MODAL SPACE – IN OUR OWN LITTLE WORLD
模态空间 – 在我们自己的小世界中 Pete Avitabile(著) KSI科尚仪器 董书伟（译）
哪种激振器激励最优？有何差别？嗯…问得好
让我们讨论不同的激励技术吧。
让我们讨论一下当前模态分析最常用的激励技术。包括随机、猝发随机、正弦扫频和数字步进正弦。但是在我们讨论这些激励技术之前，有点基础知识需要先讨论。我们设法对不同的技术进行分类，并解释何时使用何种技术。首先，我们将激励分成确定性激励和不确定性（或随机）激励。
确定性信号是指在任意时刻上，可以用数学函数来描述的那类信号 — 可以确定它们。这类典型信号实际上是正弦的，例如正弦扫频信号和数字步进正弦信号。另一方面，随机信号不能用数学函数来描述，而是更倾向于用它们的统计特性来描述。这类典型信号有随机信号和猝发随机信号。
一般情况下，我们对线性系统使用确定性信号。也利用确定性信号，通过进行线性度检查来判断一个结构是否是线性的。我们利用随机信号来平均掉因某些情况，如震颤，引起的系统轻微非线性。如果结构具有严重的非线性，则我们需要停下来，考虑一下线性模态分析的结果在多大程度上有用。但是搞清楚这两类信号的差别，有助于确定何种激励技术可以得到最优的测量结果。针对被测系统，你或许希望记录其线性，或者，你可能想对实际上有的少许轻微非线性进行线性化处理。
现在，我们首先考虑随机激励。当前对于一般的振动测试，随机信号应用的很广泛。但是，对于模态试验中进行FRF测量结果的采集来讲，没有人认为它是一种最优的技术（尽管它依然常被使用）。信号的随机特性对结构进行激励，幅值和相位不断变化，同时采集到平均结果。这往往会平均掉结构上可能存在的少许轻微非线性。尽管这是个优点，但信号完全不满足FFT处理的周期性要求。因此，泄漏是个大问题。即使施加了汉宁窗，所得的FRFs也总会受到泄漏的不良影响；会影响峰的幅值，并且结构上的阻尼看起来变大了，这是泄漏和加窗效应引起来的。典型的测量顺序如图1所示。所得到的FRF和COH显示在图2中。注意，相干在系统共振频率附近是如何下降的。这是随机激励的特性。
现在，我们来考虑猝发随机激励。仅有的差别是，只在数据采集过程的一部分时间内使用随机信号。如果同时利用预触发延迟，那么在一个采集时间段内，可以观测到完整的信号。因此，信号满足FFT处理的周期性要求。这意味着不会产生泄漏，无需加窗。当然，输入和响应信号二者都需要满足这个要求。对大多数结构，这点易于满足。这个信号非常适合于平均掉测量结果中可能存在的轻微非线性。一个典型的时间测量结果显示在图3中。注意到，在采集时间范围内，激励中断以致响应信号也衰减到零。所得的FRF和COH显示在图4中。与图2相比较时，可以注意到测量结果和相干的改善。谱峰更尖锐、更明确；在共振频率附近，相干格外地好。
目前，正弦扫频是在信号分析仪的一个采样时间范围内，从低频到高频进行快速扫频。信号重复发生，因此满足FFT处理的周期性要求。这意味着没有泄漏发生，无需加窗。当然，信号必须连续发生，这样可以得到结构的稳态响应。所得的FRF和COH显示在图5中。这个测量结果跟猝发随机试验得到的结果非常类似。利用这个激励技术，通过改变施加到系统的输入力的幅度，很容易进行线性度检查。
最后，数字步进正弦技术要求如下，用一个单频的，与信号分析仪谱线相一致的信号来对结构进行激励。因为可以保证信号对于FFT处理是周期的，因此没有泄漏发生，无需加窗。因为在根本上讲，它不是宽带的，因此，此技术是所有技术中最慢的，因为需要单独求取每根谱线的数值。但是，它对于记录非线性是非常好的；并且，在上述所有激励技术中，它有可能得到最优的测量结果。
对这些技术进行比较，如果系统是线性的，猝发随机和正弦扫频可以产生类似的结果。一般来讲，当使用随机激励时，随机测量结果总是会受到泄漏的不良影响，测量质量会变糟糕。为了说明使用随机激励时测量结果的糟糕状况，根据系统第1阶共振峰附近的放大图形，图6比较了随机和猝发随机技术。随机信号方差很大，且在此共振频率附近，谱峰失真（可知此处相干变小）。实际上在那个频率附近，看上去几乎像是有两阶模态。显然，这两个测量结果中，猝发随机测量结果更好些。
我们本可以花更多的时间来讨论每种技术的所有细节（以及其它没有提到的技术），但是当下没有足够的时间来面面俱到。下一次我们或许可以更详尽地讨论每种技术。但是这个概述应该是讲到了你所需要知道的内容。如果你有模态分析方面的其它任何问题，尽管问我好了。
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扩展阅读[new]：
《振动：解析与试验模态分析》辛辛那提大学 Randall J. Allemang教授(著) KSI科尚仪器 董书伟(译)…