模态参数的获取方法与装置

1.本发明涉及飞行器颤振试飞中的紊流响应信号处理领域，尤其涉及一种模态参数的获取方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。


背景技术：

2.颤振设计是新型号飞行器总体设计中的重要设计要求，颤振边界为飞行器的安全飞行提供了依据，颤振试飞是验证颤振设计的关键环节。颤振试飞中采集的试验信号是计算不同速度动态气动弹性结构的固有频域和阻尼的重要依据。然而，由于试验测量噪声、激励信号缺失及激励噪声以及数据采集传感器的数量限制等因素。噪声污染的数据导致模态参数辨识出现虚假模态问题，进而导致模态参数辨识过程中的极值选取问题，最终由于极值点过多导致模态选取困难。
3.针对频域分解方法与颤振试验紊流响应信号的处理，现有技术中通常采用以下的方法：
4.1)频域分解及其改进方法中的一个重要步骤便是对计算的最大奇异值曲线进行模态相干性分析，最终计算出单自由度系统的自功率谱密度函数；
5.2)针对颤振试飞中试验数据远低于颤振速度，大气紊流干扰较大的情况，通过随机子空间方法进行紊流响应信号的模态参数估计。
6.总的来说，上述信号处理方案在一定的技术条件下都具有较好的效果，但同样存在以下的技术缺陷：
7.1)针对频域分解的单自由度系统分离问题，在实际的处理过程中，谱线密度低导致计算的单自由度系统自功率谱分析精度降低，最终的模态参数估计结果误差较大；
8.2)随机子空间方法对颤振试飞的模态参数估计具有较好的性能，但为了获得较好的估计结果，子空间方法通过不同阶次的模态参数估计获得大量模态参数，基于稳态图法进行稳定模态的识别，该信号处理方法对时间要求较高，在实际的工程应用的是一个较大的缺陷。
9.针对相关技术中的模态参数估算方法存在处理过程较为复杂且误差较大的问题，尚未提出有效地解决方案。


技术实现要素：

10.本发明实施例提供了一种模态参数的获取方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中的模态参数估算方法存在处理过程较为复杂且误差较大的技术问题。
11.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种模态参数的获取方法，包括：确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数；基于频域分解对所述功率谱密度函数对应的矩阵进行处理，获取最大奇异值曲线；基于正交多项式对目标频率范围内的所述最大奇异值曲线进行拟合，计算得到模态参数。
12.可选地，确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数，包括：获取在飞行器颤振试飞中采集的所述多个通道紊流响应信号；利用周期图法对所述多个通道紊流响应信号进行处理，得到所述功率谱密度函数。
13.可选地，在利用周期图法对所述多个通道紊流响应信号进行处理，得到所述功率谱密度函数之后，所述方法还包括：确定所述功率谱密度函数与系统的传递函数之间的关系。
14.可选地，基于频域分解对所述功率谱密度函数对应的矩阵进行处理，包括：根据各个频点频率的正交性，在每个所述频点对所述功率谱密度函数对应的矩阵进行奇异值分解。
15.可选地，基于正交多项式对目标频率范围内的所述最大奇异值曲线进行拟合，计算得到模态参数，包括：利用正交多项式在目标频率范围内拟合所述最大奇异值曲线，获取系统的传递函数；基于所述系统的传递函数进行所述模态参数的识别，得到所述模态参数。
16.根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种模态参数的获取装置，包括：确定模块，用于确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数；获取模块，用于基于频域分解对所述功率谱密度函数对应的矩阵进行处理，获取最大奇异值曲线；计算模块，用于基于正交多项式对目标频率范围内的所述最大奇异值曲线进行拟合，计算得到模态参数。
17.可选地，所述确定模块包括：获取单元，用于获取在飞行器颤振试飞中采集的所述多个通道紊流响应信号；处理单元，用于利用周期图法对所述多个通道紊流响应信号进行处理，得到所述功率谱密度函数。
18.可选地，所述获取模块包括：分解单元，用于根据各个频点频率的正交性，在每个所述频点对所述功率谱密度函数对应的矩阵进行奇异值分解。
19.本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行上述中任意一项所述的模态参数的获取方法的步骤。
20.本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令所述指令被处理器执行时实现上述中任意一项所述的模态参数的获取方法的步骤。
21.本发明实施例中，确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数；基于频域分解对该功率谱密度函数对应的矩阵进行处理，获取最大奇异值曲线；基于正交多项式对目标频率范围内的该最大奇异值曲线进行拟合，计算得到模态参数。也就是说，本发明实施例不在需要传统频域分解的单自由度系统模态分离计算，直接针对目标频段进行分析，从而实现模态参数估计，进而解决了相关技术中的模态参数估算方法存在处理过程较为复杂且误差较大的问题，达到了有效提高模态参数估计的性能和精度的技术效果。
附图说明
22.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
23.图1为本发明实施例提供的一种模态参数的获取方法的流程图；
24.图2为本发明实施例提供的一种模态参数的获取装置的示意图。
具体实施方式
25.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
26.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于限定特定顺序。
27.本发明实施例提供一种模态参数的获取方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
28.图1为本发明实施例提供的一种模态参数的获取方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
29.步骤s102，确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数；
30.上述多个通道紊流响应信号为飞行器颤振试飞中多个通道的紊流响应信号；上述功率谱密度函数用于反映紊流能量在频域内的分布特征，即随机振动的功率关于频率的分布密度；由于飞行器颤振试飞中紊流响应信号的随机性和确定性，可以利用多个通道紊流响应信号计算出其对应的功率谱密度函数；在具体实施过程中，确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数可以采用周期图法、自相关函数法以及改进的周期图法等多种方式，通过这些方法中的任意一种能够计算出紊流响应信号对应的功率谱密度函数。上述自相关函数法为对自相关功率谱密度函数进行傅里叶变换得到功率谱估计，从而计算出功率谱密度函数。
31.步骤s104，基于频域分解对功率谱密度函数对应的矩阵进行处理，获取最大奇异值曲线；
32.可选地，可以基于频域分解计算多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数对应的矩阵，在每个频点对功率谱密度函数矩阵进行奇异值分解，从而获取最大奇异值曲线。
33.步骤s106，基于正交多项式对目标频率范围内的最大奇异值曲线进行拟合，计算得到模态参数。
34.上述最大奇异值曲线与表示系统自相关功率谱密度函数，在数学上为系统的传递函数及其共轭转置的乘积，因此，通过最大奇异值曲线可拟合出系统的传递函数与其共轭转置的乘积，通过正交多项式进行最大奇异值曲线的拟合，进一步计算获得模态参数。上述自相关功率谱密度函数为紊流响应信号一个时刻与另一个时刻的依赖关系。
35.本发明实施例中，该方法采用确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数；再基于频域分解对该功率谱密度函数对应的矩阵进行处理，获取最大奇异值曲线；进而基于正交多项式对目标频率范围内的该最大奇异值曲线进行拟合，计算得到模态参数。也就是说，本发明实施例不在需要传统频域分解的单自由度系统模态分离计算，直接针对目标频段进行分析，从而实现模态参数估计，进而解决了相关技术中的模态参数估算方法存在处理过程较为复杂且误差较大的问题，达到了有效提高模态参数估计的性能和精度的技术效果。
36.在一种可选的实施方式中，确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数，包括：获取在飞行器颤振试飞中采集的多个通道紊流响应信号；利用周期图法对多个通道紊流响应信号进行处理，得到功率谱密度函数。
37.可选地，上述周期图法主要是把n点紊流响应信号作为能量有限的信号，直接对其进行傅里叶变换，然后取其模值的平均值，并除以n，从而得到紊流响应信号真实的功率谱密度函数。
38.在具体实施过程中，不仅可以采用加矩形窗周期图法实现功率谱估计，计算出功率谱密度函数，还可以利用快速傅氏变换(fast fourier transformation，fft)周期图法实现功率谱估计，计算出功率谱密度函数；此外，还可以改进的周期图法，例如，平均周期图法、窗函数法、修正的周期图平均法以及加权交叠平均法等。
39.上述平均周期图法是对紊流响应信号时，得到l组独立数据，每组数据长为m，对每一组求功率谱密度，之后将l个均值加起来求平均。这样得到的均值，其方差是原来的1/l。由于每段fft的长度变为m，分辨率更低(fs/m)。因此，该平均周期图法以分辨率的降低换区了估计方差的减少。
40.上述窗函数法是将长度为n的紊流响应信号乘以同一长度的数据窗w，数据加窗后，谱估计值的数学期望等于真实谱值与窗谱函数的平方卷积，因而是有偏估计。数据加窗后，谱估计值的方差》＝谱估计值的平方，且不随数据长度增大而减少。数据加窗可以降低谱估计值的旁瓣，但是降低了谱估计的分辨率。
41.上述修正的周期图平均法是把长度为n的紊流响应信号分成l段，每段数据长为m，则n＝lm；然后把窗函数w加到每段数据上，求出每段的周期图，之后对每段周期图进行评价。该方法在计算周期图前，先对各数据段加窗，是平均周期图法的估计方差减少，但是分辨率降低。
42.上述加权交叠平均法是对修正的周期图平均法的改进。首先，分段时相邻两段可以重叠，其次，窗函数使用汉宁窗或汉明窗，通过改进，达到进一步减小方差的目的。
43.在具体实施过程中，可以根据应用需求选择周期图法中的任意一种方式或者任意几种方式的结合得到功率谱密度函数。
44.在上述实施方式中，通过利用周期图法对多个通道紊流响应信号进行处理，能够得到更加准确的功率谱密度函数。
45.在一种可选的实施方式中，在利用周期图法对多个通道紊流响应信号进行处理，得到功率谱密度函数之后，上述方法还包括：确定功率谱密度函数与系统的传递函数之间的关系。
46.上述系统的传递函数是指零初始条件下线性系统响应(即输出)量的拉普拉斯变换(或z变换)与激励(即输入)量的拉普拉斯变换之比。上述系统的传递函数与描述其运动规律的微分方程是对应的。在具体实施过程中，可以根据飞行器组成系统各单元的传递函数和它们之间的联结关系导出整体系统的传递函数，并用它分析系统的动态特性、稳定性。
47.可选地，可以依据飞行器颤振试飞中紊流响应信号的随机性和确定性，对多个通道紊流响应信号通过周期图法计算其功率谱密度函数，并说明紊流响应功率谱密度函数与系统的传递函数之间的关系，将功率谱密度函数与系统的传递函数关联起来。例如，通过输出/输入功率谱密度,然后做反傅立叶变换，得到相应的系统的传递函数。
48.在一种可选的实施方式中，基于频域分解对功率谱密度函数对应的矩阵进行处理，包括：根据各个频点频率的正交性，在每个频点对功率谱密度函数对应的矩阵进行奇异值分解。
49.上述奇异值分解(singular value decomposition，svd)为特征分解在任意矩阵上的推广，具体为谱分析理论在任意矩阵上的推广。可选地，根据各个频点频率的正交性，对多通道紊流响应信号功率谱密度函数对应的矩阵在各频点进行奇异值分解，并基于奇异值分解结果获取最大奇异值曲线。
50.需要说明的是，上述实施方式是对原始的频域分解方法进行改进，直接在频域进行正交多项式的模态参数估计，相比于现有的频域分解方法的重要环节是单自由度系统的自功率谱密度函数分离，该实施方式可以直接基于最大奇异值曲线与系统自功率谱密度函数的关系，对整个分析频段进行拟合，在实际工程中，只需要针对系统的自功率谱密度函数进行拟合，均可实现对颤振试验紊流响应信号的模态参数估计。
51.在一种可选的实施方式中，基于正交多项式对目标频率范围内的最大奇异值曲线进行拟合，计算得到模态参数，包括：利用正交多项式在目标频率范围内拟合最大奇异值曲线，获取系统的传递函数；基于系统的传递函数进行模态参数的识别，得到模态参数。
52.可选地，基于最大奇异值曲线与系统的传递函数及其共轭转置之间的关系对最大奇异值曲线进行分析，在目标频率范围内通过正交多项式拟合最大奇异值曲线，获得系统的传递函数，并基于该系统的传递函数进行模态参数的识别，从而得到模态参数。
53.需要说明的是，上述目标频率范围为待分析频段或者指定频段，可以根据应用场景的需要而设置。
54.另外，由于最大奇异值曲线与表示系统自相关功率谱密度函数，在数学上为系统的传递函数及其共轭转置的乘积，那么系统自功率谱密度函数及其共轭转置的乘积等于最大奇异值曲线，在此基础上，直接在频域对整个频段进行分析，对指定频段进行拟合，无需单自由度系统模态分离；进一步地，对指定频段基于正交多项式进行分析，直接对指定频段的最大奇异值曲线进行拟合，最终计算得到模态参数的估计结果。
55.根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种模态参数的获取装置，图2为本发明实施例提供的一种模态参数的获取装置的示意图，如图2所示，该模态参数的获取装置包括：确定模块22、获取模块24和计算模块26。下面对该模态参数的获取装置进行详细说明。
56.确定模块22，用于确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数；获取模块24，连接上述确定模块22，用于基于频域分解对功率谱密度函数对应的矩阵进行处理，获取最大奇异值曲线；计算模块26，连接上述获取模块24，用于基于正交多项式对目标频率范围内的最大奇异值曲线进行拟合，计算得到模态参数。
57.上述多个通道紊流响应信号为飞行器颤振试飞中多个通道的紊流响应信号；上述功率谱密度函数用于反映紊流能量在频域内的分布特征，即随机振动的功率关于频率的分布密度；由于飞行器颤振试飞中紊流响应信号的随机性和确定性，可以利用多个通道紊流响应信号计算出其对应的功率谱密度函数；在具体实施过程中，确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数可以采用周期图法、自相关函数法以及改进的周期图法等多种方式，通过这些方法中的任意一种能够计算出紊流响应信号对应的功率谱密度函数。上述自相关函数法为对自相关功率谱密度函数进行傅里叶变换得到功率谱估计，从而计算出功率谱密
度函数。
58.可选地，可以基于频域分解计算多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数对应的矩阵，在每个频点对功率谱密度函数矩阵进行奇异值分解，从而获取最大奇异值曲线。
59.上述最大奇异值曲线与表示系统自相关功率谱密度函数，在数学上为系统的传递函数及其共轭转置的乘积，因此，通过最大奇异值曲线可拟合出系统的传递函数与其共轭转置的乘积，通过正交多项式进行最大奇异值曲线的拟合，进一步计算获得模态参数。上述自相关功率谱密度函数为紊流响应信号一个时刻与另一个时刻的依赖关系。
60.需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，例如，对于后者，可以通过以下方式实现：上述各个模块可以位于同一处理器中；和/或，上述各个模块以任意组合的方式位于不同的处理器中。
61.在上述实施例中，该模态参数的获取装置可以确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数；再基于频域分解对该功率谱密度函数对应的矩阵进行处理，获取最大奇异值曲线；进而基于正交多项式对目标频率范围内的该最大奇异值曲线进行拟合，计算得到模态参数。也就是说，本发明实施例不在需要传统频域分解的单自由度系统模态分离计算，直接针对目标频段进行分析，从而实现模态参数估计，进而解决了相关技术中的模态参数估算方法存在处理过程较为复杂且误差较大的问题，达到了有效提高模态参数估计的性能和精度的技术效果。
62.此处需要说明的是，上述确定模块22、获取模块24和计算模块26对应于方法实施例中的步骤s102至s106，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述方法实施例所公开的内容。
63.可选地，上述确定模块22包括：获取单元，用于获取在飞行器颤振试飞中采集的多个通道紊流响应信号；处理单元，用于利用周期图法对多个通道紊流响应信号进行处理，得到功率谱密度函数。
64.可选地，上述周期图法主要是把n点紊流响应信号作为能量有限的信号，直接对其进行傅里叶变换，然后取其模值的平均值，并除以n，从而得到紊流响应信号真实的功率谱密度函数。
65.在具体实施过程中，不仅可以采用加矩形窗周期图法实现功率谱估计，计算出功率谱密度函数，还可以利用快速傅氏变换(fast fourier transformation，fft)周期图法实现功率谱估计，计算出功率谱密度函数；此外，还可以改进的周期图法，例如，平均周期图法、窗函数法、修正的周期图平均法以及加权交叠平均法等。
66.上述平均周期图法是对紊流响应信号时，得到l组独立数据，每组数据长为m，对每一组求功率谱密度，之后将l个均值加起来求平均。这样得到的均值，其方差是原来的1/l。由于每段fft的长度变为m，分辨率更低(fs/m)。因此，该平均周期图法以分辨率的降低换区了估计方差的减少。
67.上述窗函数法是将长度为n的紊流响应信号乘以同一长度的数据窗w，数据加窗后，谱估计值的数学期望等于真实谱值与窗谱函数的平方卷积，因而是有偏估计。数据加窗后，谱估计值的方差》＝谱估计值的平方，且不随数据长度增大而减少。数据加窗可以降低谱估计值的旁瓣，但是降低了谱估计的分辨率。
68.上述修正的周期图平均法是把长度为n的紊流响应信号分成l段，每段数据长为m，
则n＝lm；然后把窗函数w加到每段数据上，求出每段的周期图，之后对每段周期图进行评价。该方法在计算周期图前，先对各数据段加窗，是平均周期图法的估计方差减少，但是分辨率降低。
69.上述加权交叠平均法是对修正的周期图平均法的改进。首先，分段时相邻两段可以重叠，其次，窗函数使用汉宁窗或汉明窗，通过改进，达到进一步减小方差的目的。
70.在具体实施过程中，可以根据应用需求选择周期图法中的任意一种方式或者任意几种方式的结合得到功率谱密度函数。
71.在上述实施方式中，通过利用周期图法对多个通道紊流响应信号进行处理，能够得到更加准确的功率谱密度函数。
72.可选地，上述确定模块还包括：确定单元，用于在利用周期图法对多个通道紊流响应信号进行处理，得到功率谱密度函数之后，确定功率谱密度函数与系统的传递函数之间的关系。
73.上述系统的传递函数是指零初始条件下线性系统响应(即输出)量的拉普拉斯变换(或z变换)与激励(即输入)量的拉普拉斯变换之比。上述系统的传递函数与描述其运动规律的微分方程是对应的。在具体实施过程中，可以根据飞行器组成系统各单元的传递函数和它们之间的联结关系导出整体系统的传递函数，并用它分析系统的动态特性、稳定性。
74.可选地，可以依据飞行器颤振试飞中紊流响应信号的随机性和确定性，对多个通道紊流响应信号通过周期图法计算其功率谱密度函数，并说明紊流响应功率谱密度函数与系统的传递函数之间的关系，将功率谱密度函数与系统的传递函数关联起来。例如，通过输出/输入功率谱密度,然后做反傅立叶变换，得到相应的系统的传递函数。
75.可选地，上述获取模块24包括：分解单元，用于根据各个频点频率的正交性，在每个频点对功率谱密度函数对应的矩阵进行奇异值分解。
76.上述奇异值分解(singular value decomposition，svd)为特征分解在任意矩阵上的推广，具体为谱分析理论在任意矩阵上的推广。可选地，根据各个频点频率的正交性，对多通道紊流响应信号功率谱密度函数对应的矩阵在各频点进行奇异值分解，并基于奇异值分解结果获取最大奇异值曲线。
77.需要说明的是，上述实施方式是对原始的频域分解方法进行改进，直接在频域进行正交多项式的模态参数估计，相比于现有的频域分解方法的重要环节是单自由度系统的自功率谱密度函数分离，该实施方式可以直接基于最大奇异值曲线与系统自功率谱密度函数的关系，对整个分析频段进行拟合，在实际工程中，只需要针对系统的自功率谱密度函数进行拟合，均可实现对颤振试验紊流响应信号的模态参数估计。
78.可选地，上述计算模块26包括：利用正交多项式在目标频率范围内拟合最大奇异值曲线，获取系统的传递函数；基于系统的传递函数进行模态参数的识别，得到模态参数。
79.可选地，基于最大奇异值曲线与系统的传递函数及其共轭转置之间的关系对最大奇异值曲线进行分析，在目标频率范围内通过正交多项式拟合最大奇异值曲线，获得系统的传递函数，并基于该系统的传递函数进行模态参数的识别，从而得到模态参数。
80.需要说明的是，上述目标频率范围为待分析频段或者指定频段，可以根据应用场景的需要而设置。
81.另外，由于最大奇异值曲线与表示系统自相关功率谱密度函数，在数学上为系统
的传递函数及其共轭转置的乘积，那么系统自功率谱密度函数及其共轭转置的乘积等于最大奇异值曲线，在此基础上，直接在频域对整个频段进行分析，对指定频段进行拟合，无需单自由度系统模态分离；进一步地，对指定频段基于正交多项式进行分析，直接对指定频段的最大奇异值曲线进行拟合，最终计算得到模态参数的估计结果。
82.本发明实施例提供一种电子设备，该电子设备包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行上述中任意一项的模态参数的获取方法的步骤。
83.可选地，本发明实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数；基于频域分解对功率谱密度函数对应的矩阵进行处理，获取最大奇异值曲线；基于正交多项式对目标频率范围内的最大奇异值曲线进行拟合，计算得到模态参数。
84.可选地，确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数，包括：获取在飞行器颤振试飞中采集的多个通道紊流响应信号；利用周期图法对多个通道紊流响应信号进行处理，得到功率谱密度函数。
85.可选地，在利用周期图法对多个通道紊流响应信号进行处理，得到功率谱密度函数之后，上述方法还包括：确定功率谱密度函数与系统的传递函数之间的关系。
86.可选地，基于频域分解对功率谱密度函数对应的矩阵进行处理，包括：根据各个频点频率的正交性，在每个频点对功率谱密度函数对应的矩阵进行奇异值分解。
87.可选地，基于正交多项式对目标频率范围内的最大奇异值曲线进行拟合，计算得到模态参数，包括：利用正交多项式在目标频率范围内拟合最大奇异值曲线，获取系统的传递函数；基于系统的传递函数进行模态参数的识别，得到模态参数。
88.本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有指令指令被处理器执行时实现上述中任意一项的模态参数的获取方法的步骤。
89.在本发明实施例中，上述计算机可读存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，和/或位于移动终端群中的任意一个移动终端中，上述计算机可读存储介质包括存储的程序。
90.可选地，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行以下功能：确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数；基于频域分解对功率谱密度函数对应的矩阵进行处理，获取最大奇异值曲线；基于正交多项式对目标频率范围内的最大奇异值曲线进行拟合，计算得到模态参数。
91.可选地，确定多个通道紊流响应信号的功率谱密度函数，包括：获取在飞行器颤振试飞中采集的多个通道紊流响应信号；利用周期图法对多个通道紊流响应信号进行处理，得到功率谱密度函数。
92.可选地，在利用周期图法对多个通道紊流响应信号进行处理，得到功率谱密度函数之后，上述方法还包括：确定功率谱密度函数与系统的传递函数之间的关系。
93.可选地，基于频域分解对功率谱密度函数对应的矩阵进行处理，包括：根据各个频点频率的正交性，在每个频点对功率谱密度函数对应的矩阵进行奇异值分解。
94.可选地，基于正交多项式对目标频率范围内的最大奇异值曲线进行拟合，计算得
到模态参数，包括：利用正交多项式在目标频率范围内拟合最大奇异值曲线，获取系统的传递函数；基于系统的传递函数进行模态参数的识别，得到模态参数。
95.以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。