频域子空间模态参数辨识的高效计算方法

"频域子空间模态参数辨识的改进算法" 本文主要探讨了一种针对频域子空间算法计算量过大的问题而提出的改进方法，适用于进行模态参数辨识。传统的频域子空间辨识算法在处理复杂结构时，由于输出点众多和宽泛的关心频率范围，会带来巨大的计算负担，这往往超出一般计算设备的能力范围。为了解决这个问题，作者提出了一种创新的计算策略。 该改进方法的核心是对输入和输出的频域数据进行分段处理。首先，将原始的频域数据划分为多个小段，然后针对每个数据段分别重新计算广义算子，构建新的状态方程。通过这种方法，可以逐段进行模态参数的辨识，有效地降低了单次计算的复杂度，使得频域子空间方法可以在常规计算设备上得到有效应用，无需高性能计算资源。 文中通过仿真验证了该方法的有效性，并将其应用于一个具体的变截面轴的模态参数识别任务。识别结果与有限元分析的结果吻合，这进一步证明了该方法的可靠性。此外，分段处理不仅减少了计算量，而且保持了数据的完整性，避免了因数据过滤可能带来的信息损失。 频域子空间模态参数辨识算法是结构动力学领域中的一个重要工具，通常用于大型复杂结构的动态特性分析。它基于线性系统理论，通过对系统状态方程进行傅立叶变换，转换到频域进行分析。然而，对于大规模系统，计算量巨大是其主要挑战。本文提出的分段计算方法为解决这一问题提供了一个实用的解决方案。 这项研究对频域子空间模态参数辨识技术进行了优化，提高了其实用性和普适性，对于实际工程应用具有重要的指导价值。通过减少计算复杂度，该方法使得在资源有限的环境下也能进行精确的模态参数识别，为结构动力学分析提供了更为便捷的途径。