基于响应信号分解的MATLAB时域模态参数自动识别系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB平台，对结构动态响应信号进行时域分解与分析，自动提取结构的固有频率、阻尼比和振型系数等关键模态参数。支持模态结果可视化与验证，提升振动特性分析的效率。

详 情 说 明

基于响应信号分解的时域模态参数自动识别系统

项目介绍

本项目是一个用于结构动力学模态参数自动识别的MATLAB工具包。系统通过对结构在自由振动或环境激励下的动态响应信号进行时域分析，自动提取结构的模态参数，包括固有频率、阻尼比和振型系数。系统采用先进的时域模态识别方法，特别适用于土木工程、机械工程等领域的大型结构健康监测与振动分析。

功能特性

• 多信号格式支持: 支持.mat和.csv格式的响应信号数据输入
• 完备的模态参数输出: 自动识别并输出固有频率、阻尼比、振型矩阵和模态置信因子
• 先进的识别算法: 集成随机子空间识别(SSI)和特征系统实现算法(ERA)等时域分析方法
• 可视化分析功能: 提供频响函数图、振型动画等多种结果验证图表
• 灵活的输入配置: 支持加速度、速度或位移响应信号，可附加激励力信号
• 自动化处理流程: 从数据导入到结果输出全自动完成，减少人工干预

使用方法

1. 数据准备:

- 准备结构响应信号文件(.mat或.csv格式) - 确定采样频率(Hz) - 准备测点位置坐标矩阵(三维坐标)

1. 参数设置:

- 在main.m中设置数据文件路径和采样参数 - 根据需要配置识别算法参数(SSI或ERA)

1. 运行分析:

- 执行main.m文件启动自动识别流程 - 系统将自动处理数据并输出模态参数

1. 结果查看:

- 查看输出的频率矩阵、阻尼比矩阵和振型矩阵 - 分析模态置信因子(MAC矩阵)验证结果可靠性 - 通过生成的可视化图表进行结果验证和分析

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(建议8GB以上，具体取决于数据规模)

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括：数据读取与预处理功能，支持多种格式的振动信号输入和坐标信息加载；模态参数识别核心算法，集成了时间序列分析、随机子空间识别和特征系统实现算法；结果后处理与验证模块，自动计算模态置信因子并进行模态参数合理性检验；全面的可视化输出能力，生成频响函数图、振型动画等分析图表。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，完成从数据输入到结果输出的全自动处理。