)參數(shù)，有利于解決旋轉(zhuǎn)機(jī)械的減振降噪、故障診斷和產(chǎn)品優(yōu)化等問題。傳統(tǒng)的運(yùn)行模態(tài)分析（Operational Modal Analysis，OMA）方法基于白噪聲激勵(lì)的假設(shè)，不需要測量激振力，只需要測量結(jié)構(gòu)在運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)響應(yīng)信號就可進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識別。但是旋轉(zhuǎn)機(jī)械在運(yùn)行狀態(tài)下所受的激勵(lì)以頻率為轉(zhuǎn)頻和轉(zhuǎn)頻倍頻的諧波激勵(lì)為主，白噪聲激勵(lì)的假設(shè)不再成立，OMA方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的模態(tài)參數(shù)識別中受到了限制。PSD或HPSD中的諧波頻率可能會(huì)被錯(cuò)誤地識別為共振頻率，產(chǎn)生虛假模態(tài)，也稱作“諧波模態(tài)”。
OBMA技術(shù)的發(fā)展
為了在使用OMA方法之前消除諧波的影響，可以通過插值或二次重采樣的方法，但是若諧波激勵(lì)在總激勵(lì)中占主導(dǎo)地位，該方法并不能完全消除諧波對于模態(tài)參數(shù)識別的影響。故而衍生出了基于階次的運(yùn)行模態(tài)分析（Order Based Modal Analysis，OBMA）方法。OBMA方法認(rèn)為轉(zhuǎn)子升速或降速的過程是一個(gè)掃頻激勵(lì)的過程，將階次跟蹤（Order Tracking，OT）技術(shù)與傳統(tǒng)的運(yùn)行模態(tài)分析方法相結(jié)合，利用階次跟蹤技術(shù)提取旋轉(zhuǎn)機(jī)械在某一階激勵(lì)下的幅值和相位隨轉(zhuǎn)速上升或下降的變化趨勢，進(jìn)行處理后將其作為偽頻響函數(shù)，進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識別。
2006年，Janssens等首次明確提出了基于階次的運(yùn)行模態(tài)分析方法。
展開 一：振動(dòng)專業(yè)的三大基本問題
1 已知結(jié)構(gòu)激勵(lì)和結(jié)構(gòu)參數(shù)，求結(jié)構(gòu)響應(yīng)。稱為響應(yīng)分析。
2 已知結(jié)構(gòu)激勵(lì)和結(jié)構(gòu)響應(yīng)，求結(jié)構(gòu)參數(shù)。稱為參數(shù)識別。
3 已知結(jié)構(gòu)響應(yīng)和結(jié)構(gòu)參數(shù)，求結(jié)構(gòu)激勵(lì)。稱為激勵(lì)識別
二：結(jié)構(gòu)參數(shù)的三種類型
1 物理參數(shù)：質(zhì)量，剛度，阻尼。
2 模態(tài)參數(shù)：模態(tài)頻率，模態(tài)振型，模態(tài)質(zhì)量，模態(tài)剛度，模態(tài)阻尼。
3 函數(shù)參數(shù)：頻率響應(yīng)函數(shù)(FRF)，脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF)。
三：參數(shù)識別的三種類型
1 物理參數(shù)識別：結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)修改的依據(jù)。
2 模態(tài)參數(shù)識別：物理參數(shù)識別的依據(jù)。
3 函數(shù)參數(shù)識別：模態(tài)參數(shù)識別的根據(jù)。
四：結(jié)構(gòu)模態(tài)分析
1 理論模態(tài)分析：由物理參數(shù)獲得模態(tài)參數(shù)。
2 實(shí)驗(yàn)模態(tài)分析：由函數(shù)參數(shù)獲得模態(tài)參數(shù)。
五：模態(tài)的類型
1 無阻尼和比例阻尼結(jié)構(gòu)的模態(tài)為實(shí)模態(tài)（純模態(tài)）。
2 非比例阻尼結(jié)構(gòu)的模態(tài)為復(fù)模態(tài)。
展開 179
8．5 有理分式多項(xiàng)式法 187
8．6 正交多項(xiàng)式法 193
第9章 試驗(yàn)模態(tài)參數(shù)的時(shí)域識別方法 202
9．1 時(shí)域識別方法的特點(diǎn) 202
9．2 隨機(jī)減量法 203
9．3 NExT法 207
9．4 ITD法 210
9．5 STD法 219
9．6 復(fù)指數(shù)法 226
9．7 ARMA模型時(shí)間序列分析法 235
第10章 試驗(yàn)模態(tài)參數(shù)的整體識別方法 243
10．1 模態(tài)參數(shù)整體識別方法簡介 243
10．2 整體正交多項(xiàng)式法 244
10．3 整體復(fù)指數(shù)法 245
10．4 整體ARMA時(shí)序分析法 247
參考文獻(xiàn) 250
展開 
模態(tài)參數(shù)識別的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
模態(tài)參數(shù)識別的最新內(nèi)容
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研討會(huì)內(nèi)容
頻響函數(shù)測量
模態(tài)參數(shù)識別、分析驗(yàn)證
有限元與模態(tài)相關(guān)性分析
工作狀態(tài)變形分析（ODS）
運(yùn)行模態(tài)分析（OMA）
研討會(huì)時(shí)間
2026年3月17日（周二）下午2:00-3:00
費(fèi)用免費(fèi)
備注
研討會(huì)將通過網(wǎng)絡(luò)直播的方式進(jìn)行，請自備具備上網(wǎng)條件的電腦
硬核技術(shù)分享：從理論到實(shí)踐的全鏈路解析
本次活動(dòng)的主題圍繞著多物理量數(shù)據(jù)采集、信號與系統(tǒng)分析、旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障診斷和應(yīng)變測試展開，HBK專家團(tuán)隊(duì)呈現(xiàn)了立體化的技術(shù)內(nèi)容：
王利博士介紹了HBK在微弱信號處理方面的處理方法和技術(shù)，包括時(shí)域增強(qiáng)、軸心軌跡、跟蹤濾波、互譜和相干分析等；對大型設(shè)備在運(yùn)行條件的狀態(tài)監(jiān)測，介紹了以運(yùn)行模態(tài)參數(shù)識別為基礎(chǔ)的結(jié)構(gòu)狀態(tài)監(jiān)測方法并進(jìn)行了演示。
某器件電路板的模型修正11個(gè)月前
圖1 模態(tài)測試的試驗(yàn)件及支撐狀態(tài)
圖2 NTS.LAB DSA數(shù)據(jù)采集軟件界面
試驗(yàn)完成后，將測得頻響函數(shù)發(fā)送至NTS.LAB Analysis中，采用試驗(yàn)?zāi)B(tài)分析模塊進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識別，如圖3所示，識別出電路板的前10階模態(tài)參數(shù)列表如表1所示，對應(yīng)的振型如圖4所示：
圖3 NTS.LAB Analysis參數(shù)識別過程中的極點(diǎn)穩(wěn)態(tài)圖
表 1 識別出的模態(tài)參數(shù)
- PolyMAX算法：LMS獨(dú)有算法，提供高清晰度的穩(wěn)態(tài)圖，模態(tài)參數(shù)識別更精準(zhǔn)。
（3）聲學(xué)測試
- 聲壓與聲強(qiáng)測量：支持麥克風(fēng)陣列、聲強(qiáng)探頭，用于噪聲源定位和聲學(xué)成像。
- 通過噪聲測試：符合ISO 362標(biāo)準(zhǔn)，適用于車輛認(rèn)證。
- 聲品質(zhì)分析：提供響度、尖銳度、抖動(dòng)度等心理聲學(xué)指標(biāo)，優(yōu)化產(chǎn)品聲音舒適度。
上期文章我們介紹了基于振動(dòng)測試結(jié)果反推結(jié)構(gòu)載荷，點(diǎn)擊可查看《Actran聲源識別方法連載（一）：結(jié)構(gòu)載荷識別》。這一期，我們將介紹第二種聲源識別方法：基于噪聲測試的薄膜模態(tài)表面振動(dòng)識別方法。通過實(shí)際工作狀態(tài)下的聲音測量數(shù)據(jù)結(jié)合聲源結(jié)構(gòu)表面的空氣薄膜模態(tài)，反推出各階薄膜模態(tài)的參與因子，從而了解聲源表面的真實(shí)振動(dòng)情況。
圖 1 基于噪聲測試的表面振動(dòng)識別（空氣薄膜模態(tài)方法）
運(yùn)用各種參數(shù)識別方法提取模態(tài)參數(shù)，并且通過相互校核，保證獲取的參數(shù)能準(zhǔn)確反映白車身的動(dòng)態(tài)特性。結(jié)合研究目的，為進(jìn)一步的分析和修改奠定基礎(chǔ)。
>研討會(huì)主題：</strong></p><p>模態(tài)測試、分析與仿真</p><p><strong>研討會(huì)內(nèi)容：</strong></p><ul><li class="ql-align-justify">模態(tài)測試的目的和方法</li><li class="ql-align-justify">如何利用有限元仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和優(yōu)化測點(diǎn)選擇</li><li class="ql-align-justify">模態(tài)參數(shù)識別和驗(yàn)證
Di Lorenzo等比較了兩種階次跟蹤方法TVDFT和基于Vold-Kalman 濾波的階次跟蹤（Vold-Kalman Filter Order Tracking，VKF-OT）對于模態(tài)參數(shù)識別精度的影響，提出VKF-OT方法可與polyLSCF相結(jié)合達(dá)到較好的模態(tài)參數(shù)識別效果，并將OBMA方法應(yīng)用到軸承試驗(yàn)臺、汽車、風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承箱的模態(tài)參數(shù)識別中。
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研討會(huì)內(nèi)容
頻響函數(shù)測量
模態(tài)參數(shù)識別、分析驗(yàn)證
有限元與模態(tài)相關(guān)性分析
工作狀態(tài)變形分析（ODS）
運(yùn)行模態(tài)分析（OMA）
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2024年4月16日（周二）下午2:00-3:00
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研討會(huì)將通過網(wǎng)絡(luò)直播的方式進(jìn)行，請自備具備上網(wǎng)條件的電腦
重要更新：
BK Connect 掃頻正弦分析 8406-A
識別和分析結(jié)構(gòu)固有頻率
后處理分析結(jié)構(gòu)在受控正弦激勵(lì)下的響應(yīng)，結(jié)果包括總值振動(dòng)級、諧波分量、頻響函數(shù)和總諧波失真
BK Connect結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)軟件
模態(tài)參數(shù)識別得到的留數(shù)現(xiàn)在可以保存到模態(tài)表中，并用于頻響函數(shù)合成
模態(tài)參數(shù)識別添加了Condensation優(yōu)化參數(shù)，以優(yōu)化穩(wěn)態(tài)圖的一致性和分辨率
