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基于谱聚类的振动多模态信号幅谱分割研究与应用
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上传时间: 2021-03-05
详细说明：在振动信号模态分析中，模态分离是一个核心的研究问题。在强噪声下频域的模态峰往往受到
强烈的干扰，导致模态参数的提取精度下降，甚至产生模态主频误判。针对在较强噪声情形下，采用谱聚
类算法对振动频谱进行宏观聚类，提出了一种新的幅谱分割方法。首先按照波峰概念把振动信号幅谱分割
成波峰的集合。把每个波峰看成一个待聚类的样本，引用谱聚类进行波峰聚类。构建波峰相似度函数、拉
普拉斯矩阵和聚类算法，引入谱聚类算法进行波峰自动聚类，聚类的结果就是宏观上的单模态大峰。仿真
试验表明，这种幅谱波峰分割的谱聚类算法能够降低噪声和虚假模态的影响，与已有的 k-means 聚类算法
相比，具有更强的噪声抵抗能力和良好的聚类能力。通过对斜拉索振动模态测试，证实该算法能够得到符
合肉眼观察的幅谱分割效果，且具有稳定性和准确性。
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