基于最小二乘法优化的频响函数估计在模态参数识别中的应用（2007年）

简介：
本文探讨了利用改进的最小二乘法优化技术进行频响函数估计，并应用于模态参数识别中，旨在提高结构动力学分析的精度。该方法通过减少估计误差，增强了系统的辨识能力。 模态参数识别的精度直接影响机械结构系统动力特性分析的质量，而频响函数估计的准确性对模态参数识别的影响较大。工程实践中通常使用快速傅里叶变换（FFT）结合功率谱平均来估算频响函数。由于FFT过程中存在截断和舍入误差以及噪声干扰无法完全消除，用这种方法得到的频响函数用于识别模态参数时会受到精度影响。因此，在分析理论值与实际估计值之间的差异基础上，采用最小二乘法优化频响函数的估计过程。通过实验验证了该方法的有效性。试验结果显示：使用优化后的频响函数来识别阻尼固有频率和阻尼比的效果优于直接峰值搜索的方法。