谱系聚类提升随机子空间模态参数识别精度

本文档主要探讨了"基于谱系聚类的随机子空间模态参数自动识别"这一主题，针对随机子空间模态识别过程中存在的问题，即人为因素可能导致的识别结果不准确，作者提出了一种创新方法。该方法利用谱系聚类算法来改进随机子空间识别过程中的模态参数识别，以提高其自动化程度和准确性。 首先，文章指出传统随机子空间方法在识别过程中可能会受到噪声、模态过估计等不利因素的影响，这可能导致虚假模态的出现，从而影响识别结果的可靠性。为了克服这些问题，作者提出了利用两种不同的状态矩阵计算方法来衡量模态间的相似性，这种方法能够有效剔除虚假模态，确保识别结果的精度。 接下来，谱系聚类算法在这个过程中发挥了关键作用。作者将频率、阻尼比、模态振型和模态能量作为聚类因子，这些是模态参数的重要组成部分，它们被用来计算各个识别结果之间的相似性。通过聚类算法，识别结果被组织成不同的类别，然后通过设定阈值，提取那些包含元素数量超过预设值的类，这些被认定为有效的模态参数，从而实现自动拾取，减少了人为干预的需求。 论文通过数值仿真和实例分析的方式，验证了这种基于谱系聚类的随机子空间模态参数自动识别方法的有效性。这种方法不仅提高了模态参数识别的自动化程度，还提升了识别结果的准确性，适用于实际工程中的振动与冲击分析，特别是在桥梁结构动力学等领域，对于减少误差和提高工程设计的可靠性具有重要意义。 这篇文章的核心贡献在于提出了一种结合随机子空间方法和谱系聚类技术的创新策略，为模态参数识别提供了一种更为精确和自动化的解决方案，对于提升工程领域的数据分析效率和技术水平具有显著价值。