| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 模态识别方法在土木工程中的发展与应用 | 第11-12页 |
| 1.3 模态识别方法综述 | 第12-17页 |
| 1.3.1 频域模态识别方法 | 第12-14页 |
| 1.3.1.1 输入输出系统频域模态识别方法 | 第12-13页 |
| 1.3.1.2 未知输入系统频域模态识别方法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 时域模态识别方法 | 第14-17页 |
| 1.3.2.1 输入输出系统时域模态识别方法 | 第14-15页 |
| 1.3.2.2 未知输入系统时域模态识别方法 | 第15-16页 |
| 1.3.2.3 与时域模态识别方法结合使用的分析技术 | 第16-17页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第17页 |
| 参考文献 | 第17-21页 |
| 第2章 多参考点最小二乘复频域法结合概率直方图的模态识别方法 | 第21-40页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 右矩阵分式模型 | 第21-23页 |
| 2.3 方程误差公式 | 第23-24页 |
| 2.4 缩减正则方程 | 第24-25页 |
| 2.5 模态参数估计 | 第25-27页 |
| 2.5.1 估计极点与模态参与因子矩阵 | 第25-26页 |
| 2.5.2 估计模态振型 | 第26-27页 |
| 2.6 系统模态识别 | 第27-29页 |
| 2.6.1 稳定图 | 第27页 |
| 2.6.2 概率直方图 | 第27-29页 |
| 2.7 数值算例 | 第29-38页 |
| 2.7.1 EMA.PolyMAX数值算例 | 第29-34页 |
| 2.7.2 OMA.PolyMAX数值算例 | 第34-38页 |
| 2.8 本章小结 | 第38页 |
| 参考文献 | 第38-40页 |
| 第3章 状态空间模型算法结合概率直方图的模态识别方法 | 第40-63页 |
| 3.1 引言 | 第40-41页 |
| 3.2 振动系统的状态空间模型描述 | 第41-42页 |
| 3.3 状态空间模型算法 | 第42-44页 |
| 3.3.1 状态空间模型 | 第42-43页 |
| 3.3.2 状态空间模型算法的实现 | 第43-44页 |
| 3.4 随机子空间算法 | 第44-50页 |
| 3.4.1 随机子空间模型 | 第45页 |
| 3.4.2 协方差驱动的随机子空间算法 | 第45-47页 |
| 3.4.3 数据驱动的随机子空间算法 | 第47-50页 |
| 3.4.3.1 卡尔曼滤波 | 第47页 |
| 3.4.3.2 计算投影矩阵 | 第47-49页 |
| 3.4.3.3 计算系统矩阵 | 第49-50页 |
| 3.5 计算模态参数 | 第50页 |
| 3.6 系统模态识别 | 第50-52页 |
| 3.6.1 稳定图 | 第50-51页 |
| 3.6.2 概率直方图 | 第51-52页 |
| 3.7 数值算例 | 第52-61页 |
| 3.7.1 SMI数值算例 | 第52-57页 |
| 3.7.2 SSI数值算例 | 第57-61页 |
| 3.8 本章小结 | 第61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 第4章 随机子空间算法结合概率直方图的扩展方法 | 第63-82页 |
| 4.1 引言 | 第63页 |
| 4.2 基于自然激励技术的随机子空间算法结合概率直方图 | 第63-70页 |
| 4.2.1 自然激励技术基本理论 | 第63-66页 |
| 4.2.2 基于自然激励技术的随机子空间算法 | 第66页 |
| 4.2.3 NExT-SSI结合概率直方图 | 第66-67页 |
| 4.2.4 NExT-SSI-PH数值算例 | 第67-70页 |
| 4.3 基于多参考点的随机子空间算法结合概率直方图 | 第70-76页 |
| 4.3.1 基于多参考点的随机子空间算法基本理论 | 第71页 |
| 4.3.2 SSI/ref结合概率直方图 | 第71-72页 |
| 4.3.3 SSI/ref-PH数值算例 | 第72-76页 |
| 4.4 随机子空间算法结合两阶段概率直方图 | 第76-80页 |
| 4.4.1 SSI结合两阶段概率直方图 | 第76-77页 |
| 4.4.2 SSI-2pPH数值算例 | 第77-80页 |
| 4.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-82页 |
| 第5章 结论与展望 | 第82-84页 |
| 5.1 本文的主要工作及结论 | 第82-83页 |
| 5.2 未来的工作展望 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 附件 | 第86页 |
