ERA模态分析-环境激励下的结构动态特性识别利器！
发布时间：2025-06-13
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ERA概述
特征系统实现算法（Eigensystem Realization Algorithm, ERA）是一种基于脉冲响应数据的模态参数识别方法，它通过构造Hankel矩阵和奇异值分解，高效提取系统的模态频率、阻尼比和振型等动态特性，尤其擅长处理环境激励下的结构模态分析。
ERA技术亮点
东华测试ERA分析技术亮点
◎抗噪声能力强：
在信噪比（SNR）≥5 dB时仍能保持较好的模态参数识别精度（频率误差<1%，阻尼比误差<10%）
◎计算效率高：
处理10,000点的单输入单输出（SISO）数据，可在10~100毫秒内完成
◎测力法：
直接使用脉冲响应数据进行分析
◎不测力法：
利用环境噪声下的响应数据，结合随机减量法预处理，实现工作模态分析
ERA分析演示
① 数据设置
通过两个光标选择计算使用的数据段，并设置矩阵行数和列数
ERA数据设置界面
② 阶数设置
计算矩阵的奇异值，并根据奇异值的情况设置计算阶数保留显著的奇异值
ERA阶数设置界面
③ 稳态图
根据上一步设置的阶数计算出稳态图，在稳态图上选择稳态链
ERA稳态图界面
④模态振型
在该界面查看上一步选择的各阶模态振型的动画
模态振型界面
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