使用自动化si - cov算法进行运行模态分析
采用基于环境振动数据的si - cov算法自动识别线状结构的模态参数
总结
SSICOV的函数。M旨在仅利用环境振动自动识别线状结构的固有频率、模态振型和阻尼比。采用协方差驱动的随机子空间识别方法(si - cov)结合聚类算法对稳定图进行自动分析。
该算法的灵感来自Magalhaes等人使用的[1]。应用于吕瑟峡湾大桥[2]的环境振动监测，并与频域分解技术[3]进行了比较。最后，我们发现该算法足够精确地显示出桥的特征频率随温度[4]的变化。
内容
提交文件包括:
- 数据文件BridgeData.mat
- 一个Matlab实时脚本Example1。说明了该算法的应用。
- 一个Matlab实时脚本Example1_noToolbox。mlx复制Example1，但使用函数SSICOV_noToolbox。
- 功能SSICOV是自动化的SSI-COV算法。
- 函数SSICOV_noToolbox是自动化的SSI-COV算法，但不使用统计学和机器学习工具箱。将Linkage算法替换为[5]的PHA_Clustering函数，将cluster函数替换为[6]衍生的Cluster2函数。
- plotStabDiag的函数。M，绘制稳定图。
欢迎提出任何问题、建议或评论。
参考文献
[1] Magalhaes, F.， Cunha, A.， & Caetano, E.(2009)。某大跨度拱桥模态参数在线自动识别。机械工程学报，23(2)，316-329。
[2] Cheynet E.， Jakobsen J. B.， & Snæbjörnsson, J.(2016)。复杂地形条件下悬索桥的抖振响应。土木工程学报，2018,474 -487。
[3] Cheynet E.， Jakobsen J. B.， & Snæbjörnsson, J.(2017)。大型风敏感结构的阻尼估计。工程科学学报，199,2047 -2053。
[4]张晓东，张晓东，张晓东(2017)。温度对悬索桥模态特性的影响。土木结构动力学，第2卷(第87-93页)。施普林格。
[5]立法机构(2021)。快速分层聚类方法- PHA (//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/46134-fast-hierarchical-clustering-method-pha)， MATLAB中央文件交换。于2021年2月4日取回。
Eric Ogier(2021)。层次聚类(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/56844-hierarchical-clustering)， MATLAB中央文件交换。于2021年2月4日取回。
