【摘 要】
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为了准确掌握风机结构在实际运行中的动态特性，对风机结构的振动响应和运行数据进行现场监测，基于随机子空间算法（Stochastic Subspace Identification,SSI），使用3种不同的加权算法对监测数据进行模态分析，并将其与数值模型的模态分析结果进行比较。结果表明：SSI-UPC和SSI-PC算法精度较高，且采用SSI-UPC算法可以识别出较多的模态阶数，而SSI-CVA算法识别
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51779224）； 河南省科技攻关资助项目（212102310978,212102310108）； 河南省高等学校重点科研资助项目（20B560012,20A440008）；
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为了准确掌握风机结构在实际运行中的动态特性，对风机结构的振动响应和运行数据进行现场监测，基于随机子空间算法（Stochastic Subspace Identification,SSI），使用3种不同的加权算法对监测数据进行模态分析，并将其与数值模型的模态分析结果进行比较。结果表明：SSI-UPC和SSI-PC算法精度较高，且采用SSI-UPC算法可以识别出较多的模态阶数，而SSI-CVA算法识别效果最差。此外，风机的数值模型在频域特征上与实际风机基本一致。该成果可以为同类型风机的设计、数值模拟提供参考和验证，同时为连续识别风机运行过程中的重要振动模态奠定基础。
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