一种基于K-均值聚类的频响函数质量线优化方法

摘要

本发明公开了一种基于K‑均值聚类的频响函数质量线优化方法，通过将试验模态测定的频响函数频段划分为相应数据集并标准化；确定每个数据集的初始聚类中心和聚类数；定义该算法的迭代指标和迭代公式，反复迭代聚类中心和聚类数，直到指标最优；定义权重系数，根据不同的聚类和对应的权重系数计算所选频响函数质量线的均值。该方法结合质量线均值计算公式和K‑均值聚类算法的优势，主要确定了初始聚类数目和聚类中心方法、K‑均值迭代指标、类的权重系数，通过编写程序仿真，结果证明计算精度明显优化，同时极大提升基于试验模态的质量线识别惯量参数方法的效率。