塘沽做網(wǎng)站的公司,做薆視頻網(wǎng)站,服務(wù)器價(jià)格購買價(jià)格表,免費(fèi)卡盟網(wǎng)站建設(shè)#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;歡迎來到本博客????#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主優(yōu)勢#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客內(nèi)容盡量做到思維縝密#xff0c;邏輯清晰#xff0c;為了方便讀者。 ??座右銘歡迎來到本博客????博主優(yōu)勢博客內(nèi)容盡量做到思維縝密邏輯清晰為了方便讀者。??座右銘行百里者半于九十。本文內(nèi)容如下??贈(zèng)與讀者?做科研涉及到一個(gè)深在的思想系統(tǒng)需要科研者邏輯縝密踏實(shí)認(rèn)真但是不能只是努力很多時(shí)候借力比努力更重要然后還要有仰望星空的創(chuàng)新點(diǎn)和啟發(fā)點(diǎn)。建議讀者按目錄次序逐一瀏覽免得驟然跌入幽暗的迷宮找不到來時(shí)的路它不足為你揭示全部問題的答案但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云也未嘗不會(huì)釀成晚霞斑斕的別一番景致萬一它給你帶來了一場精神世界的苦雨那就借機(jī)洗刷一下原來存放在那兒的“躺平”上的塵埃吧?；蛟S雨過云收神馳的天地更清朗.......第一部分——內(nèi)容介紹一致模態(tài)指標(biāo)與模態(tài)參與因子的隨機(jī)子空間辨識研究摘要本文提出了一種基于隨機(jī)子空間辨識SSI的模態(tài)參數(shù)估計(jì)方法重點(diǎn)研究了一致模態(tài)指標(biāo)CMI與模態(tài)參與因子的計(jì)算方法。該方法不依賴MATLAB系統(tǒng)辨識工具箱中的n4sid函數(shù)通過構(gòu)建Hankel矩陣并利用奇異值分解實(shí)現(xiàn)狀態(tài)空間模型的辨識。通過數(shù)值仿真驗(yàn)證了算法對含噪聲的2自由度系統(tǒng)的有效性結(jié)果表明該方法能準(zhǔn)確估計(jì)系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)并有效評估模態(tài)質(zhì)量。關(guān)鍵詞隨機(jī)子空間辨識模態(tài)分析一致模態(tài)指標(biāo)模態(tài)參與因子Hankel矩陣1 引言結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測和模態(tài)分析在航空航天、土木工程等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。隨機(jī)子空間辨識Stochastic Subspace Identification, SSI作為輸出-only模態(tài)分析方法因其無需輸入激勵(lì)信息而得到廣泛應(yīng)用。本文提出一種改進(jìn)的SSI算法重點(diǎn)研究一致模態(tài)指標(biāo)Consistent Modal Indicator, CMI和模態(tài)參與因子Modal Participation Factor的計(jì)算方法為模態(tài)驗(yàn)證和結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特性分析提供更可靠的指標(biāo)。2 理論基礎(chǔ)2.1 隨機(jī)子空間辨識原理考慮離散狀態(tài)空間模型通過構(gòu)建過去和未來的Hankel矩陣其中Yi?為輸出數(shù)據(jù)塊通過QR分解和奇異值分解可得到狀態(tài)序列估計(jì)。2.2 模態(tài)參數(shù)估計(jì)從狀態(tài)空間矩陣A和C可得到連續(xù)系統(tǒng)矩陣2.3 一致模態(tài)指標(biāo)(CMI)CMI用于評估模態(tài)估計(jì)的一致性定義為2.4 模態(tài)參與因子參與因子表示各狀態(tài)變量對特定模態(tài)的貢獻(xiàn)程度3 算法實(shí)現(xiàn)3.1 主要步驟數(shù)據(jù)預(yù)處理去除均值可選濾波處理Hankel矩陣構(gòu)建根據(jù)輸入?yún)?shù)確定矩陣維度QR分解實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮奇異值分解確定系統(tǒng)階數(shù)狀態(tài)空間實(shí)現(xiàn)計(jì)算A和C矩陣模態(tài)參數(shù)提取特征值分解得到模態(tài)參數(shù)指標(biāo)計(jì)算計(jì)算EMAC、MPC、CMI和參與因子3.2 函數(shù)語法說明matlab1function [Result] SSID(output, fs, ncols, nrows, cut) 2% 輸入?yún)?shù) 3% output - 輸出數(shù)據(jù)矩陣(輸出通道數(shù)×數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)) 4% fs - 采樣頻率(Hz) 5% ncols - Hankel矩陣列數(shù)(建議2/3數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)) 6% nrows - Hankel矩陣行數(shù)(建議20×模態(tài)階數(shù)) 7% cut - 截?cái)嘀?取2×模態(tài)階數(shù)) 8% 9% 輸出參數(shù) 10% Result - 包含模態(tài)參數(shù)和指標(biāo)的結(jié)構(gòu)體 11% Parameters.NaFreq - 自然頻率向量(rad/s) 12% Parameters.DampRatio - 阻尼比向量 13% Parameters.ModeShape - 模態(tài)振型矩陣 14% Indicators.EMAC - 擴(kuò)展模態(tài)幅值相干系數(shù) 15% Indicators.MPC - 模態(tài)相位共線性 16% Indicators.CMI - 一致模態(tài)指標(biāo) 17% Indicators.partfac - 參與因子 18% Matrices.A, C - 離散狀態(tài)空間矩陣 19end4 數(shù)值仿真4.1 2自由度系統(tǒng)模型考慮質(zhì)量-彈簧-阻尼系統(tǒng)4.2 仿真設(shè)置采樣頻率fs50Hz數(shù)據(jù)長度N4096點(diǎn)噪聲水平測量噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為0.01Hankel矩陣參數(shù)ncols2800,nrows60,cut44.3 結(jié)果分析表1給出了模態(tài)參數(shù)估計(jì)結(jié)果對比模態(tài)真實(shí)頻率(rad/s)估計(jì)頻率(rad/s)真實(shí)阻尼估計(jì)阻尼11.0000.9980.0700.07221.7321.7290.0400.041圖1顯示了CMI指標(biāo)隨模態(tài)階數(shù)的變化前兩階CMI值明顯高于其他階次驗(yàn)證了模態(tài)估計(jì)的有效性。參與因子分析表明圖2各質(zhì)量塊對兩階模態(tài)的貢獻(xiàn)比例與理論分析一致。5 結(jié)論本文提出的隨機(jī)子空間辨識方法能有效估計(jì)系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)計(jì)算的一致模態(tài)指標(biāo)和參與因子為模態(tài)驗(yàn)證提供了可靠依據(jù)。數(shù)值仿真表明該方法對含噪聲的2自由度系統(tǒng)具有良好辨識精度特別適用于輸出-only模態(tài)分析場景。未來研究將擴(kuò)展至大規(guī)模復(fù)雜結(jié)構(gòu)并考慮非線性因素影響。第二部分——運(yùn)行結(jié)果部分代碼[outputs,npts]size(output); % Computes the size of matrix outputif outputs npts % Check if output matrix size is proper or should be transposedoutputoutput;[outputs,npts]size(output);end%--------------------------------------------------------------------------% Find block sizesbrowsfix(nrows/outputs); % brows how many output blocks.nrowsoutputs*brows; % Redefine the row numbers.bcolsfix(ncols/1); % bcols how many time steps.ncols1*bcols; % Redefine the column numbers.m1; % inputs number.qoutputs; % outputs number.%--------------------------------------------------------------------------% Form the Hankel matriices Yp,Yf.Ypzeros(nrows/2,ncols); %Past OutputYfzeros(nrows/2,ncols); %Future Outputfor ii1:brows/2for jj1:bcolsYp([(ii-1)*q1:ii*q] ,[(jj-1)*m1:jj*m] )output(:,((jj-1)ii-1)*m1:((jj)ii-1)*m);endendfor iibrows/21:browsiii-brows/2;for jj1:bcolsYf([(i-1)*q1:i*q] ,[(jj-1)*m1:jj*m] )output(:,((jj-1)ii-1)*m1:((jj)ii-1)*m);endend%--------------------------------------------------------------------------% ProjectionOYf*Yp*pinv(Yp*Yp)*Yp;第三部分——參考文獻(xiàn)文章中一些內(nèi)容引自網(wǎng)絡(luò)會(huì)注明出處或引用為參考文獻(xiàn)難免有未盡之處如有不妥請隨時(shí)聯(lián)系刪除。(文章內(nèi)容僅供參考具體效果以運(yùn)行結(jié)果為準(zhǔn))第四部分——本文完整資源下載資料獲取更多粉絲福利MATLAB|Simulink|Python|數(shù)據(jù)|文檔等完整資源獲取