Confronto di metodi di analisi modale operazionale : simulazioni e casi sperimentali

Alongside typical Experimental Modal Analysis (EMA), a new type of analysis, known as Operational Modal Analysis (OMA), has born. The aim of this method is to identify system’s modal parameters, when the forcing is not measured or is non-measurable. A popular algorithm in this field is the poly-reference Least Square Complex Frequency (pLSCF) or PolyMax, known for its user friendliness. This method is based on a parametric model of the spectrum named Right Matrix Fraction Description (RMFR); model’s parameters are identified with a least square algorithm. A second method, that is more statistically rigorous, is based on the Maximum Likelihood Estimator (MLE). The method, as well as the pLSCF method, works in the frequency domain, but it is less used in practice for its high computational effort. Finally to take the advantages of the two methods a combined method has been proposed. The purpose of this work is to investigate the different methods; the comparison is based on some numerical simulations. In the work the possibility of noise reduction with an exponential window is studied. Then, critical cases are analyzed, such as high noise level, ambient forcing that does not satisfy algorithms’ hypotheses or modes with particularly close natural frequency. It has been observed that the damping is the most difficult parameter to be estimated. Finally the proposed methods are used to identify modal properties of a civil structure that exhibits some issues analyzed in previous simulations.

In parallelo alla tradizionale analisi modale sperimentale si è affermato un tipo di analisi nota come analisi modale operazionale. Lo scopo di questa metodologia e quello di identificare i parametri modali del sistema, nel caso in cui il forzamento non sia misurato o non sia misurabile. Un metodo che ha acquisito particolare popolarità per la sua semplicità è il poly – reference Least Square Complex Frequency (pLSCF), noto anche come PolyMax. Tale metodo è basato su un modello parametrico dello spettro di tipo Right Matrix Fraction Description (RMFD); i parametri del modello sono identificati con una procedura ai minimi quadrati. Più rigoroso in senso statistico, ma meno utilizzato nella pratica per il lungo tempo di calcolo, è il metodo in frequenza basato sulla massima verosimiglianza (Maximum Likelihood – pML). Infine per combinare i vantaggi di questi due metodi è stato proposto un approccio combinato. Lo scopo di questo lavoro è quello di indagare il comportamento dei differenti metodi; il confronto è basto su simulazioni numeriche costruite ad hoc. Nel corso del lavoro si valutano i metodi per ridurre gli effetti del rumore tramite finestra esponenziale e si analizzano le condizioni critiche dei metodi proposti, quali ad esempio contaminazione da rumore, forzamenti ambientali che non rispettano le ipotesi del metodo o modi aventi frequenze proprie particolarmente vicine. In particolare si è osservato che il parametro più difficile da stimare è lo smorzamento. Infine i metodi proposti sono valutati su un caso sperimentale su cui è possibile valutare le diverse criticità indagate nelle simulazioni.