3.1　引　言

近十几年来，传递率在非白激励下的模态参数辨识中得到广泛应用。传递率函数的值在系统真实极点处只与结构模态振型的相对比值有关，利用传递率的这个性质，可有效消除非白激励对结构模态参数辨识的影响。目前，用于结构模态参数辨识的传递率主要有两种，一种是频域响应传递率，另一种是功率谱密度传递率。其中，前者直接反映结构响应之间的传递关系，后者反映响应功率谱密度函数之间的传递关系。这两种频域传递率均在频域定义，因此需将测量的时域响应数据转换至频域，但该转换过程存在能量泄漏误差。对时域数据进行加窗处理，可有效减小能量泄漏误差，但会引起窗函数选择、相邻谱线干扰增大导致频率分辨率降低等问题。此外，目前基于频域响应传递率和基于功率谱密度传递率的辨识方法采用不同的模型［272］，辨识流程不统一，不利于编程计算［1，273］。(https://www.daowen.com)

本章在详细介绍频域响应传递率和功率谱密度传递率的概念、计算方法的基础上，发展两种时域传递率，并引入ARX模型，将四种传递率表示为统一形式；基于四种传递率的统一表示形式，将给出基于四种传递率的结构模态参数辨识方法［1］。其中，3.2节将给出四种传递率的概念和计算方法，并给出四种传递率的统一表示形式；3.3节将从理论上分析影响传递率矩阵的因素，为后续分析辨识方法的应用条件提供理论基础；基于四种传递率的统一表示形式，3.4节将详细介绍基于四种传递率的结构模态参数辨识方法，此外，3.4节还将给出经典的基于功率谱密度传递率矩阵和奇异值分解的结构模态参数辨识方法，为后续的仿真分析提供对比基准；3.5节将分别采用四自由度系统与简支梁有限元模型对提出的辨识方法进行验证，重点比较分析时域方法和频域方法的辨识精度和对数据长度的鲁棒性；3.6节对本章进行总结。