計算時間を短縮するために、パラメーター共分散の計算を抑制します。振幅は、周波数範囲内で大きく変化します。番目の応答の平方根と逆に変化するカスタムの重み付けを適用します。同様のプロファイルをもっているため、機能します。推定オプションを設定します。適合度の尺度を使用して示しています。最低と最良の適合が次にプロットされます。達成された適合は、モデルのパラメーターを非線形最小二乗法で反復計算することによって、さらに改善できます。コマンドを使用して達成できます。推定オプションを設定します。今回は、パラメーター共分散も推定します。83.3578前回と同様に、最悪と最良の適合をプロットします。信頼領域も可視化します。非常によく適合します。共振が最大の位置の周辺で、不確かさ範囲が狭くなっています。振動モードがあるということです。近いことを示しています。これらの周波数に近い周波数応答を調べると、出力ごとにピークの位置が少しずれることがわかります。実験プロセスの制御を強化し、これらの周波数を中心とする狭い範囲に制限した入力帯域幅で時間領域同定を直接実行するか、これらの周波数に近い周波数応答に対して単一の振動モードを適合させることによって、こうしたばらつきを除去できる場合があります。した代替方法については、この例では扱っていません。パラメーターを抽出できるようになりました。個前後のモーダル周波数が確認できます。パラメーターの安定性をチェックすることができます。この操作には長時間かかります。そのため、結果のプロットはイメージとして直接挿入されます。ブロック内のコードを実行します。値を調べると、実際の固有振動数の調整されたリストが提示されます。ベクトルの値を使用します。コマンドを使用します。して正規化された残差です。パラメーターの抽出プロセスでは、安定していて減衰率の低いモデルの極のみが使用されます。列には、正の虚数部をもつ極のみに対応するデータが含まれます。パラメーターが必要です。測定点の位置に関する情報も必要です。加速度計ごとに記録されます。つの周波数の形状に対応しています。モード形状の振幅をセンサー座標の上に重ね、モードの固有振動数における振幅を変えることにより、モードをアニメーション化します。アニメーションは、減衰のない曲げを示します。おけるモードについて考えます。モデル同定ベースのアプローチを示しています。個の安定した振動モードを抽出しました。モーダル情報を加速度計の位置の情報と結び付けて、さまざまな曲げモードを可視化しました。これらのモードの一部を以下の図に示します。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。