Документация Engee

modalsd

Построение диаграммы стабилизации для модального анализа.

Библиотека

EngeeDSP

Синтаксис

Вызов функции

  • modalsd(frf,f,fs) — строит диаграмму стабилизации на текущем графике. Функция modalsd оценивает собственные частоты и коэффициенты демпфирования от 1 до 50 мод и строит диаграмму с использованием метода наименьших квадратов для комплексных экспонент (Least-Squares Complex Exponential, LSCE). Аргумент fs задает частоту дискретизации. Аргумент f представляет собой вектор, количество элементов которого равно количеству строк массива частотных характеристик frf. Диаграмма позволяет различать вычислительные и физические моды.

  • modalsd(frf,f,fs,Name,Value) — задает дополнительные параметры с помощью аргументов типа «имя-значение».

  • fn=modalsd(___,out=:data) — возвращает матрицу fn собственных частот, идентифицированных как стабильные между последовательными порядками модели. Первые элементов -й строки содержат собственные частоты стабильных полюсов. Полюсы, которые не являются стабильными, возвращаются в виде NaN. Этот синтаксис допускает любую комбинацию входных данных из предыдущих вариантов синтаксиса.

Аргументы

Входные аргументы

# frf — частотные характеристики
вектор | матрица | массив

Details

Частотные характеристики, заданные как вектор, матрица или массив. Аргумент frf имеет размер на на , где — количество частотных интервалов, — количество сигналов отклика, а — количество сигналов возбуждения, используемых для оценки передаточной функции.

Типы данных

Int64, Float32, Float64
Поддержка комплексных чисел

Да

# f — частоты
вектор

Details

Частоты, заданные как вектор. Количество элементов вектора f должно совпадать с количеством строк массива frf.

Типы данных

Int64, Float32, Float64

# fs — частота дискретизации данных измерений
положительный скаляр

Details

Частота дискретизации данных измерений в Гц, заданная как положительный скаляр.

Типы данных

Int64, Float32, Float64

Входные аргументы «имя-значение»

Укажите необязательные пары аргументов в виде Name,Value, где Name — имя аргумента, а Value — соответствующее значение. Аргументы типа «имя-значение» должны располагаться после других аргументов, но порядок пар не имеет значения. Можно указать несколько пар «имя-значение».

Используйте запятые для разделения имени и значения, а Name заключите в кавычки, либо используйте знак равенства для разделения имени и значения, а Name укажите без кавычек.

Пример: modalsd(frf,f,fs,"MaxModes",20,"FreqRange",[0 500]) или modalsd(frf,f,fs,MaxModes=20,FreqRange=[0 500]) вычисляет до 20 физических мод и ограничивает диапазон частот значениями от 0 до 500 Гц.

# FitMethod — метод аппроксимации
"lsce" (по умолчанию) | "lsrf"

Details

Метод аппроксимации, заданный как "lsce" или "lsrf":

  • "lsce" — метод наименьших квадратов для комплексных экспонент.

  • "lsrf" — оценка рациональной функции по методу наименьших квадратов. Алгоритм описан в [2]. Этот алгоритм, как правило, требует меньшего объема данных, чем непараметрические подходы.

# FreqRange — частотный диапазон
двухэлементный вектор

Details

Частотный диапазон, заданный как двухэлементный вектор возрастающих положительных значений, лежащих в диапазоне, указанном в f.

Типы данных

Int64, Float32, Float64

# MaxModes — максимальное количество мод
50 (по умолчанию) | целое положительное число

Details

Максимальное количество мод, заданное как положительное целое число.

Типы данных

Int64, Float32, Float64

# SCriteria — критерии определения последовательных устойчивых собственных частот и коэффициентов демпфирования
[0.01 0.05] (по умолчанию) | двухэлементный вектор из положительных чисел

Details

Критерии определения стабильных собственных частот и коэффициентов демпфирования между последовательными степенями свободы модели, заданные как двухэлементный вектор положительных чисел. Аргумент SCriteria содержит максимальные относительные разности между полюсами, которые классифицируются как стабильные. Первый элемент вектора относится к собственным частотам, второй — к коэффициентам демпфирования.

Типы данных

Int64, Float32, Float64

Выходные аргументы

# fn — собственные частоты, идентифицированные как стабильные
матрица

Details

Собственные частоты, идентифицированные как стабильные, возвращаемые в виде матрицы. Первые элементов -й строки содержат собственные частоты. Полюсы, которые являются нефизическими или нестабильными по частоте, возвращаются в виде NaN.

Литература

  1. Brandt, Anders. Noise and Vibration Analysis: Signal Analysis and Experimental Procedures. Chichester, UK: John Wiley & Sons, 2011.

  2. Ozdemir, Ahmet Arda, and Suat Gumussoy. Transfer Function Estimation in System Identification Toolbox via Vector Fitting. Proceedings of the 20th World Congress of the International Federation of Automatic Control, Toulouse, France, July 2017.

  3. Vold, Havard, John Crowley, and G. Thomas Rocklin. New Ways of Estimating Frequency Response Functions. Sound and Vibration. Vol. 18, November 1984, pp. 34–38.