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J-GLOBAL ID：201702274795501822   整理番号：17A0293259

ARモデルのスパースモードパラメータ推定法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

A Sparse Modal Parameter Estimation Method Based on AR Model

著者 (4件)： Li Xianguo (Faculty of Electrical Engineering and Computer Science) ,  Zhou Yu (Faculty of Electrical Engineering and Computer Science) ,  Ye Qingwei (Faculty of Electrical Engineering and Computer Science) ,  Wang Xiaodong (Faculty of Electrical Engineering and Computer Science)
資料名： Jixie Kexue yu Jishu  (Jixie Kexue yu Jishu)
巻： 35  号： 11  ページ： 1733-1737  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2050A  ISSN： 1003-8728  CODEN： JKJIE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 自己回帰モデル(AR)に基づくモーダルパラメータ推定法は,次数の推定を必要とし,次数を決定することにより,結果にオーダまたは漏れモードを含む。この状況に対して、モード選択の問題をスパース制約を持つ振動モード係数に変換することによって、ARモデルに基づくスパースモードパラメータ推定方法を提案した。まず第一に,大規模システムの次数を仮定して,ARモデルに基づく推定法を用いてモーダルパラメータを計算し,次に,モードの係数のスパース最適化モデルを構築し,次に,統計的およびクラスタ化法を用いて,結果を修正し,最後に,対応するモードの固有値をモード係数によって同定した。この方法は,次数の推定を避けることなく,次によって引き起こされる誤差を避けるだけでなく,雑音モードを効果的に分離することができ,複雑な環境におけるパラメータ推定に適している。実験結果は,提案した方法が良好な認識効果を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制約条件 ,  *パラメータ推定 ,  クラスタ化 ,  振動モード ,  固有値 ,  モード選択 ,  大規模系 ,  雑音 ,  *透視図法 ,  *自己回帰モデル
準シソーラス用語： 最適化モデル ,  次数 ,  *推定法 ,  モーダルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： autoregressive model ,  modal parameter estimation ,  optimization ,  statistical method ,  coefficient of vibration mode

分類 (1件)： 構造動力学  (HD02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： ARモデル ,  推定法 ,  提案