1、态特性分析。要注意尽管加速度在运行测试中也被测量，在模态分析也要运用，但只有车体振形被图所展示。图显示了用与图中相同车进行平稳振动试验，用得到数据进行模态参数识别。根据以上图十所示类似研究，预测系数阶数被确定为。除了模态在稳态振动试验图中未被得出，图和模态和固有频率是几乎相同。请注意，这两个条件下相对应模式固有频率差别小于。在稳态振动试验模式缺失大概是由于选择了激发点也就是说，平稳性试验中励磁机被设置在了车体中心，这是模态节点。图运行测试下车辆振型和固有频率图静止振动试验下车辆振型和固有频率请注意，运行条件下车地板加速度本文未说明意味着模式影响乘坐舒适性。它应该这样被理解，即由于激发器放置原因，些重要模态在所获得结果中未被显示。另方面，这样问题可。

2、这里表示数据长度，表示。模态参数提取假设阶等式中预测系数是通过上述程序得到。在这部分，我们利用这些预测系数计算模态特性。注意，仅在系数矩阵中用到和。通过引入以下状态向量，，等式能被表示如下，这里上角标代表状态空间值和可表示为以下块矩阵，，，这里和分别是单位矩阵和零矩阵，对进行变换，可得如下方程，这里和分别是，和变换。由于应用，变换关系可被写出。，，，由等式第个方程我们可得，将代入等式第二个方程，得到，这里是输入输出信号间脉冲传递矩阵在这个等。

3、查这些使用上述平稳振动试验得到数据算出指标值即，考虑激振力，加速度数据，前置预测误差协方差矩阵微量。多变量可用下式计算。图显示计算结果。在这里，误差协方差矩阵微量左边红线和右边蓝线随模型阶变化图被绘制。请注意这两个值是用归化形式表示。可以看出，这两个指标都有类似趋向他们都随模型阶数增加不断减少，他们没有最小值。该图表明，在处个激进下降，但这不是确定模态特性个适当模型阶，原因在后文中描述。因此，很难利用从振动铁路车辆车身测量数据来使用这些传统指标以确定模型阶。图误差协方差矩阵微量和因此，作者试图利用以前工作中得到例如模态形状这样信息来确定模型阶。如果个更客观现实方法可以在模计误差和它们差值图显示了运行速度为时，运用测量数据进行有垂向加速度。

4、绘制。请注意这两个值是用归化形式表示。可以看出，这两个指标都有类似趋向他们都随模型阶数增加不断减少，他们没有最小值。该图表明，在处个激进下降，但这不是确定模态特性个适当模型阶，原因在后文中描述。因此，很难利用从振动铁路车辆车身测量数据来使用这些传统指标以确定模型阶。图误差协方差矩阵微量和因此，作者试图利用以前工作中得到例如模态形状这样信息来确定模型阶。如果个更客观现实方法可以在模面预测误差和预测系数矩阵能被表示为，，法基本准则是要为了减少方程预测误差方差总和而计算预测系数。通过求解下面递推公式可得此目。。

5、接到车体地板上分布着纵向个，顶板上分布着纵向个，侧板上分布横向点，每个端板上分布纵向三个，个电动激励器最大激发容量千牛顿被装在地板中心驱动杆下方。称重传感器被安装在驱动杆和车体之间用以测量激振力。在这种情况下，输入和输出信号数字分别为，用来激发车辆带限随机信号具有均匀在范围内变化频率分量，每次激发试验持续时间为秒。测量数据以数字格式被记录，采样时间为秒赫兹，抗混叠滤波器截止频率被设置为赫兹。图测试时铁道车辆图车体加速度测量点和激励点确定模型阶数利用所提出方法进行模态特性识别，就必须预先确定模型阶数。为了达到这个目，法被广泛应用。我们要确定模型阶次以使得最小。在已发表文献中，模型阶被确定以使得前后预测误差和协方差矩阵微量减少。我们首先检。

6、以通过在运行测试中获得数据来进行模态分析来解决，因为这些数据包含影响运行条件下乘坐舒适性所有模态。由于运行时激励输入由轨道条件确定，而不是人为决定，它并不总是能够获得包括有效长度弯曲振动加速度数据。上述方法能够利用在运行过程中个相对较短长度测量数据来识别模态特性。结论本文叙述了运用个多输入多输出线性预测模型对铁路车辆进行模态特性研究。确定个合适模型阶数即模型预测系数阶数被从实际应用角度着重讨论了。作者提出了用估计误差均方根与测量输出均方根相比得到平均估计误差率来确定模型阶。所提出确定过程个显着特征是使用了分析数据两个不同部位平均估计误差率，个用来确定预测系数，另个用来检查结果有效性。这两个部分平均估计误差率差值对估计模型阶数上限很有效。利用所提出。

7、式中，是指含有我为第个对角元素对角矩阵，是系数方阵第个特征值，矩阵第列对应于特征值特征向量。矩阵和大小是。注意应该是没有重复特征值矩阵。这种脉冲传递矩阵产生部分分式分解，这里是复杂残留，它能用矩阵除第个对角元素为外其余元素均为表示如下在脉冲响应不变情况下，通过将转换到域下，同时在复杂共轭复根中找出表示系统处于振动模式对根，我们能得到方程。式右边第项，指对第个输入响应在第列矩阵对应于系统模态形状。固有频率和对应于第种模态模态阻尼比能被表示如下，。稳态振动测试中模态特性鉴别实际铁路车辆稳态振动测试概述实际。

8、，卷。，，用对数字控制系统识别日本，东京电机大学出版社。，，信号分析和系统识别日本，科罗娜出版有限公司。，，时间序列分析介绍日本，岩波书店出版社。，，时间序列分析方法日本，朝仓出版有限公司。模态分析手册编辑委员会，模态分析手册日本，科罗娜出版有限公司。，，模态测试理论，实践与应用，第二版，研究出版社。，，基于时间域平均和识别技术实验模态分析法，日本机械工程师学会交流，系列，卷。，，由纵向轨道不平顺产生车辆垂向振动动力响应分析，报告，卷。面预测误差和预测系数矩阵能被表示为，，法基本准则是要为了减少方程预测误差方差总和而计算预测系数。通过求解下面递推公式可得此目。。

9、路车辆测量测试是用来对基于模态属性识别方法有效性进行评估。静止振动测试使用激励种能清楚地确定模态性质合适方法，这种方法原理是输入输出关系是明确，因此结果是很容易与其他方法比较作为第步。在该试验中，坐落在轨道上铁道车辆受激，车体振动响应可被激励器测出。图示出测试时铁道车辆。这是个属于铁路技术研究所测试车辆，它与当前通勤型商业服务中使用车辆具有几乎相同车体结构。车体外壳采用不锈钢，这是目前日本用于通勤型车辆主导型材料。测试车辆没有类似乘客座椅或照明之类设备，而且屋顶上仅是个虚拟单位质量和惯性相当于时刻实际空调系统模型。车体长度，宽度和高度分别是米，米和米，它质量无转向架约吨。图二表示出了车体加速度测量点和激励点。在此振动试验中，共有个加速度传感器被连。

10、开发第报告，从稳态振动测试估计运行车辆振动数据处理法，系统设计和动力学学报，第二卷。和，有野外便携式驱动器铁路车辆垂向振动评价系统开发第二报告，实际通勤车激发试验，系统设计和动力学学报，第卷。和，使用线性预测模型对车辆振动分析，报告，第卷。和，使用线性预测模型对车辆振动分析，系统设计和动力学会议记录光盘。和，对三维结构铁路车辆振动特性测量试验，运输与物流第十次会议。和，新型轻质车辆弹性振动特性，报告，第卷。，，和，不同车体结构通勤车振动模态特性比较，第十四届铁路技术研讨会。，和，，基于模态拟合模态识别第报告，采用递归方法标量方法，日本机械工程师学会交流，系列，卷。，和，，基于模态拟合模态识别第二报告，标量和矢量法比较，日本机械工程师学会交流，系列。

11、这里表示数据长度，表示中文字出处采用线性预测模型对铁道车辆车体进行模态分析车辆噪声与振动实验室，铁路技术研究所东京，邮箱摘要本文介绍了个采用线性预测模型对铁路车辆进行模态特性识别研究。由静止或运行试验获得实际铁路车辆输入激振力或轴箱加速度和输出车体加速度之间关系可由个自回归线性预测模型表示，同时模态参数提取过程也能被详细描述。个合适模型定阶即模型中预测系数阶应是从实际应用角度考虑。分析数据得出两个不同部件平均估计误差实现过程被提出，同时他们对决定模型定阶有效性被评估。使用模型得出多输入多输出合适性也被描述。结果表明，利用所提出方法，详细模态特性可以被成功地从静止运。

12、方法，运用静止和运行测试得到数据，可以成功对模态特性进行识别。将在静止试验单输入情况下中得到特性与用传统程序得到结果比较，然后与运行测试结果多输入条件比较。在试验和中，模型阶也能被逐步确定，但本文介绍了种可以直接执行任务和实践合理方法。由于将作为种工具来评估铁路车辆振动，提出测定过程提高了该分析方法价值。未来工作中，我们将不断获得铁路车辆车体振动数据用来排序并讨论平均估计误差率阈值。谢辞本篇论文参考了之前就读于大学现在在公司工作在两位教授和指导下完成硕士论文中资料。作者十分感谢他们合作。对于和这两家公司员工在振动测量上协助，作者也十分感谢。同时也感谢来自大学博士对于本文提出关于模型定阶宝贵建议。参考文献和，有野外便携式驱动器铁路车辆垂向振动评价系。

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