【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模态识别相关领域，具体是基于分数阶时域统计矩的结构模态振型识别方法。
技术介绍
1、基本模态振型的识别，在结构动力学特性分析、结构振动控制、优化设计以及损伤检测等方面获得重要应用，因此，准确识别结构模态对于及早发现结构异常、避免重大事故发生具有至关重要的作用。
2、目前，基于传感器和采集系统进行结构模态参数的识别方法，已经成为结构健康监测一种高效和实用的动力特性检测方法，但是在存的方法中，并无通过分数阶时域统计矩进行识别，在对于结构模态参数的识别时，考虑环境噪音、计算效率以及测量误差等影响，距离实际应用还有一定距离，因此缺少一种精度以及抗噪性更佳的模态识别方法，并应用于实际工程的方法
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供基于分数阶时域统计矩的结构模态振型识别方法。
2、基于此，本专利技术提出了基于分数阶时域统计矩的结构模态振型识别方法，该方法包括以下步骤：
3、步骤s1：理论推导出任一分数阶统计矩与模态振型之间的关
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【技术保护点】
1.基于分数阶时域统计矩的结构模态振型识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于分数阶时域统计矩的结构模态振型识别方法，其特征在于，如上步骤S1中所述的理论推导出任一分数阶统计矩与模态振型之间的关系具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的基于分数阶时域统计矩的结构模态振型识别方法，其特征在于，如上步骤S2中所述的理论推导出任一分数阶统计矩与模态振型之间的关系具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的基于分数阶时域统计矩的结构模态振型识别方法，其特征在于，如上步骤S3中所述的理论推导出任一分数阶统计矩与模态振型...
【技术特征摘要】
1.基于分数阶时域统计矩的结构模态振型识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于分数阶时域统计矩的结构模态振型识别方法，其特征在于，如上步骤s1中所述的理论推导出任一分数阶统计矩与模态振型之间的关系具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的基于分数阶时域统计矩的结构模态振型识别方法，其特征在于，如上步骤s2中所述的理论推导出任一分数阶统计矩与模态振型之间的关系具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的基于分数阶时域统计矩的结构模态振型识别方法，其特征在于，如上步骤s3中所述的理论推导出任一分数阶统计矩与模态振型之间的关系具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的基于分数阶时域统计矩的结构模态振型识别方法，其特征在于，如上步骤s4中所述的理论推导出任一分数阶统计矩与模态振型之间的关系具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的基于分数阶时域统计矩的结构模态振型识别方法，其特征在于，如上步骤s5中所述的理论推导出任一分数阶统计矩与模态振型之间的关系具体步骤为：
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