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运行状态下的模态参数识别主要针对一些激励不可测而只有响应输出信号的工程问题,如飞行器在飞行中的运行模态参数识别。运行状态下模态参数识别的主要特点是通常在场外进行,现场环境恶劣,信号噪声污染严重、信噪比低,因此,本文研究运行状态下的模态参数识别方法具有工程实用意义。全文主要研究工作如下:1.研究了时频域识别方法中的Morlet小波变换的时频域分析特性。分析了伸缩因子a和平移因子b的改变对子Morlet小波的时域和频域分辨率的影响关系;从识别密集模态的角度引入参数N ,研究了Morlet小波的形状与参数N的关系,参数N的选择可以通过小波熵的最小化来得到,同时研究了改进的Morlet小波变换的模态参数识别原理;2.研究了随机减量法提取自由响应信号的原理以及在实际应用中截取阈值的大小和截取子信号段数之间的关系。本文对随机减量法进行改进,采用正负小区间阈值,解决了截取阈值的大小和截取子信号段数之间的矛盾;根据运行状态下的响应信号一般具有振幅小,随机性强、噪声大等特点,本文研究了小区间阈值的选取原则;把改进的随机减量法结合改进的Morlet小波变换,对运行状态下的模态参数进行识别,并编写出相应的MATLAB程序;GARTEUR飞机模型的识别验证了该方法的有效性;3.基于响应信号间的相关函数与系统的脉冲响应函数具有相似的数学表达式的原理,本文将响应信号间的相关函数代替脉冲响应函数,结合改进的Morlet小波变换进行模态参数识别,形成一个新的运行状态下模态参数识别方法,并编写出相应的MATLAB程序;GARTEUR飞机模型的识别验证了该方法的可行性;4.对三层框架结构模型进行振动实验,分别用基于频响函数的小波变换法、基于脉冲响应的小波变换法和基于相关函数的小波变换法进行模态参数识别,结果证明了基于相关函数的小波变换法对模态参数识别的有效性;给三层框架结构一个白噪声激励,得到该结构的响应信号,用本文改进的随机减量法以及相关函数法提取自由响应信号,然后分别结合改进的Morlet小波变换识别出结构的模态参数,识别结果验证了本文研究的运行状态下模态参数识别方法的有效性和实用性。