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讨论密集近频、强耦合模态参数的识别技术!

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发表于 2006-8-3 22:35 | 显示全部楼层 |阅读模式

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 楼主| 发表于 2006-8-5 23:13 | 显示全部楼层
在模态测试技术和模态参数识别技术日益成熟的今天,对复杂结构系统的密集近频、强耦合模态参数的测试和识别无疑将成为研究的热点,而今物理识别和数学识别一体化已成为复杂结构系统参数识别的主流方向,。。。。。
欢迎大家热烈讨论!
发表于 2006-8-6 11:41 | 显示全部楼层
很感兴趣,我就遇到过 结构系统的密集近频的现象
 楼主| 发表于 2006-8-8 08:50 | 显示全部楼层
不妨谈具体点,怎样的结构,用什方法,如何进行模态识别与分离?
共同探讨,共同提高!
发表于 2006-8-8 09:29 | 显示全部楼层
密集(邻近)频率的识别和分离,一直是很多邻域关心的问题。我在FTP中心(信号处理-系统识别)上传了有关的两篇文章供大家参考:
方体莲 利用FFT 校正两个密集信号的频率和相位
徐培民 邻近频率分量的频谱识别与校正法

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 楼主| 发表于 2006-8-8 19:33 | 显示全部楼层
请大家就具体的密集模态识别技术,数学识别或物理识别的优缺点进行探讨,对具体识别与分离的经验技术探讨!
发表于 2006-9-29 23:48 | 显示全部楼层
好议题,顶!希望大家参与。
发表于 2006-10-2 15:02 | 显示全部楼层
模态密集可以选择统计能量分析
发表于 2006-10-7 11:08 | 显示全部楼层
我觉得提高密集、强耦合模态参数识别精度的关键在于:
1)降低耦合;
2)将多模态转化为单模态识别;
3)识别方法的优劣。
    ERA方法直接进行多模态识别,如果输入的响应数据信噪比比较高,能得到很精确的结果,但是对于有噪声的情况,alpha和beta参数不好选择;
    EMD方法是个新方法,单模态识别效果不错,多模态识别在稀疏,弱耦合情况不错,对密集强耦合情况精度很差,特别是含噪声时,更差,如果先将多模态分离成单模态,再用EMD,会达到其它单模态识别方法难以达到的精度。只是模态分离是个难点。
    其它方法,我没有研究过。总之,个人感觉,密频、强耦合参数识别,关键在于降低耦合度。各位多多赐教。

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