ERA参数辨识相对来完整，用来求振型

资 源 简 介

ERA参数辨识相对来完整，用来求振型

详 情 说 明

ERA（Eigenvalue Realization Algorithm）参数辨识是一种在结构动力学中广泛使用的模态参数识别方法。该方法通过系统输入输出数据，能够完整地辨识出结构的模态参数，包括振型、固有频率和阻尼比。

对于振型分析，ERA算法基于系统的脉冲响应或自由衰减响应数据，构建Hankel矩阵，并通过奇异值分解等技术提取系统的特征值。这些特征值进一步转换为结构的模态参数。由于ERA方法对噪声具有较强的鲁棒性，因此在实验模态分析中尤其受欢迎。

识别固有频率和阻尼比时，ERA会将离散时间系统的特征值转换为连续时间系统的极点，从而获得结构的频率和阻尼特性。相比于其他时域方法（如ITD或SSI），ERA在参数一致性和计算效率方面表现更为突出，适用于多自由度系统的模态分析。

在实际工程中，ERA常用于航空航天、土木工程和机械振动等领域，为结构健康监测和动态响应预测提供重要依据。