基于自迭代主元抽取的工作模态参数识别

• 作者: 刘艳 官威 张天舒 王建英 王成 谢晓东
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 工作模态参数识别 自迭代 主成分分析 奇异值 病态问题 主元抽取
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 323-333
• 页数: 11页
• 分类号: TP274
• 字数: 5535字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2018.02.015

摘要

针对传统批处理主成分分析工作模态参数识别中存在的矩阵奇异值或特征值分解病态问题,本文提出了一种基于自迭代主元抽取的工作模态参数识别方法.与传统批处理主成分分析通过矩阵分解一次获得所有主成分不同,该方法通过自迭代逐一抽取主成分从而实现主要贡献工作模态的逐一识别.理论分析表明,该方法的时间复杂度和空间复杂度比传统批处理主成分分析工作模态参数识别方法更低.在简支梁仿真数据集上的识别结果表明,自迭代主元抽取算法可以从平稳随机响应信号中有效地识别出线性时不变结构的主要贡献模态振型和固有频率,在响应测点和采样时间较多时其时间开销较传统方法也更小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王成	华侨大学计算机科学与技术学院	13	458	6.0	13.0
5	刘艳	华侨大学计算机科学与技术学院	12	18	2.0	3.0
6	王建英	华侨大学计算机科学与技术学院	14	203	7.0	14.0
7	谢晓东	华侨大学计算机科学与技术学院	6	3	1.0	1.0
8	张天舒	华侨大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
9	官威	华侨大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0