期刊文章详细信息
数据驱动随机子空间法矩阵维数选择与噪声问题研究 ( EI收录)
Relation between noise and matrix dimension of data-driven stochastic subspace identification method
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]中国海洋大学工程学院,青岛266100 [2]大连海事大学航海学院,大连116026 [3]青岛国家海洋科学研究中心,青岛266071
基 金:国家自然科学基金重点项目(51079134;51009124;51279188)
年 份:2013
卷 号:32
期 号:16
起止页码:152-157
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号:20134216868925)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:数据驱动随机子空间法作为一种线性系统辩识方法,可以有效地从环境激励的结构振动响应中获取模态参数。其中,Hankel矩阵维数的选择直接影响到数据驱动随机子空间法消噪能力。从理论上分析了噪声与数据驱动随机子空间法Hankel矩阵维数之间的关系,并基于归一化奇异值(SVD)、稳定图以及有限元模态识别结果(FE),提出了一种评估数据驱动随机子空间法矩阵维数选择优劣的方法,并通过数值算例和导管架平台振动台试验系统地验证了该方法的有效性,结果表明:非方阵的Hankel矩阵使数据驱动随机子空间法具备更强的消噪能力和更高的模态识别精度。
关 键 词:HANKEL矩阵 消噪 数据驱动随机子空间法
分 类 号:O32]
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