结构动力学系统时域识别是当前土木工程领域的一个前沿研究课题,与高效率高精度的信号采集和分析仪器相结合,基于动力测试的系统识别技术正逐步成为工程结构健康检测的重要手段。由于工程结构动力响应信息的不完备性、激振源的不确定性以及反问题的不适定性等因素的影响,传统的动力学系统识别理论和方法很难直接应用于实际工程结构的动力检测。基于上述考虑,本文主要进行如下几方面的研究工作: 1.非完备输入信息下的结构时域辨识研究。将不同环境激励所具有的力学性质作为辅助修正条件引入到结构物理参数识别的迭代过程中,构造了多种复合反演算法。本文提出的分解算法、改进的全量补偿法比原算法具有更好的计算效率和稳定性。在统计平均算法的基础上推广的周期统计平均算法初步解决了旋转机械周期激振力作用下的结构参数识别及荷载反演问题。从整体分析和单元分析两个层面,探讨了输入信息的完备性与单元物理参数的可识别性之间的关系,研究表明,当未知激励较多且分布密集时,部分单元的物理参数是不能被识别的。 2.非完备响应信息下的结构时域辨识研究。在充分利用有限单元法组集规律的基础上,建立通用的子结构动力方程及其参数识别方程,并通过对子结构边界结点(单元)、内部结点(单元)以及外部结点(单元)的合理界定,为子结构响应信息的完备性、参数的可识别性提供清晰、直观的科学判据。同时指出,在划分子结构时,对未知荷载的合理分布、子结构边界是否交错等问题要给予充分的考虑。子结构方法不仅克服了测点不足、响应信息不完备的困难,而且极大的提高了参数的识别效率。将子结构技术与复合反演算法结合,较好的解决了有限测点条件下的结构参数辨识及荷载反演问题。 3.时域识别方程的病态与正则化方法研究。借助于反应矩阵条件数和数值秩的概念,对识别方程的病态及其影响因素进行理论分析和数值研究。结果表明,结构类型、载荷位置是影响方程性态的主要因素。为了减少识别方程的病态对参数识别结果的影响,对Tikhonov正则化方法在结构参数识别中的具体应用进行研究。研究表明,将参数预估值作为正则化约束条件是一种非常好的选择。阻尼最小二乘法并不是真正意义上的正则解,其参数识别结果仍然对测试噪声很敏感,本文分析了阻尼最小二乘法在病态非线性参数识别问题求解中存在的缺陷,并提出相应的解决问题的方法。 4.信号去噪理论与方法研究。在充分考虑线性动力系统的时域响应特性以及小波包分析的频率空间剖分特性的基础上,提出了一种基于虚拟响应信息提取的信号去噪新方法。虚拟响应虽然没有在结构动力检测过程中真实发生,但却是在