Fast Multi-Order Stochastic Subspace Identification

Michael Döhler 1 Laurent Mevel 1
1 I4S - Statistical Inference for Structural Health Monitoring
IFSTTAR/COSYS - Département Composants et Systèmes, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : Les méthodes stochastiques d'identification des sous espaces sont un outil efficace pour l'identification des systèmes linéaires dans le cadre de l'analyse modale opérationnelle sur les structures mécaniques. Dans ce cas, les paramètres modaux sont estimés à partir des données vibration mesurées sur la structure. L'identification du système est généralement faite pour plusieurs ordres de modèles successifs, puisque l'ordre réel du modèle est inconnu. Les résultats de l'identification à différents ordres de modèle doivent être comparés pour séparer les vrais modes de la structure des modes parasites, tout ceci par l'utilisation d'un diagramme de stabilisation. Dans ce travail, l'identification par sous espaces est étudiée, puis un algorithme efficace pour estimer les matrices du système à ordres multiples est développé.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-7429, INRIA. 2010
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Contributeur : Michael Döhler <>
Soumis le : mardi 19 octobre 2010 - 13:56:49
Dernière modification le : mercredi 11 avril 2018 - 01:54:26
Document(s) archivé(s) le : jeudi 20 janvier 2011 - 02:41:33

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Michael Döhler, Laurent Mevel. Fast Multi-Order Stochastic Subspace Identification. [Research Report] RR-7429, INRIA. 2010. 〈inria-00527484〉

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