模糊聚类法在试验模态参数识别分析中的应用

摘要

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秉复频 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.