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 時間序列法應用於模態參數分析(DDS法)發展已完成,DDS法乃應用自迴歸 向量模型(autoregressive vector model)ARV模擬線性動態系統(linear dynamic system)，因模型將訊號分成確定項(deterministic components)與隨機項(stochastic components)，故時間序列分析具有降 低雜訊影響的能力。由數值模擬或實驗測量求得脈衝響應函數以迴歸向量 模型ARV模擬並利用殘差最小平方法求出自迴歸係數，進而組成系統矩陣 ，再由系統矩陣求得極點和留數，從而解出系統的自然頻率( naturalfrequency)、阻尼比(damping ratio)與模態振型(modeshape)。 當訊噪比大時，ARV參數估測的誤差亦變大，必須提高階數，使得資料前 處理顯得更重要。本文主要目的在探討DDS法的性能分析，文中利用二個 自由度質量集中系統，七個自由度高藕合質量集中系統，壓克力直樑及壓 克力圓盤的實際結構，來討論DDS法應用於模態參數估測之實用性。自迴 歸向量模型(ARV)的階數判定，可根據殘差平方和對模型階數圖來決定恰 當的階數。對高藕合且帶有雜訊系統，AR模型無法估出藕合模態，使用 ARV模型方能求出，時間序列訊號量測位置與數目，皆影響著結果，觀測 資料筆數，亦會影響著結果。
 The concept of Data Dependent Systems (DDS) and its applicability in the context of modal parameter analysis was presented. The DDS provides a representation of a linear dynamic system. The models are decomposed into deterministic and stochastic components so that system characteristics are isolated from noise effects. Discrete impulse response function data are obtained from the numerical simulation and experiment , and fitted by the homogeneous autoregressive vector model (ARV) in the sense of least- squares. Furthermore , the system poles and modal residues can be found from the reconstructed system matrix. It is noted that the ARV parameter estimation stage becomes ill- posed when the noise-to-signal ratio is relatively high. Therefore, it is important to preprocess the sampled data for accurate results. To investigate the ability of the DDS for modal parameter identification, a two-DOF system, a seven- DOF system with closely spaced modes and high damping and two real structures that are acrylic beam and acrylic disk were used. The ability of the DDS for modal parameter identification will be discussed.
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