基于模态参数识别的ITD算法改进

• 作者: 叶庆卫 周宇 李玉刚 王晓东
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 固有时间尺度分解算法 模态参数 模型阶次 稀疏优化 相对误差
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 298-303
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.04.051

摘要

固有时间尺度分解(ITD)算法在前处理和系统定阶方面存在一定的人为因素,对模态参数的提取会造成误差,且对噪声较为敏感.针对上述问题,提出一种改进的ITD算法.利用基于数据驱动的随机子空间算法对原始数据进行处理,将正交三角分解得到的数据作为ITD法的输入数据,采用稀疏优化正交匹配追踪算法求出特征矩阵,并通过特征矩阵计算特征值、模态频率和阻尼比.通过统计的方法,从众多模态参数中选取真实模态,有效避免虚假模态的产生.实验结果表明,与ITD算法相比,改进ITD算法可降低噪声的影响,解决系统模型阶次必须准确定阶的要求,使模态参数的提取更加精确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶庆卫	宁波大学信息科学与工程学院	59	420	10.0	18.0
2	周宇	宁波大学信息科学与工程学院	72	316	9.0	13.0
3	王晓东	宁波大学信息科学与工程学院	91	377	9.0	15.0
4	李玉刚	宁波大学信息科学与工程学院	3	16	2.0	3.0