桥梁结构模态参数识别方法综述

随着传感技术、信号采集与处理等技术的发展,桥梁结构模态参数识别方法在桥梁结构健康监测领域已经得到普遍重视。然而,将这些方法应用于实际工程中遇到了很多困难。该文基于近20a来国内外振动信息的桥梁结构模态参数识别算法的研究和应用现状,重点回顾了桥梁结构模态参数识别算法,并对有待于进一步研究的问题进行了展望。     

希尔伯特-黄变换联合分析法在桥梁健康监测模态参数识别中的应用

采用希尔伯特-黄变换方法对桥梁原始振动信号进行分析处理,由于原始信号中信噪比不同,导致在经验模态分解过程中出现模态混叠现象,增加了桥梁模态参数识别难度.结合北京立水西桥健康监测系统振动分析实例,通过将带通滤波与希尔伯特-黄变换相结合的方法,提高桥梁振动信号信噪比,消除在经验模态分解过程中的模态混叠现象,并获得信号的时间～频率局部信息,最后通过绘制桥梁振动时间～频率～振幅曲线,识别桥梁阻尼与频率,并将识别成果与荷载试验结果做对比,其误差在合理范围之内.     

运营状态下杨浦大桥模态试验与状态评估方法研究

利用频域一空间域分解法,建立桥梁运行模态识别方法.该方法对桥梁在实际运行状态下车辆激励的响应测量数据进行无偏功率谱估计;然后采用奇异值分解技术,将随机响应数据空间分解成信号和噪声2个子空间,得出模态指示函数;并利用空间模态滤波技术分离出单一模态,准确识别出桥梁结构的模态参数.通过对杨浦大桥进行动力试验,测试桥梁在环境激励下的振动信息,采用该方法分析得到桥梁结构的动力参数,并与有限元计算结果相对比,有效实现了对桥梁结构整体状态和工作性能的评估.     

数据驱动随机子空间算法的桥梁运营模态分析

以某自锚式悬索桥模型试验为研究背景,采用数据驱动随机子空间识别算法和改进稳定图方法对桥梁结构运营模态分析进行研究.为解决数据驱动随机子空间识别中的系统定阶和虚假模态问题,采用奇异熵增量进行系统定阶,并对稳定图进行改进,实现了虚假模态的识别与剔除,最终达到了精确识别桥梁结构模态参数的目的.采用模型试验在不同数据采集方案下的测试数据,识别该模型桥相应测试条件下的模态参数,将识别结果分别与ANSYS理论计算值、DASY-Lab模态参数识别结果进行比较,验证了所提方法及自编程序的正确性,该方法可应用于桥梁结构的运营模态分析中.     

基于模态分析理论和神经网络的斜拉桥拉索损伤识别研究

将振动模态分析和神经网络技术结合起来,以振动模态构造的损伤标识量作为神经网络识别输入的特征参数,进行结构健康监测。根据云阳长江公路大桥设计资料,考虑桥梁拉索结构的单构件损伤、2个构件损伤、3个构件损伤3类损伤工况,分别采用了模态频率、位移振型模态、曲率模态3种指标作为神经网络的输入参数,共建立9个BP神经网络模型进行了桥梁损伤识别的研究。研究结果表明基于振动模态分析理论和BP神经网络的桥梁损伤识别方法可用于识别斜拉桥拉索结构的损伤位置和损伤程度。     

LD480柴油机试验模态分析

利用随机信号和振动分析系统CRAS4.1版 ,采用锤击法对LD480柴油机的机体、曲轴、缸盖及其组合结构的自由模态进行试验模态分析 ,并获得了其前 5阶 (不少于 5阶 )模态参数及振型。通过对结构模态参数的识别 ,为LD 480柴油机主要零部件结构的动力学分析和结构的改进设计提供了依据     

基于EEMD和ARMA算法的某大型斜拉桥的模态参数识别

识别桥梁结构模态参数是结构健康监测和振动控制等研究及工程实践中的一个重要环节。基于EEMD和ARMA算法的模态参数识别技术,利用EEMD分解对原始加速度信号进行分析,然后对所得的IMF进行信号重构。将重构的加速度信号作为ARMA算法的输入,进行模态参数识别,得到了某大桥的前6阶频率,并分析了每阶频率1d内的变化波动情况。通过对比分析每阶频率与实际值的差距,表明该识别方法能有效识别该斜拉桥频率。     

基于温度影响的简支梁桥损伤识别的研究

近年来,基于振动的桥梁损伤识别成为土木工程的研究重点,而环境因素对模态参数的影响越来越引起人们的关注,温度是影响模态频率的主要环境因素。本文利用有限元软件ANSYS进行模态分析得出了不同温度下桥梁的模态频率值,实现了考虑温度影响的桥梁损伤位置和程度的定量识别。     

强迫振动法结构模态参数识别

通过激励结构振动的方法,可以采集到结构的强迫振动时程。再对强迫振动时程采用随机减量法提取自由振动信号,并进行ITD识别,即可得到结构的模态参数。对随机减量技术与ITD识别技术的基本原理进行了介绍,并给出了一个实测信号的识别实例。     

基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的桥梁信号去噪方法

当桥梁进行状态评估和健康监测时，所获得的桥梁信号易受外部环境的干扰，难以反映桥梁结构的真实响应。针对桥梁信号夹杂环境噪声等问题，提出了基于联合天鹰算法(Aquila Optimizer, AO)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和小波阈值的去噪方法。该方法首先利用AO算法优化VMD的参数，然后用VMD对含噪声的信号进行自适应分解，再去除方差贡献率较小的模态，最后对剩余的模态进行小波阈值去噪处理，重构信号得到去噪后的真实信号。对模拟信号和桥梁动应变的实测信号分别进行分析，结果表明：基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的去噪方法能有效滤除噪声信号，且去噪效果优于单一的小波阈值去噪、EMD联合小波阈值去噪以及EEMD联合小波阈值去噪等常用的去噪方法，研究成果可为桥梁信号的去噪处理提供有意义的参考。     

桥梁结构模态参数的时频域识别

为在时频域内识别桥梁结构的模态参数,针对HHT(Hilbert-Huang Transform)方法识别桥梁结构模态参数中存在的端点效应、模态混叠以及频率识别与阻尼识别相互耦合现象,应用带通滤波和扩展随机减量法对HHT方法进行改进,建立了一种基于现代信号时频域分析的桥梁结构模态参数识别方法,然后基于MATLAB平台,编制了桥梁结构模态参数时频域识别程序,并以某吊拉组合桥梁全桥模型试验为例,利用实测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能正确识别出模型桥梁的前11阶竖向自振频率、前6阶阻尼比以及前3阶模态振型;阻尼比的识别结果为0.2%~2%;识别结果与有限元模型修正后的计算结果相差不大。所提方法能正确、有效地在时频域内识别桥梁结构的频率、阻尼及模态等参数。     

某汽车白车身模态试验研究

运用LMS数据采集系统与模态分析软件,针对一款汽车白车身的模态试验开展了研究,并结合大量的试验经验详细阐述了白车身模态试验的具体方法,同时还对该款白车身的模态参数进行了识别和结果分析。试验结果可为今后进一步研究整车的振动噪声、结构疲劳寿命以及车身结构的优化设计提供试验依据。     

桥梁结构动力特性的有限元分析与试验研究

固有频率、振型等是反映结构动力特性的模态参数,是评价桥梁动力性能的重要依据。本文以西基桥为例,基于ANSYS平台建立了该连续刚构桥梁的有限元计算模型,并对其进行模态分析,得出了相关模态参数。在此基础上结合自由振动和环境随机振动测试结果,对该桥的自振特性进行了分析。结论可为同类型桥梁的动力特性分析提供参考。     

环境激励下桥梁结构模态识别与损伤检测的新方法

已有的环境激励下模态参数识别的方法对模态频率的识别精度相对较高,而对位移模态的识别则误差较大。本文提出一种利用移动质量块在不同位置时对桥梁的模态频率进行多次测量,用各次测得的频率值确定位移模态的新方法,使得位移模态识别的精度接近频率识别的精度,推导了频率与位移模态关系的理论公式,并给出利用以曲率形式表示的单元模态应变能对结构进行损伤标定的基本方法。最后,通过数值模拟对该方法的有效性进行说明。     

基于蚱蜢算法优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断

针对变分模态分解(VMD)在处理实际信号无法预先掌握其分解参数(K,α)而限制其使用，以及包含故障信息的特征参数的选取问题，提出了自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法首先以所分解模态的平均包络信息熵和包络峭度两种指标融合作为目标函数，利用蚱蜢算法(GOA)寻优，获取VMD的分解参数(K_op,α_op),接着对原始振动信号进行VMD分解，通过能量百分比的计算，选取能量90%及以上的敏感模态，对其多域联合的特征参数构建特征向量，最后利用支持向量机(SVM)对滚动轴承的四种状态进行识别。通过滚动轴承数据集分析表明，采用AVMD方法提取的故障特征比EMD、EEMD、传统VMD以及PSO-VMD等方法提取的故障诊断特征的故障模式识别准确率更高，在测试数据集上的准确率达到99.166 7%。     

基于振动与静载试验的桥梁结构损伤识别法

以桥梁结构有限元为工具，把当前结构模型中各单元的等效面积、惯性矩以及板壳单元的厚度作为识别参数|p|，建立识别参数对于各种量测的灵敏度矩阵[S|p|]。同时以测取的结构某些部位的位移、应变以及低阶的振动模态参数为基准，与原先结构的分析结果进行比较建立综合误差向量{△E}。通过优化方法不断调整当前计算模型的参数{△P}使结构响应与相应的试验值最大程度地吻合({△E}小到一定量级)，从而得到结构参数变化的信息。以此为基础即可实现桥梁结构的损伤判别以及承载能力的评估。     

桥面板分片子结构模态柔度综合理论与试验

为了研究桥面板分片子结构模态柔度综合的理论和实现方法,对2种进行动力计算分析模态柔度的方法以及其一致性进行了介绍.利用这2种方法获取不同子结构的质量归一的振型,并对子结构振型进行拼接得到整体结构的振型,进一步得到整体结构模态柔度(称为分片子结构模态柔度综合技术).通过简支混凝土板的数值试验和实际钢-混凝土组合梁桥的真实试验,验证了利用分片子结构模态柔度综合技术测试识别桥面板模态柔度的可行性.在进行分片子结构模态测试的基础上,将单点输入多点输出(SIMO)子结构综合的模态参数与多点输入多点输出(MIMO)得到的整体结构模态参数进行比较.结果表明:单点输入单点输出(SISO)、SIMO和MIMO方法均能准确获取桥梁结构激励点的模态柔度系数,并能通过子结构振型拼接的方法获得与静力方法相差很小的模态柔度矩阵,可作为传统卡车加载测试有效补充的新型桥梁测试方法.     

基于应变模态的桥梁损伤识别方法研究进展

应变模态相比其他模态参数对损伤有更高的敏感性,基于应变模态的损伤识别方法能够对局部损伤进行有效的识别,如何利用应变模态对桥梁结构进行准确而又全面的损伤识别(尤其是损伤定量)成为重要的研究方向。该文总结了近些年来基于应变模态的多种识别方法并分析了其特点,对进一步的研究提出了相关建议。     

城市轻轨连续刚构桥动力特性分析

自振频率、振型等是反映桥梁结构动力特性的模态参数,是评价桥梁动力性能的重要依据。以某轻轨连续刚构为例,采用大型桥梁专业分析软件MIDAS建立该桥的有限元计算模型,对其进行模态分析,得出相关模态参数,其计算结果可供桥梁设计和成桥检测时参考。     

基于稳定图解析的桥梁模态参数全自动识别

桥梁模态参数识别是桥梁智能监测的重要内容,传统桥梁模态参数识别方法需要人工干预,不适合连续监测,且在传感器较少时可能失效。为解决该问题,提出改进的稳定图解析方法,实现桥梁模态参数全自动识别。首先,提出模态相似指标(Modal Similarity Criterion, MSC)度量模态相似性,解决传统模态置信度指标在传感器较少时可能失效的问题;然后,提出新的稳定图自动清洗方法,剔除稳定图中的大量虚假模态,同时提出改进的层次聚类算法自动解析清洗的稳定图,实现模态参数自动识别;最后,将提出的方法应用于一座斜拉桥和一座具有密集模态的连续梁桥Benchmark,并在极端传感器布置工况下验证所提方法辨别密集模态的可行性。结果表明：即使在发生振型空间混叠时,提出的MSC指标仍能有效辨别不同模态;提出的稳定图自动清洗和自动解析方法不需要任何人工设定的阈值,能够自动剔除虚假模态并得到准确的模态识别结果,同时能够准确识别发生振型空间混叠的密集模态。提出的自动识别方法不受结构刚度和加速度传感器布置位置和数量的限制,能够统一地应用于具有不同刚度和不同传感器布置工况的跨海桥梁集群监测。