【摘 要】
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针对结构的弱模态易淹没在噪声中导致模态识别遗漏的问题，本文提出了一种基于变分模态逐步抽取高能量模态的结构弱模态识别方法。该方法首先采用自回归模型功率谱准确选取高能量模态的初始中心频率，然后利用变分模态抽取法进行高能量模态分量的分解，接着将去除高能量模态成分的信号代替原始结构响应，重复进行下一阶高能量模态的初始中心频率选取和模态成分分解，最后对各模态分量进行主成分分析法实现振型识别。进一步，通过地震
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目（51908183）； 河北省自然科学基金青年基金项目（E2020202056）；
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针对结构的弱模态易淹没在噪声中导致模态识别遗漏的问题，本文提出了一种基于变分模态逐步抽取高能量模态的结构弱模态识别方法。该方法首先采用自回归模型功率谱准确选取高能量模态的初始中心频率，然后利用变分模态抽取法进行高能量模态分量的分解，接着将去除高能量模态成分的信号代替原始结构响应，重复进行下一阶高能量模态的初始中心频率选取和模态成分分解，最后对各模态分量进行主成分分析法实现振型识别。进一步，通过地震激励下的十自由度数值算例验证该方法在非平稳激励下弱模态识别的有效性；利用IASC-ASCE健康监测工作组开发的4层框架基准模型试验进行数据分析，验证该方法在实际应用中的有效性。结果表明，所提方法能够用于地震激励下含噪情况的结构弱模态识别。
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