基于数据驱动的随机子空间优化算法及应用

摘要：

为了提高随机子空间法的识别速度,采用MAC准则优选数据精简Hankel矩阵的"过去"输出数据和通过简化模态参数识别步骤的方法,推导了随机子空间优化算法,并借助Matlab平台编写程序以达到快速化识别的目的.其一精简Hankel矩阵"过去"输出数据的同时有效地避免了模态遗漏;其二详尽分析了Hankel矩阵QR分解得到的子矩阵R21,将可观测矩阵与矩阵R21的奇异值分解建立直接关系,避免求解投影矩阵.研究结果表明:使用部分数据作为"过去"输出数据,减少了计算量;避开求解投影矩阵,简化了计算步骤;避免高维矩阵的存储和分解,很大程度上改善了计算机的使用内存;识别速度增幅明显,精度与其他文献相吻合.最后以西宁北川河桥为工程算例,验证了该优化算法的实用性和有效性,得到比较理想的结果.

关键词：桥梁工程、优化算法、数值分解、随机子空间、矩阵、模态参数

所属期刊栏目：33

分类号：U441.3(桥涵工程)

资助基金：国家自然科学基金项目50908017;中央高校基本科研业务费专项资金项目201493212002;广东省交通运输厅科技项目科技-2014-02-022

在线出版日期：2017-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：93-100