Automatic modal identification via eigensystem realization algorithm with improved stabilization diagram technique

情态动词 聚类分析 计算机科学 离群值 鉴定(生物学) 算法 背景(考古学) 子空间拓扑 蒙特卡罗方法 参数统计 数据挖掘 人工智能 数学 统计 生物 植物 古生物学 化学 高分子化学
作者
Wenhai Feng,Chao-Yuan Wu,Jiyang Fu,Ching‐Tai Ng,Yuncheng He
出处
期刊:Engineering Structures [Elsevier]
卷期号:291: 116449-116449 被引量:20
标识
DOI:10.1016/j.engstruct.2023.116449
摘要

Efficient and automatic identification of modal parameters becomes increasingly important for real-time structural health monitoring (SHM) of civil structures. As spurious modes usually exist as a key problem for most output-based identification methods, great efforts have been made to eliminate them typically via stabilization-diagram techniques. However, the quality of traditional stabilization diagrams depends on preset parameters whose values usually vary from one case to another, which makes the method to be less objective and low efficient. This article proposes an improved stabilization-diagram technique, through combined usage of Monte-Carlo sampling simulation, as well as fuzzy C-means (FCM) clustering and three-stage sifting manipulations. While the Monte-Carlo simulation aims to generate more robust stable-axis, the sifting and clustering manipulations can further remove outliers and discriminate true modal results. The improved stabilization-diagram technique is then applied to two mainstream modal identification methods, i.e., eigensystem realization algorithm (ERA) and stochastic subspace identification (SSI) under the context of both a simulation study on a dynamic system and a field research about a super-tall building. Results through comparison demonstrate that the improved stabilization-diagram technique can facilitate ERA and SSI to identify modal parameters automatically and effectively at a comparably good accuracy. However, ERA outperforms SSI evidently in terms of computational efficiency (upmost 15 times faster), which is attractive for real-time SHM. Parametric analysis has been also conducted to examine detailed performance of ERA aided by the proposed stabilization-diagram technique. Overall, the aforementioned method can be adopted to achieve a good balance between identification effectiveness and computational efficiency in an automatic working pattern, and has application prospect for real-time SHM of civil structures.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
柔弱河马发布了新的文献求助10
刚刚
andy发布了新的文献求助10
刚刚
早日毕业完成签到 ,获得积分10
1秒前
安静碧灵完成签到,获得积分10
1秒前
丰富铭发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
黄启烽发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
独特背包完成签到,获得积分10
5秒前
不曾留步发布了新的文献求助10
5秒前
SciGPT应助阿航采纳,获得10
5秒前
6秒前
十七完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
南瓜豆腐完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
细腻心锁发布了新的文献求助10
8秒前
李健的粉丝团团长应助gzj采纳,获得10
8秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
CodeCraft应助木木很累采纳,获得10
9秒前
科研的橘子完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
FengYun完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
lyd完成签到,获得积分10
10秒前
科研通AI6.1应助Rex采纳,获得10
11秒前
科研通AI6应助独特背包采纳,获得10
11秒前
huangxq发布了新的文献求助10
11秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
12秒前
wwwww发布了新的文献求助10
12秒前
忧心的碧完成签到,获得积分10
13秒前
孙亦沈发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
15秒前
15秒前
sy发布了新的文献求助30
16秒前
wkr完成签到 ,获得积分10
17秒前
高分求助中
2025-2031全球及中国金刚石触媒粉行业研究及十五五规划分析报告 40000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 3000
Les Mantodea de guyane 2000
Clinical Microbiology Procedures Handbook, Multi-Volume, 5th Edition 2000
„Semitische Wissenschaften“? 1510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5750645
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5464898
关于积分的说明 15367334
捐赠科研通 4889553
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2629305
邀请新用户注册赠送积分活动 1577613
关于科研通互助平台的介绍 1534037