基于ERA算法的MATLAB结构模态分析识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现特征系统实现算法（ERA），支持通过系统脉冲响应或自由衰减数据构建Hankel矩阵，实现结构模态参数的精确识别，适用于振动分析和系统辨识。

详 情 说 明

基于ERA算法的结构模态分析识别系统

项目介绍

本项目实现了一种基于特征系统实现算法（Eigenvalue Realization Algorithm, ERA）的结构模态参数识别系统。该系统能够通过系统的脉冲响应或自由衰减数据，自动识别结构的动态特性参数，为结构动力学分析、振动测试和健康监测提供可靠的技术手段。

功能特性

• Hankel矩阵构造与分解：根据脉冲响应数据构建Hankel矩阵，并通过奇异值分解技术提取系统主要特征
• 状态空间模型辨识：基于最小实现理论建立系统的状态空间模型
• 模态参数自动识别：精确提取系统的固有频率、阻尼比和模态振型
• 模态验证分析：提供模态置信因子（MAC）验证模态振型的相关性
• 结果可视化：支持模态振型动画演示、频响函数拟合对比和模态参数收敛性分析

使用方法

输入数据准备

1. 脉冲响应数据：准备三维数据矩阵，维度为[时间点数 × 输出通道数 × 输入通道数]，数据类型为double
2. 采样频率：指定数据采集的采样频率（单位：Hz）
3. 可选配置参数：

- 模型阶数设定（如不指定将自动确定） - 数据截断点数 - 稳定性容忍阈值

运行分析

直接运行主程序文件，系统将自动完成以下流程：

• 数据预处理与Hankel矩阵构造
• 系统阶次确定与状态空间模型辨识
• 模态参数提取与稳定性分析
• 结果可视化输出

输出结果

• 模态参数列表：固有频率数组、阻尼比数组、模态振型矩阵
• 分析报告：模态置信因子矩阵、系统极点分布图
• 可视化图表：模态振型动画、频响函数拟合对比、参数收敛性分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 控制系统工具箱
• 足够的内存容量（取决于数据规模）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包含了从数据输入到结果输出的完整处理流程。其主要实现了Hankel矩阵的构建与分解处理、基于状态空间模型的系统辨识计算、模态参数的自动提取与分析验证，以及多种可视化结果的生成与展示功能。该文件作为整个系统的调度中心，协调各算法模块的顺序执行并确保数据分析的准确性。