模糊聚类法在模态参数识别中的应用：新视角

"模糊聚类法在试验模态参数识别分析中的应用，通过引入模糊聚类理论，可以更准确地识别系统的动态特性，提高模态分析的精度。这种方法基于极点之间的内在联系，将极点分组并选择每组的最佳极点作为系统的真实极点，减少了人为因素的影响，增强了识别结果的可靠性。文中提到了将这种方法应用于正交多项式曲线拟合和多参考点最小二乘复频域识别系统，实现了自动选择稳态图中的极点，为模态参数识别提供了一种新的方法。经过仿真和实际验证，模糊聚类法在极点选择上显示出了良好的可行性和稳定性。" 本文是工程技术领域的论文，作者来自南京航空航天大学航空宇航学院，研究关注的是试验模态参数识别分析，特别是如何提高识别的准确性和可靠性。模糊聚类法在此背景下起到了关键作用，它能有效处理数据的不确定性，帮助识别出系统的真实动态行为。 模态参数识别是分析结构动力学特性的重要手段，通常涉及系统的固有频率、阻尼比和振型等参数。在传统的识别过程中，人工参与可能导致选择错误，而模糊聚类法的应用则可以自动化这个过程。通过对极点进行聚类，可以发现它们之间的相似性，进而找出代表系统真实状态的最佳极点，这样不仅提高了效率，也降低了人为误差。 正交多项式曲线拟合是一种数学工具，用于近似复杂的数据分布，将其转化为简单的多项式形式，有助于简化模态分析的过程。结合模糊聚类法，可以更精确地拟合曲线，从而更好地识别模态参数。另一方面，多参考点最小二乘复频域法是一种常用的模态参数识别技术，通过多个参考点进行最小二乘拟合，可以提高频率估计的精度。模糊聚类法的引入进一步优化了这一过程，使得在稳态图中自动选择极点成为可能。 通过仿真实验和实际应用，研究人员验证了模糊聚类法在极点选择上的有效性和稳定性。这表明，这种方法对于复杂系统模态分析具有广泛的应用前景，尤其在需要高精度和自动化程度的领域，如航空航天工程、土木工程和机械工程等。 模糊聚类法的引入为试验模态参数识别提供了新的视角和解决方案，它克服了传统方法的局限，提高了识别的自动化水平和准确性，对于推动相关领域的发展具有积极意义。