環(huán)境激勵下橋梁結構模態(tài)參數自動化識別方法研究.pdf

1、橋梁結構的模態(tài)參數識別在橋梁健康監(jiān)測系統的結構損傷識別及使用性能評估中具有十分重要的意義，國內外學者在利用總體經驗模態(tài)分解算法(EEMD)及隨機子空間算法(SSI)來進行信號降噪和模態(tài)參數識別方面已取得明顯進展，但仍存在自適應性差、自動化程度不高等諸多不足，本文依托國家重點基礎研究發(fā)展計劃(2012CB723305)“橋梁結構行為演化理論與安全監(jiān)測方法研究”，針對EEMD算法和SSI算法中存在的不足開展了深入的理論和試驗研究。本研究主要

2、內容包括：
　?、裴槍傮w平均經驗模態(tài)分解算法(EEMD)存在的不足提出了改進信號分解算法(AEEMD)。AEEMD主要包括:根據白噪聲添加準則及白噪聲幅值標準差與響應信號高頻成分幅值標準差的最優(yōu)關系，推導了添加白噪聲幅值標準差和集成平均次數的理論計算公式;針對橋梁結構固有頻率低、端點效應敏感程度高的問題，結合預測延拓算法和極值點延拓算法的優(yōu)點，提出了抑制端點效應的新方法—多邊形定位延拓算法;針對IMF分量中的模態(tài)混疊現象問題，在

3、對橋梁結構響應信號進行分解時，引入了解相關算法和聚類分析算法;針對有效本征模態(tài)函數需人為篩選的問題，將互相關程度、信息熵、能量密度以及平均周期進行線性加權平均，構建了有效本征模態(tài)函數的篩選系數—有效信息系數。最后利用Matlab編寫了AEEMD算法的程序代碼，并利用仿真信號和實際橋梁結構響應信號對所提算法進行可行性分析和驗證。
　　⑵針對數據驅動隨機子空間算法(DATA-SSI)存在的不足，提出了橋梁結構模態(tài)參數自動化識別算法(A

4、DATA-SSI)。ADATA-SSI主要包括:針對橋梁結構系統定階通常需人為參與的問題，在現有奇異值跳躍法定階和穩(wěn)定圖定階法的基礎上，提出了奇異熵增量一階導數自動化定階算法;針對數據驅動隨機子空間算法在時變結構模態(tài)參數識別中可靠度低的問題，引入“滑窗技術”對橋梁結構響應信號按時間進行合理分段處理，基于此，便可將一窗口內的系統視為時不變系統;針對橋梁結構真實模態(tài)篩選通常需人為參與、主觀性較大的問題，提出了以“頻率”為主要聚類依據，以“阻

5、尼比”和“振型”為驗證依據的真實模態(tài)篩選算法。最后將振動信號預處理、AEEMD算法以及ADATA-SSI算法相結合，提出了基于AEEMD和ADATA-SSI的橋梁結構模態(tài)參數自動化識別算法，并利用Matlab編寫其程序代碼。
　?、墙柚⒘觊L江大橋的檢測數據，分別應用本文提出的AEEMD算法和原有EEMD算法對該橋梁結構主梁對應的響應信號進行降噪和重構處理，以驗證AEEMD算法具有更好的分解與重構效果;再應用本文提出的ADATA-

6、SSI算法對重構響應信號進行模態(tài)參數自動化識別，最后將識別結果與試驗值、有限元計算值進行對比分析，以驗證本文所提算法的可行性及優(yōu)越性。
　　⑷借助蘇通大橋運營階段的部分監(jiān)測數據，先應用“探索性數據分析法”鑒別傳感器采集的信號是否可用;再應用“多項式最小二乘法”消除實測信號中的趨勢項和毛刺;然后應用“五點三次平滑法”對振動信號進行平滑化處理;最后利用本文提出的基于AEEMD和ADATA-SSI的橋梁結構模態(tài)參數自動化識別算法對該橋梁