[发明专利]一种基于密度聚类的虚假模态剔除方法

摘要

一种基于密度聚类的虚假模态剔除方法，本发明涉及虚假模态参数剔除方法。本发明是要解决现有的时变模态参数辨识方法中的时域方法模型阶次确定不易，存在虚假模态的问题，以及时频域方法存在噪声的干扰等问题，导致辨识结果中掺杂虚假模态的问题。过程为：一、采用时变模态参数辨识方法对工程结构进行辨识，得到初步辨识结果，初步辨识结果包括模态频率、模态阻尼比以及对应的时间向量；二、将矩阵根据数据长度平均分为N个子集；三、采用密度聚类算法对每一个子集Di进行聚类分析得到M个簇；四、对得到的M个簇进行过滤，得到剔除虚假模态后的辨识结果。本发明用于结构动力学技术领域。

主权项

一种基于密度聚类的虚假模态剔除方法，其特征在于：所述该方法具体过程为：步骤一、采用时变模态参数辨识方法对工程结构进行辨识，得到初步辨识结果，初步辨识结果包括模态频率、模态阻尼比以及对应的时间向量；当采用时变模态参数辨识方法中的子空间跟踪算法时，辨识得到的模态频率矩阵为每两列为一个阶次，提取模态频率矩阵中奇数列或偶数列与对应的时间向量构成矩阵D0；当采用时变模态参数辨识方法中的子空间跟踪算法时，辨识得到的模态阻尼比矩阵为每两列为一个阶次，提取模态阻尼比矩阵中奇数列或偶数列与对应的时间向量构成矩阵D0；当采用时变模态参数辨识方法中的时间序列模型、时频分析算法或图像识别算法时，辨识得到的模态频率矩阵为每一列为一个阶次，提取模态频率矩阵中各列与对应的时间向量构成矩阵D0；当采用时变模态参数辨识方法中的时间序列模型、时频分析算法或图像识别算法时，辨识得到的模态阻尼比矩阵为每一列为一个阶次，提取模态阻尼比矩阵中各列与对应的时间向量构成矩阵D0；步骤二、将步骤一中得到的矩阵D0根据数据长度平均分为N个子集，第i个子集记为Di，1≤N≤20，1≤i≤N；步骤三、给定密度聚类算法所需要的参数MinPts和eps，采用密度聚类算法对每一个子集Di进行聚类分析，得到M个簇，每一个簇代表一阶模态参数；其中，eps为以子集Di中任意一个数据点为中心的圆的半径；每一个数据点代表一个时刻的模态参数，模态参数参数为模态频率或模态阻尼比；MinPts为以子集Di中任意一个数据点为中心圆内相邻数据点的数量阈值；M取值为正整数；步骤四、对步骤三得到的M个簇进行过滤，得到剔除虚假模态后的辨识结果。