基于模态参数识别的ITD算法改进

发布时间：2019-03-23 20:02

【摘要】：固有时间尺度分解(ITD)算法在前处理和系统定阶方面存在一定的人为因素,对模态参数的提取会造成误差,且对噪声较为敏感。针对上述问题,提出一种改进的ITD算法。利用基于数据驱动的随机子空间算法对原始数据进行处理,将正交三角分解得到的数据作为ITD法的输入数据,采用稀疏优化正交匹配追踪算法求出特征矩阵,并通过特征矩阵计算特征值、模态频率和阻尼比。通过统计的方法,从众多模态参数中选取真实模态,有效避免虚假模态的产生。实验结果表明,与ITD算法相比,改进ITD算法可降低噪声的影响,解决系统模型阶次必须准确定阶的要求,使模态参数的提取更加精确。
[Abstract]:The inherent time scale decomposition (ITD) algorithm has some man-made factors in pre-processing and system order determination. It will cause errors in the extraction of modal parameters and is more sensitive to noise. In order to solve the above problems, an improved ITD algorithm is proposed. The data-driven subspace algorithm is used to process the original data. The orthogonal trigonometric decomposition data is used as the input data of the ITD method, and the sparse optimization orthogonal matching tracking algorithm is used to obtain the feature matrix. The eigenvalues, modal frequencies and damping ratio are calculated by the characteristic matrix. By statistical method, the real mode is selected from many modal parameters, and the false modal is effectively avoided. The experimental results show that compared with the ITD algorithm, the improved ITD algorithm can reduce the influence of noise and solve the requirement that the order of the system model must be determined accurately, so that the modal parameters can be extracted more accurately.
【作者单位】： 宁波大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61071198) 浙江省自然科学基金(LY13F010015) 浙江省重点科技创新团队项目(2013TD21) 宁波市自然科学基金(2012A610019)
【分类号】：U446

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本文编号：2446181