基于动力实测的结构健康监测，是土木工程一个重要的研究方向和应用领域^[1]。通过试验获得的结构模态参数信息，对于辅助和改进结构的抗风/抗震设计和分析具有重要的实际意义和价值^[2,3]。传统的结构动力实测是基于各种不同类型的接触式传感器进行的。通过将加速度计、应变计和位移计等设备附着在测试结构上，记录结构在各种不同激励条件下的动力响应。近10年来，非接触式传感技术的发展，带动了土木工程结构动力实测中非接触式传感器的应用。这些新技术包括:数码摄像技术^[4]、雷达技术^[5]、激光技术^[6]、超声波技术等。非接触式传感器避免了传统接触式传感器的锚固和接线程序，用于高耸或者大跨结构的动力实测可以降低现场测试人员的工作量、缩短测试的时间、降低测试操作的风险性^[7,8]。从而使得结构的动力实测变得更为便捷，试验的数据也更为可靠。可以预见，非接触式传感技术的发展，将有可能有力地推动土木工程结构，尤其是高耸结构、大跨结构中动力实测与监测技术的发展和应用。

　　 然而，这些非接触式传感技术通常是从机械工程、汽车或者航天工程中发展和成熟起来的，而土木工程具有其自身的一些显著特性，如结构体量大、现场测试时的环境复杂、结构的输入未知或者难于测量、实测到的信号往往受较多的噪声干扰。要解决这些问题，除了需要适用于土木工程的成熟的传感器技术，同时也需要适应土木工程结构自身特点的系统识别和模态识别算法。随机子空间识别(Stochastic Subspace Identification,SSI)算法，基于外界激励为白噪声的基本假定，可采用基于协方差驱动和基于数据驱动两种模式^[7]。通过大量的实际应用和比较分析表明，该算法在土木工程结构(桥梁、建筑等)处于环境激励下的微振动条件下，具有识别结果精度高、抗噪声能力强、计算过程稳定等诸多优点^[9,10]。

　　 本文是基于随机子空间识别算法，针对两座高耸结构，通过实测来验证一款新型的RSV-150超远工作距离激光测振仪^[6]对结构模态试验的适用性。同时，通过对结构进行有限元分析，来验证试验结果的准确性和数据的可靠性。该款RSV-150的激光测振设备，基于多普勒效应的基本原理，通过比较发射出的激光信号和从结构上反射回来的激光信号之间波长的变化，演化推算出结构测点相对于激光传感器的速度，从而测得结构的动力响应。设备的工作距离或测量距离、操作的便捷性、试验数据的精度、稳定性和可靠性，是本文要研究和讨论的内容。

　　 如图1所示，测试的第一座结构，是俗称“图腾”的一个特种钢结构。作为一个具有现代艺术特征的纪念性构筑物，该结构由著名的比利时艺术家Jan Fabre于2004年设计，并于2005年建造完工。主体构筑物为高23m的钢管结构，在靠近顶部约20m高处安有一个巨型的“青虫”雕塑，钢管底部填充了混凝土(高约3m)。该结构位于比利时鲁汶市的市中心广场，广场后侧是作为鲁汶大学标志性建筑的图书馆。广场两侧有汽车道，但平日车流较少。

　　 测试期间，“图腾”结构处于环境激励下(主要由风以及广场附近少量的车流引起)的微振动中。测试设备即引言中提到的超远工作距离激光测振仪。测试设备被放置于鲁汶大学图书馆前方入口的大厅内(图2(a))。该设备主要由三个部分组成:1)作为激光发射与接收装置的RSV-I-150型超远距离激光传感器;2)用于信号处理(包括速度解码和数值滤波)的RSV-E-150型控制器;3)运行实时信号监控程序的一台笔记本电脑。

　　 在“图腾”结构上选取了两处测点，分别为塔尖(距地面约23m高度)与“大青虫”雕塑(距地面约20m高度)。在测量前，未对测点的表面做任何处理。据估算，在现场环境激励条件下，塔顶的位移大致在10cm以下。测振仪与“图腾”之间的地面水平距离约为81m。故，对于两个测点，激光发射器与测点之间的距离分别为84m和83m。详见图2(b)。

　　 测试过程中，通过笔记本电脑上的监控程序可以实时观测到经过信号处理的结构速度响应。由于结构侧移较大时，激光接收器可能接收不到反射回来的激光信号。所以，实时观测到的速度响应并不是完全连续的。测试时，数据的采样频率设置为300Hz。针对每个测点，都进行了时长为10～15min的连续测量，并重复1或2次。

　　 图3为分别从塔尖和“大青虫”测点获得的结构速度响应的实测数据。这两段数据，均为时长约200s的连续数据。它们是从10～15min的连续性测量记录中截取出来的、不存在数据缺失的完整片段。针对结构健康监测，试验频率的精度要求一般为0.01Hz。200s数据能够达到约0.005Hz识别精度，故认为满足要求。从图中的数据看，测点的相对速度小于10mm/s，为典型的微振动。

　　 模态识别采用的是鲁汶大学基于MATLAB研发的MACEC(Modal Analysis of Civil Engineering Constructions)软件/工具包。运用的算法为引言中提及的协方差驱动的随机子空间识别SSI算法。数据的分析和处理包括下列步骤:1)去除信号中的基线漂移;2)将信号通过截止频率为20Hz低通滤波器，去除高频噪声的干扰;3)构建系统识别的稳定图，进行模态识别(如图3(c),(d)所示，横轴为频率，纵轴为状态-空间系统阶数)。稳定图的构建，采用了下列原则:1)状态-空间系统的阶数为2～30阶，对应结构模态阶数为1～15阶;2)相邻阶次模态参数间的稳定判别准则为频率差值百分比小于1%、阻尼差值百分比小于5%、模态MAC(Modal Assurance Criteria)差值百分比小于1%。在稳定图中，真实的结构模态通常会在不同阶的状态-空间系统中被重复识别到，这些被重复识别到的模态点在图中将构成一条清晰的竖向点柱。而图中圆圈标示的是最终选择的试验模态点。

　　 表1列出了通过随机子空间识别SSI算法识别到的结构无阻尼自振频率f_exp,i与阻尼比ξ_i。对于每个测点，分别截取了不同时长的两段数据进行处理，故共有4组数据结果。从识别结果看，自振频率的准确度很高，不论是1阶还是2阶，试验频率的均方差都很小;而阻尼比的试验结果离散性很大，这是由于结构模态试验的条件限制和模态识别的算法影响所引起的，而非测试过程或测试设备造成的。由于目前激光测振设备一次仅允许对单一测点进行量测，即使使用多台激光测振仪也尚无法实现信号间的同步，故试验无法获得结构的振型信息。

　　 为了验证试验结果的可靠性，采用通用有限元软件ANSYS基于简化模型对结构进行了分析。“图腾”结构，被模拟成一个底部固接的悬臂梁。钢管采用壳单元模拟，而底部填充的混凝土采用实体单元模拟。“大青虫”雕塑仅作为附加质量考虑。表2中列出了试验模态与有限元分析得到的相对应的数值模态之间的比较。在图4中给出了相应的数值模态的振型。图中放大部分为钢管底部填充混凝土的部分。通过有限元分析发现，由于对称性，结构在相互垂直的两个侧面方向具有十分相似的模态。由于实际的测量仅获得结构一个侧向平面内的动力响应，故仅识别到其中的一组模态。即使是没有经过修正的有限元模型，仍然给出了与试验结果较为相似的频率信息。这既说明了简化模型的准确性，也验证了试验结果的可靠性。

　　 如图5所示，测试的第二座结构是名为“SintPieters-Leeuw”的电视塔，位于比利时首都布鲁塞尔市郊。该电视塔高300m，建成于1996年，是比利时境内最高的自由站立式结构。该塔自230m高的观光平台以下为钢筋混凝土结构，观光平台以上为钢与混凝土组合结构。结构附近较为空旷，有一条公路可以通向电视塔，但测试期间几乎没有车流。

　　 测试期间，“Sint-Pieters-Leeuw”电视塔主要处于由风引起的环境激励下的微振动中。采用了与第1节中相同的测试设备。测试设备被置于与电视塔水平距离约221m的地面上。在电视塔上选取了两个测点，分别位于观光平台下方约200m高度处的塔身上和接近塔尖的位置(高度约285m)。详见图6。测试前，未对测点的表面做任何处理。测试过程中，激光发射器和测点之间的直线距离分别为299m和361m。由于测试地点在野外，采用了一台小型的车载柴油发电机对设备供电。

　　 图7(a),(b)分别为从观测平台测点和塔尖测点获得的结构速度响应的数据。第一段数据为时长约400s的连续信号，第二段数据为时长约60s的连续信号。系统识别采用的是鲁汶大学自主研发的MACEC软件。采用的算法为协方差驱动的随机子空间识别算法。数据的分析和处理的步骤以及识别算法的参数设置，均与第1.3节中针对“图腾“结构采取的步骤和参数设置相近。图7(c)和(d)给出了模态识别的稳定图。图中圆圈标示的是最终选择的稳定的模态点。

　　 表3中列出了通过随机子空间识别算法识别到的结构无阻尼自振频率f_exp,i与阻尼比ξ_i。对于平台测点截取了时长分别为115s和429s的两段数据，对塔尖测点截取了时长为61s的一段数据，分别进行了数据处理和模态识别。在5Hz范围内，共有4个试验模态被识别到。基频约为0.23Hz。从识别结果看，通过3段数据识别到的自振频率的离散性很小，而阻尼结果具有较大的离散性。这与1.3节中的结果是相近的。同样，由于设备的特性，暂时无法获得振型信息。

　　 为了验证试验结果的可靠性，基于通用有限元软件ANSYS对电视塔结构建立了一个底端固接的悬臂梁简化模型(图8)。采用了变截面、变刚度的梁单元来模拟塔身，而观光平台仅仅作为附加质量建模。表4中列出了试验模态和有限元分析得到的数值模态之间的比较。图8中，给出了相应的前4阶数值模态的振型。可以看出，基于几何和物理信息建立的简化模型，给出的包括基频在内的数值模态信息和实测结果之间是有较明显的差别的。这凸显了，动力实测对于结构动力分析的重要性，和有限元模型参数修正的必要性。

　　 采用一种新型的激光测振设备对两座高耸结构进行了非接触式的动力实测。测试结果表明，采用随机子空间识别算法可以有效地处理结构在环境激励下的微振动响应信号。获得的模态信息具有精度高、离散性小的优点，该设备操作便捷、工作距离长，基本能够满足土木工程结构动力实测的要求。