ERA algorithm Demo main function for Modal analysis

资 源 简 介

ERA algorithm Demo main function for Modal analysis

详 情 说 明

ERA算法（Eigensystem Realization Algorithm）是一种用于模态分析的经典方法，主要用于从动态系统的输入输出数据中提取模态参数，如频率、阻尼比和振型。该算法在结构健康监测、振动分析和机械系统建模等领域广泛应用。

ERA算法的主要流程 数据采集：获取系统的输入激励和输出响应数据，通常以离散时间序列形式存储。 构建Hankel矩阵：通过数据构造Hankel矩阵，该矩阵用于描述系统的动态特性。 奇异值分解（SVD）：对Hankel矩阵进行SVD分解，提取系统的主要模态成分，并确定系统的阶数。 状态空间模型估计：基于分解结果构建最小实现的状态空间模型，描述系统的动态行为。 模态参数识别：从状态空间模型中计算特征值和特征向量，进而推导出系统的固有频率、阻尼比和振型。

应用优势 适用于多输入多输出（MIMO）系统。 能有效处理噪声干扰，具有较强的鲁棒性。 计算效率较高，适合实时或离线模态分析。

典型应用场景 桥梁、建筑等大型结构的振动监测。 旋转机械（如涡轮机、电机）的故障诊断。 航空航天结构的动态特性分析。

在Demo实现中，主函数通常负责数据加载、算法调用和结果可视化，便于用户直观理解模态参数提取过程。