一种AR模型的稀疏模态参数估计方法

摘要

基于自回归模型(autoregressive,AR)的模态参数估计方法需要进行阶次估计,阶次确定错误会使结果中包含虚假模态或者遗漏模态.针对这种情形,通过将模态选择的问题转化为带有稀疏约束的振型系数问题,提出了一种基于AR模型的稀疏模态参数估计方法.先假设一个较大的系统阶次,采用基于AR模型的估计方法计算模态参数,然后构造振型系数的稀疏优化模型,多次稀疏求解后用统计和聚类的方法对结果进行校正,最后根据振型系数鉴定对应模态的真假.这种无需提前确定阶次的估计方法既避免了定阶次引起的误差,又能有效地将噪声模态分离,适合复杂环境下的参数估计.在斜拉索桥模型上验证结果表明,该方法具有良好的识别效果.