【摘 要】
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环境振动识别方法有着广泛的应用前景，该方法可利用环境激励下测试的振动数据识别结构的模态参数。传统的环境振动识别方法利用离散的测试数据识别离散模型的模型参数，并将模型
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环境振动识别方法有着广泛的应用前景，该方法可利用环境激励下测试的振动数据识别结构的模态参数。传统的环境振动识别方法利用离散的测试数据识别离散模型的模型参数，并将模型参数转化成结构的模态参数。连续型随机子空间分解法是一种全新的环境振动识别方法，它基于连续型时间模型，是一种利用离散的测试数据识别连续模型参数的模态识别方法。连续型随机子空间分解法利用连续的结构动力学模型，通过谐波识别技术识别结构的模态参数。该方法较传统的方法有很多优势。论文首先系统地介绍了离散型随机子空间法和连续型随机子空间分解法的原理及特点，并着重介绍了连续型随机子空间分解法的算法。
在此基础上深入研究了连续型随机子空间分解法的实用算法，着重实现了该方法的试验模态识别系统软件。
论文将连续型随机子空间分解法及其识别软件用于实际工程缆索桥结构系统的环境振动模态参数识别，将其分析结果与近代的离散型随机子空间法的分析结果进行了对比分析，分析结果表明连续型随机子空间分解法不仅可有效地应用于大型工程结构的环境振动模态参数识别，而且与同类近代方法相比具有运算效率高和稳定性好等特点，同时也表明软件是正确的。
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