【摘 要】
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针对斜拉桥模型在平稳随机激励下的模态参数辨识问题,研究了提高子空间方法参数辨识精度和可信度的有效途径.在矩阵奇异值分解的基础上,文中使用信号特征分量的能量指标来估
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针对斜拉桥模型在平稳随机激励下的模态参数辨识问题,研究了提高子空间方法参数辨识精度和可信度的有效途径.在矩阵奇异值分解的基础上,文中使用信号特征分量的能量指标来估计模型阶次,同时给出一种特征频率随拟合数据变化的稳定图.在虚假特征显示能力以及降低数值运算量等方面,这种形式的稳定图与能量指标的结合具有正更大的优越性.在斜拉桥模型的模态参数辨识中,物理模态和寄生模态得到了很好的分离,而且斜拉桥模型在分析频带内的物理模态被全部识别出来.辨识结果的比较说明了给出的辨识方法是有效的.
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