Uncertainty Quantification for Eigenvalue-Realization-Algorithm, A Class of Subspace System Identification

Xuan-Binh Lam (1) , Laurent Mevel (1)

1 I4S - Statistical Inference for Structural Health Monitoring

In Operational Modal Analysis, the modal parameters (natural frequencies, damping ratios and mode shapes), obtained from Stochastic System Identication of structures, are subject to statistical uncertainty from ambient vibration measurements. It is hence necessary to evaluate the condence intervals of these obtained results. This paper will propose an algorithm that can eciently estimate the uncertainty on modal parameters obtained from the Eigensystem-Realization-Algorithm (ERA).

En Analyse modale, les paramètres modaux (fréquences, amortissements et déformées), obtenus à partir des methodes stochastiques sont sujet à des erreurs d'incertitude. Il est nécessaire d'évaluer les intervalles de conance correspondants. Ce calcul est fait pour une classe d'algorithmes sous espaces appelés ERA (Eigensystem-Realization-Algorithm).

Domaines: Mécanique des structures [physics.class-ph]; Mécanique des structures [physics.class-ph]; Statistiques [math.ST]; Théorie [stat.TH]

Xuan-Binh Lam, Laurent Mevel. Uncertainty Quantification for Eigenvalue-Realization-Algorithm, A Class of Subspace System Identification. [Research Report] RR-7462, INRIA. 2010, pp.16. ⟨inria-00538941⟩