【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及结构模态分析，具体涉及一种基于模态特征智能聚类的结构模态参数识别方法及系统。
技术介绍
1、结构自振频率、阻尼比和振型等模态参数与质量、阻尼和刚度等物理参数有关，当结构出现损伤等异常状况时，结构物理参数会相应发生改变，进而引起结构模态参数的变化。因此，依据结构振动监测资料通过模态识别技术连续获取模态参数可实现结构健康状态的实时监测和预警。其实现的关键在于结构模态参数的自动识别。
2、现有的结构模态参数自动识别多建立在随机子空间或频域分解法之上。对于频域分解法，其自动分析过程相对简洁直观，但对于阈值和真实模态选取仍存在一些困难。与频域分解法相比，随机子空间法精度更高，鲁棒性更好，应用相对更多。其常需引入稳定图以辨别真实模态和虚假模态，并借助稳定图极点聚类实现模态参数自动识别，但难以从根本上解决稳定图不清晰和极点难以分辨的困难，自动识别结果较难保证一致可靠。亟待开发更准确有效的结构模态参数自动识别方法，以期为结构健康状态实时监测创造条件。
技术实现思路
1、为解决上述...
【技术保护点】
1.一种基于模态特征智能聚类的结构模态参数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模态特征智能聚类的结构模态参数识别方法，其特征在于，所述采集结构振动响应信号，采用主成分分析构造去相关振动响应信号，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于模态特征智能聚类的结构模态参数识别方法，其特征在于，所述模态矩阵和模态响应向量的求解，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于模态特征智能聚类的结构模态参数识别方法，其特征在于，所述根据模态响应向量计算各阶模态响应的若干归一化模态特征指标，组成模态特征向量，包括以下
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【技术特征摘要】
1.一种基于模态特征智能聚类的结构模态参数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模态特征智能聚类的结构模态参数识别方法，其特征在于，所述采集结构振动响应信号，采用主成分分析构造去相关振动响应信号，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于模态特征智能聚类的结构模态参数识别方法，其特征在于，所述模态矩阵和模态响应向量的求解，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于模态特征智能聚类的结构模态参数识别方法，其特征在于，所述根据模态响应向量计算各阶模态响应的若干归一化模态特征指标，组成模态特征向量，包括以下步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：李涧鸣，曹茂森，乔丕忠，苏玛拉·德拉戈斯拉夫，席进，梁柱，程华才，德拉霍米尔·诺瓦克，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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