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为了搜索系统的真实极点，将模糊聚类理论引入试验模态参数分析。根据极点之间内在的亲疏关系，将其合理地聚为若干类，搜索每一类的最佳极点，即系统的真实极点，在稳态图中自动完成真实极点的选择。该方法能够避免人为因素造成的识别误差，提高识别结果的可信度。在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中引入该方法，实现了稳态图中极点的自动选择，提供了真实极点选择的一种新思路。通过仿真和实验证明了模糊聚类法对极点选择的可行性和稳定性。