Combined Deterministic-Stochastic Frequency-Domain Subspace Identification for Experimental and Operational Modal Analysis

Cauberghe, Bart; Guillaume, Patrick; Verboven, Peter; Parloo, Eli; Vanlanduit, Steve

doi:10.1115/esda2004-58542

Cited by 100 publications

(88 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…The fitting of experimental data to a model is an optimization problem based on a cost function, which can be solved either through the linear least squares method or with the maximum likelihood (ML) estimator [17]. All the possible combinations of the previously referred models and fitting procedures are explored in [13], together with a different class of methods (realization algorithms) that use frequency domain state-space models, designated stochastic frequency-domain subspace identification methods. In [18], it is introduced an alternative frequency domain identification algorithm based on the concept of transmissibility functions.…”

Section: Overview Of Oma Methodsmentioning

confidence: 99%

“…This disadvantage can be avoided by the use of the so-called positive or half-spectrum. It is demonstrated, for instance in [13], that the modal decomposition of the half-spectrum is given by…”

Section: S Yy ðOþ ¼ Hðoþr Uu H H ðOþ ð17þmentioning

confidence: 99%

“…However, it is not adequate to be directly fitted to experimental data, as it is highly nonlinear. Matrix fraction models (fully described in [13]) are more abstract models that can be more easily fitted to measured data and then used to obtain estimates of modal parameters.…”

Section: Right Matrix Fraction Modelmentioning

confidence: 99%

See 2 more Smart Citations

Explaining operational modal analysis with data from an arch bridge

Magalhães

Cunha

2011

Mechanical Systems and Signal Processing

238

107

View full text Add to dashboard Cite

a b s t r a c tThis tutorial paper aims to introduce the topic of operational modal analysis to nonspecialists on the subject. First of all, it is stressed the relevance of this experimental technique particularly in the assessment of important civil infrastructure. Then, after a synthesis of required theoretical background, three of the most powerful algorithms for output-only modal identification are presented. The several steps of these identification procedures are illustrated with the processing of data collected on a concrete arch bridge with a span of 280 m. As the use of operational modal analysis in the context of structural health monitoring is a subject under active research, this theme is also introduced and briefly exemplified with data continuously recorded at the same bridge.

show abstract

Section: Overview Of Oma Methodsmentioning

confidence: 99%

Section: S Yy ðOþ ¼ Hðoþr Uu H H ðOþ ð17þmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Explaining operational modal analysis with data from an arch bridge

Magalhães

Cunha

2011

Mechanical Systems and Signal Processing

238

107

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Ao substituir a PSD do ruído branco na Eq. (3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)(12)(13)(14)(15)(16)(17)(18)(19)(20) onde δ(t) é a função delta de Dirac. Pelo do teorema de Parseval [32], não é possível obter uma realização de um ruído branco propriamente dito.…”

Section: Hipótese De Forçamento Por Ruído Brancounclassified

“…Coso o contrário, são relacionados ao filtro de forçamento. Ao ser comparada com a análise modal experimental (EMA) [20], onde a identificação é feita através do sinais de força e resposta, a análise modal operacional contém vantagens e desvantagens. As principais vantagens estão relacionadas à identificação de estruturas que não podem ser trazidas para laboratórios, como por exemplo, prédios, pontes, turbinas eólicas, satélites em orbita, etc.…”

Section: Análise Modal Operacionalunclassified

Análise Modal Operacional No Domínio Do Tempo: Um Estudo Crítico Dos Métodos De Identificação

WAGNER¹

View full text Add to dashboard Cite

Em primeiro lugar, gostaria de fazer um agradecimento especial ao meu orientador Prof. Rubens Sampaio pela oportunidade de desenvolver esta dissertação junto ao Laboratório de Vibrações. Gostaria de agradecer pela sugestão do tema de pesquisa, pelas inúmeras referências fornecidas, pela orientação e pelo exemplo de profissional.Em segundo lugar, gostaria de agradecer a minha coorientadora Prof. Roberta Lima pelas várias discussões, críticas e ensinamentos nesses dois anos.Ao Wagner, gostaria de agradecer pelo suporte no laboratório, pelo companheirismo e pela amizade construída durante esse mestrado.Aos meus pais, gostaria de agradecer por todo apoio e carinho dado a mim durante toda a minha vida. Gostaria de agradecer por todos os sacrifícios feitos em prol do meu desenvolvimento pessoal e profissional.Gostaria de agradecer também à minha namorada Juliana pela paciência durante os momentos mais difíceis e por me fazer ser sempre uma pessoa melhor.Ao CNPq e à FAPERJ, eu gostaria de agradecer ao suporte financeiro durante meu mestrado. Análise modal consiste na caracterização de um sistema através dos seus parâmetros modais. Quando a principal excitação é causada pelo ambiente em que o sistema está inserido, essa caracterização é definida como análise modal operacional (OMA). Nestes casos, os forçamentos não são conhecidos (mensuráveis) e apenas as respostas são monitoradas. Por terem natureza aleatória, esses sinais precisam ser incorporados ao modelo numérico através de processos estocásticos. O principal objetivo desta dissertação consiste em descrever as técnicas de identificação em OMA. Para isso, duas vertentes foram criadas, uma teórica e outra experimental. Na parte teórica, as hipóteses necessárias para a identificação de um sistema por OMA são apresentadas. Uma análise dos erros causados por sinais ruidosos também é feita, permitindo que a sensibilidade dos métodos seja avaliada. Além de contemplar os principais métodos de identificação, dois novos métodos são propostos. Ambos foram desenvolvidos a partir da Decomposição Ortogonal Própria (POD) e combinam uma eficiência computacional com a possibilidade de quantificar as incertezas dos parâmetros. Na vertente experimental, o objetivo é ilustrar e validar a identificação de estruturas. Para isso, três diferentes bancadas foram criadas: um prédio de dois andares, uma pá eólica e uma ponte suspensa. Após a construção, essas estruturas foram devidamente instrumentadas por diferentes sensores. Um sistema de aquisição dados foi montado através de hardwares comerciais e analisados através de uma interfase gráfica desenvolvida especialmente para OMA pelo Laboratório de Vibrações. Modal analysis consists in the characterization of a system through its modal parameters. When the main excitation source is the system's environment, this characterization is defined as operational modal analysis (OMA). On those cases, the forces are unknown (not measured) and only the responses are monitored. Because of there random nature, those signals are incorporated into the num...

show abstract

MIMO system identification using common denominator and numerators with known degrees

Fazzi

Großmann

Mercère

et al. 2022

Adaptive Control & Signal

View full text Add to dashboard Cite

Summary In system identification, prior knowledge about the model structure may be available. However, imposing this structure on the identified model may be nontrivial. A new discrete‐time linear time‐invariant identification method is presented in the article that imposes prior knowledge of the degree of the common denominator of the system's transfer function matrix and the degrees of the numerators. First, a method is outlined for the solution in case of exact data. Then, this method is extended for noisy data in the output error setting. An initial estimate obtained by a subspace method is improved by a structured low‐rank approximation method. The performance of the method imposing the structure is compared on simulated data with the performance of classical identification methods that do not impose the structure.

show abstract

Combined Deterministic-Stochastic Frequency-Domain Subspace Identification for Experimental and Operational Modal Analysis

Cited by 100 publications

References 0 publications

Explaining operational modal analysis with data from an arch bridge

Explaining operational modal analysis with data from an arch bridge

Análise Modal Operacional No Domínio Do Tempo: Um Estudo Crítico Dos Métodos De Identificação

MIMO system identification using common denominator and numerators with known degrees

Contact Info

Product

Resources

About