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Output-only modal estimation using sparse component analysis and density-based clustering algorithm

机译:仅使用稀疏分量分析和基于密度的聚类算法的输出模态估计

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摘要

This paper proposes a blind source separation (BSS) based modal parameter identification method. A density-based clustering algorithm is introduced to estimate the mode shapes even when the number of measured responses is less than the number of active modes. Different from other BSS methods using traditional clustering algorithms, the proposed method doesn't require the number of active modes. Natural frequencies and damping ratios are extracted from the modal responses recovered by smoothed l(0)-norm algorithm. The method we proposed in this paper is validated by a five degree-of-freedom mass-spring-damper system. Free and random vibration responses of cantilever beams are analyzed by the proposed method. The comparison of the identified mode shapes and natural frequencies shows good performance of the proposed method in engineering application.
机译:本文提出了一种基于盲源分离(BSS)的模态参数识别方法。 引入了一种基于密度的聚类算法以估计模式形状,即使测量响应的数量小于活动模式的数量。 不同于其他BSS方法使用传统聚类算法,所提出的方法不需要活动模式的数量。 通过平滑L(0)-NORM算法回收的模态响应中提取自然频率和阻尼比。 我们本文提出的方法是通过五度自由度的质量弹簧阻尼系统验证。 通过该方法分析悬臂梁的自由和随机振动响应。 所识别的模式形状和自然频率的比较显示了工程应用中所提出的方法的良好性能。

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