Model order determination and noise removal for modal parameter estimation
Model order determination and noise removal for modal parameter estimation
复制标题
模态参数估计的模型阶数确定和噪声消除
DOI：
10.1016/j.ymssp.2010.01.005
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发表时间：
2010-08
影响因子：
8.4
通讯作者：
Li, Huajun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hu, Sau-Lon James;Bao, Xingxian;Li, Huajun
给定一个由未知数量的模态贡献的噪声脉冲响应函数（IRF），本文提出了一种与传统方法不同的方法，用于从该噪声IRF中估计模态参数。主要区别在于处理噪声的方式和计算模型阶数的选择。而传统的方法通过故意增加计算模型阶数来适应噪声，所提出的方法使用实际系统阶数作为计算模型阶数，并在执行模态参数估计之前拒绝噪声。拟议的办法包括三个步骤：（1）型号订购（2）从测量的IRF中去除噪声以获得滤波的IRF-通过在Hankel矩阵上实现用于结构化低秩近似（SLRA）的卡佐算法，（3）利用复指数法（Prony法）从滤波后的IRF-1中估计模态参数。数值研究包括合成和实验数据。虽然测量的IRF与温和的和强的噪声水平进行了模拟的5度自由度的质量弹簧阻尼器系统，模态参数估计的基础上的过滤IRF是非常好的两个噪声水平。虽然实验数据测量从两个加速度计安装在悬臂梁，从两个加速度计的滤波IRF估计的模态参数是非常一致的。
Given a noisy impulsive response function (IRF) that has been contributed by an unknown number of modes, this article proposes a different approach from the traditional methods for estimating modal parameters from this noisy IRF. The major difference lies in the way of handling noise and choosing the computational model order. Whereas the traditional approach accommodates noise by purposely increasing the computational model order, the proposed approach uses the actual system order as the computational model order and rejects noise prior to performing the modal parameter estimation. The proposed approach includes three steps: (1) model order (or number of modes) determination from the measured IRF—by finding the rank of a Hankel matrix constructed from the measured IRF, (2) noise removal from the measured IRF to obtain a filtered IRF—by implementing Cadzow's algorithm for the structured low rank approximation (SLRA) on the Hankel matrix, and (3) modal parameters estimation from the filtered IRF—by using the complex exponential method (Prony's method). Numerical studies include both synthesized and experimental data. While measured IRFs with mild and strong noise levels are simulated for a 5 degree-of-freedom mass-spring-dashpot system, the modal parameter estimations based on the filtered IRFs are very good for both noise levels. While experimental data are measured from two accelerometers mounted at a cantilever beam, the modal parameters estimated from the filtered IRFs of the two accelerometers are in excellent agreement.
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影响因子：
4.4
作者：
Markovsky, Ivan;Van Huffel, Sabine
通讯作者：
Van Huffel, Sabine
DOI：
10.1201/9780429493393
发表时间：
2018-12
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Mohamed Ismail;M. Hessein
通讯作者：
Mohamed Ismail;M. Hessein
DOI：
10.1109/78.330370
发表时间：
1994-11
期刊：
IEEE Trans. Signal Process.
影响因子：
--
作者：
B. Moor
通讯作者：
B. Moor
DOI：
10.1109/78.212753
发表时间：
1993-04
期刊：
IEEE Trans. Signal Process.
影响因子：
--
作者：
D. Tufts;A. A. Shah-A.
通讯作者：
D. Tufts;A. A. Shah-A.
DOI：
10.1109/29.1488
发表时间：
1988-01-01
期刊：
IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTICS SPEECH AND SIGNAL PROCESSING
影响因子：
--
作者：
CADZOW, JA
通讯作者：
CADZOW, JA