运行模态分析从仅输出的振动测量中提取模态参数,无需了解或控制激励力。当结构受到无法直接测量的环境力或运行力激励时,即采用 OMA。
在以下情况下 OMA 是恰当的选择:
| 方面 | EMA | OMA |
|---|---|---|
| 输入测量 | 必需(力信号) | 不需要 |
| 激励 | 受控、已测量 | 环境、未测量 |
| FRF 计算 | 是(输入/输出比) | 否(仅输出谱 / 相关函数) |
| 振型标定 | 绝对(质量归一化) | 仅相对 |
| 阻尼 | 仅结构阻尼 | 总阻尼(结构 + 气动 + 运行) |
| 谐波敏感性 | 低(受控输入) | 高(谐波可能表现为虚假模态) |
| 典型结构尺寸 | 小到中 | 中到极大 |
OMA 需要仅输出的振动测量。以下准则可确保结果可靠:
| 要求 | 准则 | 理由 |
|---|---|---|
| 通道数 | 最少 3 个;推荐 10 个以上 | 更多通道为振型提供更好的空间分辨率。 |
| 记录时长 | 至少为最长预期周期的 1000 倍 | 足够的数据长度确保谱估计的统计收敛。 |
| 采样率 | 至少为最高关注频率的 2.5 倍 | 在奈奎斯特频率之上留有充分的抗混叠余量。 |
| 平稳性 | 运行条件应保持近似恒定 | 非平稳载荷违背白噪声假设并降低结果质量。 |
| 传感器布置 | 覆盖所有预期振型;避开节点线 | 位于节点的传感器无法捕捉对应模态。 |
谛耳提供三种 OMA 引擎。三者共享仿照业界标准 PolyMAX Plus 方法的相同稳定化判据——频率 + 阻尼 + 参与/振型 MAC——并配以聚类中值代表,使物理模态频率跨模型阶次保持稳定(无漂移)。同时运行其中两种或更多,并保留它们一致认可的模态,是推荐的验证策略。
OPolyProMax 是谛耳的 EMA PolyProMax 引擎的运行版对应,也是推荐的 OMA 方法。它将输出响应转化为互功率半谱,并送入与 EMA 完全相同、经验证的多参考 LSCF 求解器和三判据稳定化——半谱遵循与 FRF 相同的公共分母(极点)模型。
| 步骤 | 说明 |
|---|---|
| 1. 半谱 | Welch 平均的互功率 Yo·conj(Yr) → IFFT → 保留正滞后(因果)相关 → FFT。平均抑制随机激励并产生清晰的结构峰。 |
| 2. PolyMAX 求解 | 对半谱进行逐阶独立的多参考 LSCF → 伴随矩阵特征值 = 极点,参与矢量 = 振型。 |
| 3. 稳定化 | 跨阶次进行频率 + 阻尼 + 参与矢量 MAC 三判据聚类;代表频率 = 聚类中值。 |
用于交叉验证 OPolyProMax 的时域引擎。它构建输出互相关矩阵(Welch 平均的互 PSD → IFFT),组装分块 Hankel 矩阵,并通过子空间投影恢复状态空间系统。
| 步骤 / 参数 | 说明 |
|---|---|
| 互相关 R(τ) | 输出 × 参考的相关矩阵(互项携带振型信息——仅自谱的估计无法做到)。 |
| 分块 Hankel → SVD | 对分块 Hankel 进行一次 SVD;每个模型阶次对其截断(无漂移稳态图)。可观测矩阵 O → 系统矩阵 (A, C)。 |
| 极点与振型 | A 的特征值 = 极点;C·φ = 振型 → 相同的频率 + 阻尼 + 振型 MAC 稳定化。 |
| 分块行数 / 最大阶次 | 默认 i = 40 分块行,最大阶次 80。 |
作用于输出互 PSD 矩阵的奇异值方法。"增强"部分是基于 MAC 的 SDOF 钟形,它隔离单个模态,使固有频率和阻尼都能从其自由衰减相关中精化。
| 步骤 | 说明 |
|---|---|
| 1. 互 PSD 矩阵 | Welch 平均的 G(ω) = 〈Y·YH〉(n×n,满秩)。充分的平均(长记录)对获得清晰的第一奇异值曲线至关重要。 |
| 2. 逐线 SVD | 对每条线的 G(ω) 进行 SVD → 第一奇异值 SV1(CMIF)及第一奇异矢量 u1。 |
| 3. 峰值拾取 | SV1 的局部极大值,配以突出度门限和最小间隔抑制。 |
| 4. MAC SDOF 钟形 | 每个峰周围满足 MAC(u1(f), u1(peak)) ≥ 阈值的连续线——这隔离出单个模态(过窄的钟形会被判为虚假而剔除)。 |
| 5. SDOF 精化 | SDOF 钟形的 IFFT → 自由衰减相关 → 精化的固有频率(过零间距)和阻尼(对相关极值的对数衰减回归)。 |
| 判据 | OPolyProMax | SSI-COV | EFDD |
|---|---|---|---|
| 域 | 频域(半谱) | 时域(相关) | 频域(互 PSD SVD) |
| 密集模态 | 优秀 | 良好 | 有限 |
| 阻尼精度 | 良好 | 良好 | 良好(SDOF 精化) |
| 虚假(数学)极点 | 少 | 较多(SSI 典型) | 少(长记录) |
| 跨模型阶次漂移 | 无(中值) | 无(中值) | 不适用(单一阶次) |
| 稳态图 | 是 | 是 | 否(SV1 峰图) |
| 振型 MAC 判据 | 是 | 是 | 是(SDOF 钟形) |
| 角色 | 推荐 / 主用 | 时域交叉核对 | 快速查看 |
运行数据常含来自旋转机械的谐波分量(发动机阶次、泵频率、电气干扰)。这些谐波必须识别并排除,以免被误识别为结构模态。