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摘要
实现模态参数自动识别对于实时结构健康监测系统具有重要意义。针对随机子空间(Stochastic Subspace Identification，SSI)方法输出的稳定图存在大量虚假模态的不足，本文提出了基于加权距离函数的谱聚类算法 (Spectral Clustering，SC)，并将其应用于稳定图的自动识别，旨在提高模态识别的精确性。介绍了谱聚类算法和随机子空间方法的原理，并将加权距离函数用于计算待聚类节点的相似矩阵，综合考虑模态数据的贡献。通过模态验证准则对稳定图的模态参数进行预处理，剔除明显的虚假模态，以提高聚类效果。将本文方法应用于平面桁架模型和实测人行桥的模态参数计算，结果表明所提出的方法能有效剔除稳定图中的虚假模态，并具有良好的鲁棒性。
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