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题名基于特征值分解的随机子空间算法研究
被引量：13
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作者
章国稳
汤宝平
孟利波
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机构
重庆大学机械传动国家重点实验室
重庆交通科研设计研究院桥梁结构动力学国家重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2012年第7期74-78,共5页
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基金
国家自然科学基金(50875272)
高等学校博士点基金(20090191110005)
重庆大学"211工程"三期建设研究生开放实验室(S-0916)
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文摘
针对基于数据驱动的随机子空间法计算效率低下的问题,提出一种基于特征值分解的随机子空间算法,该方法通过对CH矩阵的特征值分解得到扩展可观测矩阵Tmi,进而识别出系统模态参数。相比于传统算法,该算法免去了对Hankl矩阵的QR分解及投影矩阵的SVD运算,从而大大节省了内存和计算时间。通过一个7自由度的数值仿真和重庆朝天门大桥模型的实例分析证明该方法在保持计算精度的情况下大幅度地提升了计算效率。
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关键词
参数识别
随机子空间法
特征值分解
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Keywords
system identification
stochastic subspace identification （SSI）
eigendecomposition
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分类号
TB122
[理学—工程力学]
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题名基于谱系聚类的随机子空间模态参数自动识别
被引量：28
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作者
汤宝平
章国稳
陈卓
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机构
重庆大学机械传动国家重点实验室
重庆交通科研设计研究院桥梁结构动力学国家重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期92-96,共5页
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基金
重庆市杰出青年基金计划资助项目(CQCSTC2011jjjq70001)
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文摘
针对随机子空间模态识别过程因人为参与造成识别结果不准确的问题,提出在随机子空间识别过程中引入谱系聚类算法实现模态参数自动识别。通过两种不同状态矩阵计算方法所得到的模态之间的相似程度以及各阶模态的能量剔除由噪声、模态过估计等因素引起的虚假模态;引入谱系聚类算法对结果进行拾取,以频率、阻尼比、模态振型、模态能量作为聚类因子计算结果之间的相似性,通过其将计算结果分为若干类,提取元素多于一定值的类作为拾取结果,实现结果的自动拾取。通过数值仿真和实例分析验证该方法的有效性。
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关键词
参数识别
随机子空间法
谱系聚类
稳定图
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Keywords
system identification
stochastic subspace identification
hierarchical clustering
stabilization diagram
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分类号
TB122
[理学—工程力学]
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