改进的高阶累积量模态参数辨识法：去噪与应用验证

本文主要探讨了一种改进的高阶累积量模态参数辨识方法，针对传统高阶累积量子空间模态参数识别中存在的问题进行优化。高阶累积量是一种统计概念，它在结构动力学中被广泛应用于噪声抑制，尤其是对于高斯噪声等随机干扰有很好的抵抗能力。然而，传统的降阶处理方法在实际应用中可能面临精度下降或性能不足的问题。 为了克服这些缺陷，作者提出了两种新的降阶算法，旨在提升高阶累积量子空间模态参数辨识的准确性和鲁棒性。这两种方法可能涉及数据预处理、特征提取和模型简化等方面的技术创新，通过对比分析，确定了最优的算法组合。这种方法的关键优势在于其能够在保持辨识效果的同时，有效地降低噪声影响，提高参数估计的可靠性。 文中以某变截面轴作为实验对象，运用改进的高阶累积量模态参数辨识方法进行了实际的模态参数识别。通过与有限元法的计算结果进行对比，验证了新方法的有效性和一致性。结果显示，这种方法在模态参数的准确估计方面表现出色，适用于一般结构的模态分析，对于实际工程中的振动控制和故障诊断具有重要意义。 此外，文章还强调了关键词“高阶累积量”、“子空间”、“模态参数辨识”以及“有限元”，这些关键词突出了研究的核心内容和方法论基础。整个研究不仅理论意义深远，也具有很强的工程应用价值，对于提高结构健康监测和控制系统的性能具有推动作用。 本文提供了一种有效的方法来处理高阶累积量数据并进行模态参数辨识，这对于噪声环境下的结构动态分析和控制至关重要。通过对新方法的详细介绍和实证验证，这篇文章为相关领域的研究人员提供了实用的工具和技术参考。