[发明专利]一种基于改进稀疏分量分析的结构振动参数识别方法

权利要求书

1.一种基于改进稀疏分量分析的结构振动参数识别方法，其特征在于：具体实现方法是：

S1：对在结构上采集的时程信号X做线性时频变换Ψ，得到时频参数以及对应的频率F；

S2：识别出单源点，判断依据是时频参数实部与虚部的方向是否一致；

S3：通过对频率信息F和时频参数做两步聚类分析，估算出混合矩阵即结构的振型信息；

S4：已知混合矩阵的情况下，通过L_q范数最小化(q≤1)，估算出源信号的时频表示即约束条件：

S5：通过时频变换的逆变换，恢复出时域内的源信号

S6：利用随机减量技术将源信号转换为自由衰减响应，从其对数衰减率中提取出结构的自振频率和阻尼比。

2.根据权利要求1一种基于改进稀疏分量分析的结构振动参数识别方法，其特征在于：步骤S3的具体方法是：

S31：根据频率信息F，对识别出的单源点做层次聚类分析，划分成多组单源点类，各组具有不同的频率范围；

S32：根据时频参数对每组单源点类分别做基于Dirichlet过程混合模型的聚类分析，得到类别数量和各自的混合向量；

S33：对两个关于类的统计参数，设置阙值，去除异常类；剩余的类按照频率均值由小到大排序，对应的混合向量组合成混合矩阵即结构振型。