基于正交匹配 pursuit 的 LSCF 方法稀疏极点不稳定图

在机械、航空航天和土木工程等多个领域，识别模态参数（包括自然频率、阻尼比和振型形状）对于确定工程结构的振动特性至关重要。通常通过使用从受力振动测试获取的频率响应函数（FRF）进行实验模态分析来识别结构的模态参数。最小二乘复频域（LSCF）方法是一种广泛使用的FRF频率域曲线拟合方法，采用高阶多项式，可高精度提取模态参数。然而，增加多项式阶数会导致生成非物理伪极点，这些极点需要从稳定图中消除。为克服此问题，我们提出一种方法，通过正交匹配 pursuit（OMP）使特征多项式系数尽可能稀疏，从而策略性地使稳定但伪极点失稳。这导致稀疏稳定图，因为不稳定极点可从图中消除。本文首先将该方法应用于有限元模型获取的数值FRF，并讨论其有效性。随后，该方法应用于阻尼较低和阻尼较高的矩形板的实验FRF。进一步为确认其在具有现实复杂度的工业应用中的可行性，还将其应用于用于电动车的电机转子芯的FRF。基于结果，我们确认在所考虑的案例中，稳定图中的伪根可在不牺牲精度的前提下消除。