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参数识别的改进Bayesian TDD-FFT方法及其应用

         
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针对Bayesian TDD-FFT(time domain decomposition-fast Fourier transform)方法的傅立叶频谱泄漏和后验概率抽样分析不易收敛等问题,提出了模态识别的改进Bayesian TDD-FFT方法。该方法采用AR(auto-regression)模型谱估计代替傅立叶谱进行参数识别,解决了傅立叶谱不满足无偏性和一致性的问题,提高了模态参数的识别精度;基于高斯概率模型,利用对数似然函数的二阶泰勒展开,将模态参数的后验联合概率分布函数简化为高斯概率密度函数,实现了模态参数的不确定性评估,并通过数值算例验证了改进Bayesian TDD-FFT方法的有效性。基于环境激励下的上海中心大厦实测数据,通过将改进Bayesian TDD-FFT方法与fast Bayesian FFT方法、随机子空间法等4种识别方法进行对比,验证了改进的Bayesian TDD-FFT方法具有良好的识别精度和抗噪性。同时,发现5种方法识别的结构自振频率总体吻合较好,而阻尼比存在较大差异。

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