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申请/专利权人：暨南大学
摘要：本发明公开了一种基于Welch法和协方差随机子空间法的模态参数识别方法，步骤如下：在结构上布置加速度传感器测试得到加速度响应；利用Welch法对加速度信号加窗函数计算功率谱和平均功率谱；对平均功率谱进行逆傅里叶变换得到相关函数；由相关函数构造Toeplitz矩阵和进行奇异值分解，得到可观测矩阵Oi和可控反转矩阵Γi；计算结构状态矩阵A，并进行特征值分解得到模态参数；对模态参数进行模糊C均值聚类分析和平均相位偏移计算，识别结构模态参数。本发明能有效识别出环境激励下结构的真实模态参数，相对于传统随机子空间方法，具有避免模态遗漏和计算效率高的优点；相对于频域分解法在自动识别和剔除虚假模态方面有优势。
主权项：1.一种基于Welch法和协方差随机子空间法的模态参数识别方法，其特征在于，所述模态参数识别方法包括下列步骤：S1、在待测结构上布置加速度传感器测试得到加速度响应；S2、利用Welch法对加速度信号进行处理，加窗函数并计算功率谱和平均功率谱，过程如下：假定结构的加速度信号为分为L段，第h段的长度为n的加速度响应信号为t1,t2,…,tk,…,tn为n个采集加速度响应信号时刻，假设窗函数为wt1,wt2，…,wtk,…，wtn，加窗得到新的信号yhtk，k＝1,2,…,n，h＝1,2,…,L，通过计算，平均功率谱通过如下公式得到： 式中和分别为和的傅里叶变换，ω为圆频率，l1和l2为加速度响应测点位置，和分别为加速度响应测点l1和l2处的第h段的tk时刻的加窗信号；S3、对平均功率谱进行逆傅里叶变换得到相关函数如下： 式中tk为第k个时刻，i′为复数符号；S4、由相关函数构造Toeplitz矩阵；S5、对Toeplitz矩阵进行奇异值分解，得到可观测矩阵Oi和可控反转矩阵Γi；S6、利用前两阶可观测矩阵和计算结构状态矩阵A；S7、对结构状态矩阵进行特征值分解，利用特征值和特征向量计算得到模态参数；S8、对得到的各组模态频率进行模糊C均值聚类分析，得到各模态频率的聚类中心；S9、利用平均相位偏移MPD实现对模态的定阶，得到最终模态参数识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学 基于Welch法和协方差随机子空间法的模态参数识别方法
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