基于Matlab实现自动频域分解(AFDD)

简介: 基于Matlab实现自动频域分解(AFDD)

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⛄ 内容介绍

环境激励下,频域分解法(FDD)具有良好的结构模态频率和振型识别能力,但识别过程中需要基于频率准则人为判断奇异值曲线的峰值,无法准确识别出现近频交叠或重频情况的结构模态参数,而且不能自动进行模态参数的识别.对此,提出了基于自动频域分解(AFDD)。

⛄ 部分代码

function plotUavPath(waypoints)

%plotUavPath Summary of this function goes here

%   Detailed explanation goes here


if length(waypoints) > 6

   clr = prism(length(waypoints));

else

   clr = [1 0 0;

          0 1 0;

          0 0 1;

          1 1 0;

          1 0 1;

          0 1 1];

end


for k = 1:length(waypoints)

   i = 1;

   for i = 1:length(waypoints{k})

       %pause(0.25);

       plot(waypoints{k}(i,1),waypoints{k}(i,2),'o','Color',clr(k,:),...

            'LineWidth',4,'MarkerSize',8,'MarkerFaceColor',clr(k,:))

       if i > 1

           plot(waypoints{k}(i-1:i,1),waypoints{k}(i-1:i,2),'Color',clr(k,:),...

                'LineWidth',4);

       end

   end

end


⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] Brincker, R.; Zhang, L.; Andersen, P. (2001). "Modal identification of output-only systems using frequency domain decomposition". Smart Materials and Structures 10 (3): 441. doi:10.1088/0964-1726/10/3/303.

[2] Brincker, R., Zhang, L., & Andersen, P. (2000, February). Modal identification from ambient responses using frequency domain decomposition. In Proc. of the 18*‘International Modal Analysis Conference(IMAC), San Antonio, Texas.

[4] Antoine Liutkus. Scale-Space Peak Picking. [Research Report] Inria Nancy - Grand Est (Villers-lès-Nancy, France). 2015. <hal-01103123v2>.

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