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Blind subspace-based eigenstructure identification under nonstationary excitation using moving sensors

机译:运动传感器在非平稳激励下基于子空间的盲本征结构识别

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摘要

Subspace identification algorithms have proven efficient for performing output-only identification of the eigenstructure of a linear MIMO system subject to uncontrolled, unmeasured, and nonstationary excitation. Such a problem arises in mechanical engineering, for modal analysis of vibrating structures and machines. A common practice there is to collect data from varying sensor locations, using both fixed and moving sensors, in order to mimic the availability of a larger set of sensors. The purpose of this paper is to investigate how subspace-based identification can be adapted to handle such a situation, to prove its consistency under nonstationary excitation, and to report on a real application example.
机译:事实证明,子空间识别算法可有效地执行线性MIMO系统在不受控制,未经测量且不稳定的激励的情况下本征结构的仅输出识别。在机械工程中,对于振动结构和机器的模态分析会出现这样的问题。一种普遍的做法是使用固定传感器和移动传感器从不同的传感器位置收集数据,以模拟更多传感器的可用性。本文的目的是研究基于子空间的识别如何适应这种情况,证明其在非平稳激励下的一致性,并报告一个实际的应用实例。

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