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环境激励下风机结构模态识别算法的对比
赵艳, 郑卫锋, 王新武, 杜艳强, 王振宇
噪声与振动控制
2022, 42 (4):
64-68.
为了准确掌握风机结构在实际运行中的动态特性，对风机结构的振动响应和运行数据进行现场监测，基于随机子空间算法（Stochastic Subspace Identification，SSI），使用3 种不同的加权算法对监测数据进行模态分析，并将其与数值模型的模态分析结果进行比较。结果表明：SSI-UPC和SSI-PC算法精度较高，且采用SSI-UPC算法可以识别出较多的模态阶数，而SSI-CVA算法识别效果最差。此外，风机的数值模型在频域特征上与实际风机基本一致。该成果可以为同类型风机的设计、数值模拟提供参考和验证，同时为连续识别风机运行过程中的重要振动模态奠定基础。
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