具有自动SSI-COV算法的操作模态分析

使用应用于环境振动数据的SSI-COV算法自动识别线样结构的模态参数

概括

该函数SSICOV.M旨在自动识别仅使用环境振动的线状结构的特征频率，模式形状和阻尼比。协方差驱动的随机子空间识别方法（SSI-COV）与聚类算法结合使用，以自动分析稳定图。

该算法的灵感来自Magalhaes等人使用的算法。[1]。它已应用于Lysefjord桥[2]的环境振动监测，并与频域分解技术进行了比较[3]。最后，发现该算法足够准确，可以在温度下可视化桥本征频的演变[4]。

内容

提交文件包含：

• 数据文件bridgedata.mat
• MATLAB LIVE脚本示例1.mlx，说明了该算法的应用。
• MATLAB LIVE脚本示例1_notoolbox.mlx，该示例1，但使用函数ssicov_notoolbox。
• 函数SSICOV是自动化的SSI-COV算法。
• 函数SSICOV_NOTOOLBOX是自动化的SSI-COV算法，但不使用统计信息和机器学习工具箱。链接算法被[5]函数“ pha_clustering”替换，而函数“ cluster”被函数“ cluster2”替换，该函数是从[6]得出的。
• 函数plotstabdiag.m，绘制稳定图。

欢迎任何问题，建议或评论。

参考

[1] Magalhaes，F.，Cunha，A。和Caetano，E。（2009）。在线自动识别长跨度拱桥的模态参数。机械系统和信号处理，23（2），316-329。

[2] Cheynet，E.，Jakobsen，J。B.和Snæbjörnsson，J。（2016）。悬架桥在复杂地形中的悬架响应。工程结构，128，474-487。

[3] Cheynet，E.，Jakobsen，J。B.和Snæbjörnsson，J。（2017）。大风敏感结构的隔离估计。ProcediaEngineering，199，2047-2053。

[4] Cheynet，E.，Snæbjörnsson，J。，＆Jakobsen，J。B.（2017）。对悬浮桥模态性能的影响。在民用结构的动力学中，第2卷（第87-93页）。施普林格。

[5] Yonggang（2021）。快速分层聚类方法-PHA（PHA）（//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/46134-fast-hierarchical-clusterical-clustering-method-pha），MATLAB中央文件交换。检索2021年2月4日。

[6] Eric Ogier（2021）。分层聚类（//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/56844-hierarchical-clustering），MATLAB中央文件交换。检索2021年2月4日。