标题：基于数据驱动和协方差驱动的随机子空间方法在结构模态参数识别中的应用
摘要：本文介绍了 MATLAB 环境下基于数据驱动的随机子空间(SSI-DATA)和协方差驱动的随机子空
间(SSI-COV)的结构模态参数识别方法，重点应用于土木、航空航天和机械领域。本文首先对 SSI-
DATA 和 SSI-COV 方法的原理进行了详细阐述，然后通过给定的例子展示了这两种方法在结构模态参
数识别中的实际效果。最后，我们评估了这两种方法的优劣势，并对未来研究方向进行了讨论。
1. 引言
结构模态参数识别是土木、航空航天、机械等领域中的一个重要问题。准确识别结构的模态参数对于
结构健康监测、结构动力响应预测等方面具有重要意义。在过去的几十年中，随机子空间方法在结构
模态参数识别中得到了广泛应用。其中，基于数据驱动和基于协方差驱动的随机子空间方法因其简单
有效而备受关注。本文将重点介绍这两种方法在 MATLAB 环境下的应用情况。
2. SSI-DATA 方法
SSI-DATA 方法是一种基于数据驱动的随机子空间方法，主要基于传感器数据进行模态参数识别。该
方法可以通过捕捉结构的特征振动模态来推断其模态参数。具体来说，SSI-DATA 方法包括以下步骤
：
- 数据采集和预处理：使用传感器采集结构的振动数据，并对数据进行预处理，例如去噪、滤波等
。
- 建立数据矩阵：将预处理后的数据构建成数据矩阵，每一列代表一个传感器的测量数据。
- 特征值分解：对数据矩阵进行特征值分解，得到特征向量和特征值。
- 模态参数识别：利用特征向量和特征值进行模态参数的识别。
3. SSI-COV 方法
SSI-COV 方法是一种基于协方差驱动的随机子空间方法，主要基于结构的协方差矩阵进行模态参数识
别。该方法通过分析结构的振动能量分布来推断其模态参数。具体来说，SSI-COV 方法包括以下步骤
：
- 数据采集和预处理：与 SSI-DATA 方法相同，对结构的振动数据进行采集和预处理。
- 协方差矩阵计算：利用预处理后的振动数据计算结构的协方差矩阵。
- 特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征向量和特征值。
- 模态参数识别：利用特征向量和特征值进行模态参数的识别。
4. 应用案例展示
本文选取了一个具体的应用案例来展示 SSI-DATA 和 SSI-COV 方法在结构模态参数识别中的应用效
果。该案例是针对一个土木工程中的桥梁结构进行模态参数识别。通过应用 SSI-DATA 和 SSI-COV
方法，我们成功识别出了桥梁的关键模态参数，并与实际值进行了比较。实验结果表明，在该应用案
例中，SSI-DATA 和 SSI-COV 方法均具有较高的识别精度和稳定性。
