结合子空间辨识和Mamba网络的自适应运行模态分析的方法

本发明涉及结构健康监测以及人工智能技术领域，本发明提供了结合子空间辨识和Mamba网络的自适应运行模态分析的方法，所述方法包括：采用随机子空间方法获取不同时间间隔下的模态参数，包括模态频率、模态阻尼比和模态振型，构建训练数据集；构建SSI‑Mamba神经网络模型，并训练模型；使用SSI‑Mamba神经网络模型对新的振动数据进行在线模态参数预测。本发明在模态参数预测精度上表现优异，展现出良好的噪声抑制能力和计算效率潜力，为实现高精度、高效率的自适应结构健康监测提供了有效的解决方案。