应用数字散斑相关法测量结构振动位移和频率

将数字散斑相关法应用于测量结构振动的位移和频率,对振动结构标记人为散斑或者利用结构本身较明显的天然散斑作为目标点,利用摄像机连续采集一系列数字图像,结合数字散斑相关法,对目标点散斑进行识别,计算其在图像中位置的变化以获得目标点位移,进而通过FFT变化得到频率.在振动台水平正弦激励某模型结构的实验中,通过与位移计测量结果...     

基于Fast-ICA算法的改进EEMD算法在桥梁工程中的运用

目前,以振动分析为基础的桥梁结构健康状态评估方法逐渐受到人们的重视,模态参数识别作为振动分析的关键问题之一,还需进一步完善。模态参数识别即是对结构的振动信号进行动力特性参数的识别,以得到结构的频率、振型以及阻尼比。为了精确地识别出桥梁结构的模态参数,需先对传感器采集的结构响应信号进行分解和重构以保留结构的真实信息,再对重构信号进行模态参数辨识。现阶段,集合经验模态分解算法作为常用的信号分解算法之一,存在两大缺陷,即所得本征模态函数间存在模态混叠现象和有效本征模态函数的定义没有统一的标准。基于此提出对应的改进算法,首先将夹角余弦法用于筛选有效IMF分量;其次将盲源分离算法中的Fast-ICA算法嵌入EEMD分解算法中以避免模态混叠现象的发生;接着将所提算法运用于模拟信号以验证其可行性;最后将所提改进算法运用于实际桥梁工程的响应信号中,并对比分析所得模态参数值以验证该算法的可靠性。结果表明,所提算法较现有EEMD算法具有更好的信号分解效率,且能够有效地剔除结构的虚假信息,保留实际桥梁结构的真实信息。     

EEMD和SVM在发动机故障诊断中的应用

针对发动机缸盖振动信号的非线性非平稳特征,提出一种总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机相结合的信号分析及故障诊断方法,该方法利用EEMD算法以及IMF序列和原始振动信号之间的相关系数,有效放大故障诊断特征向量的差异。对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶特征模态函数(IMF),求各阶IMF分量对应于原始信号的相关系数并组成故障分类特征向量。分别将IMF相关系数法和IMF能量分布法得到的特征向量作为输入,建立BP神经网络和支持向量机,判断发动机工作状态和故障类型。分析表明,对IMF求相关系数的方法简便易行,能有效放大不同工况下特征向量的差异,结合支持向量机能够对既定机型的配气机构和点火系常见故障进行准确识别。     

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.     

基于非接触远程智能感知的桥梁形态监测试验

为进一步提高利用非接触式影像监测大型桥梁安全状态的精度与效率，实现结构健康监测系统兼有经济、可信且全息的技术理论优势，提出依据结构全息影像序列数据的非接触式机器视觉远程智能感知进行桥梁结构全息几何形态监测的方法。通过单机自动巡转桥梁立面动静影像全息监测系统试验装置获取试验桥在各损伤/作用工况下的原始动静影像数据，根据序列数据在时间、空间上具有强关联信息的特性，分别构建降噪及抗扰动单元、欧拉运动放大单元及运动信息提取单元进行全息几何形态测量，以历次试验监测数据为样本数据集，利用分层思想依次建立数据抽样和结构几何信息间映射的数学网络模型，经结构设计不断训练、调试与优化桥梁力学行为智能感知网络，最后获取试验桥在试验过程中的全息变形、全息变形包络谱、全息位移时程曲线。研究结果表明：该方法获得的数据与传统的常规接触式传感器实测值基本吻合，试验桥在各工况下的曲线变化趋势基本一致，全息变形测量值平均误差12.21%，全息变形包络谱测量值平均误差9.06%，全息位移时程曲线测量值平均误差8.55%，对环境规律噪声信号筛除效率为81.9%，基于非接触远程智能感知的桥梁形态监测真实、连续、敏感、较为准确地反映了结构在各损伤/作用工况下的真实形态变化，可为后续进一步研究结构状态演绎以及损伤智能化识别方法奠定基础。     

基于图像识别的非接触式索力测试系统的研究

为有效提升振动频率法索力测试的效率与精度，简化测量流程并降低测量成本，提出了一种基于图像识别的非接触式索力测试方法。首先，在拉索上粘贴标靶建立起斜拉索特征，利用手机等终端设备拍摄拉索振动视频，并通过视频数据分解获取拉索振动的图像序列；其次，基于改进的二值化与斑点检测算法对标靶进行识别跟踪，并通过形心拟合实现标靶精确定位，从而计算得到拉索振动时程曲线，经频谱分析后利用振动频率法计算得到拉索索力；最后，基于业务流程与实际需求，设计实现了基于图像识别的非接触式索力测试系统。通过实桥应用，证明了该系统可操作性强、测试精度高，易于在桥梁建设工程中推广。     

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。     

桥梁气弹响应分析的时域气动模型

为了解决传统桥梁气弹响应分析方法因非定常不可压流CFD计算量巨大而导致的效率低下问题,提出一种桥梁气弹响应分析的新方法。该方法采用频域特性可调的广谱指数脉冲时间序列强迫桥梁断面运动,并通过CFD计算得到作用在桥梁断面上的气动力,然后由桥梁断面的运动位移和气动力时程,通过系统识别建立起桥梁绕流系统的时域离散时间气动模型。最后以具有扭转自由度的薄平板在初始位移激励下的运动为例,进行了振动响应计算和气弹全过程分析。研究结果表明:该方法能显著提高桥梁气弹响应分析的计算效率。     

基于时频图像特征约简的柴油机故障特征提取新方法

针对柴油机振动响应信号时频表示特征提取困难的问题,提出了一种直接对柴油机振动谱图像进行特征约简的时频特征提取新方法。通过现有的时频分析方法生成柴油机振动谱图像,采用三次卷积插值法对图像矩阵的维度进行压缩,并将矩阵分块计算的方法与稀疏非负矩阵分解算法(sparse non-negative matrix factorization,SNMF)相结合,用来直接对压缩后的振动谱图像进行特征约简以获取蕴含在其内的低维特征。将提出的方法应用于4种不同状态的柴油机气门故障特征提取试验中,结果证明该方法可准确、快速提取柴油机气门故障特征。     

基于YOLOv5和DeepLabv3+的桥梁结构病害智能识别技术

传统以人工为主的桥梁表观病害识别方式存在着效率低下、风险高等问题，已不能满足当今桥梁检测任务的要求。针对上述问题，本研究结合目标检测与语义分割技术，提出了一套桥梁表观病害智能识别算法，完成了桥梁病害的智能识别与尺寸计算任务。研究中通过多种手段收集桥梁病害图像，构建桥梁表观病害目标检测数据集和语义分割数据集；训练了YOLOv5病害识别及定位网络和DeepLabv3+病害区域提取网络；对病害区域提取结果进行噪点去除、毛刺剔除、裂缝体分解等预处理后，采用邻域划分和正交骨架实现了病害长、宽尺寸的计算，并在桥梁实拍病害图像上进行了算法测试。本研究开发的病害识别技术实现了桥梁表观病害高效率、高精度的自动识别和尺寸计算，提升了桥梁检测的工作效率和安全性。     

基于改进EEMD算法的桥梁结构模态参数识别

对于桥梁结构而言,可以通过监测其模态参数值的变化情况来评判其健康状况。在对桥梁结构进行模态参数识别时,由于传感器采集的响应信号是在环境激励下监测的,所以信号中会含有部分的噪声,不仅会影响识别结果的精度,还会导致虚假模态的存在,所以实际运用中需要先对响应信号进行一定的预处理。现阶段被广泛运用的预处理方法是总体经验模态分解(EEMD)算法,虽然该算法是在EMD算法基础上改进得到的,但依然存在一定的缺陷。为了弥补这些缺陷,提出了一种新的分解算法,即互补自适应噪声的集合经验模态分解算法(EEMDCAN)。首先确定添加白噪声的幅值标准差和集成平均次数,接着引入了统计学中的聚类分析、相关性分析以及模糊综合评价算法来实现信号的自适应分解与降噪。最后利用所提算法对仿真信号进行分解与重构,并将所得结果与EEMD分解结果进行对比分析,以验证所提算法的可行性;同时为进一步验证所提算法能运用于实际桥梁结构中,以某大型斜拉桥为研究对象,利用改进算法对其加速度信号预处理,结果表明改进算法能够克服EEMD算法存在的模态混叠现象,能更好地对信号进行降噪与重构,且能保留响应信号中更多的有用信息,具有一定的实际运用价值。     

基于模板匹配的结构振动无靶标视频识别算法

针对无人工靶标视频的结构振动识别,提出基于模板匹配的视频识别流程。基于某悬索桥风振视频,对比分析了模板选择、插值算法、局部插值放大倍数以及相机抖动对算法识别精度、计算时间的影响。研究结果表明,选择具有双向特征的图像模板识别结果相对可靠。插值算法中,最近邻插值算法对识别结果精度改善不明显。局部插值放大可改善识别精度,但需要平衡计算效率。对案例视频建议采用4倍局部放大倍数。     

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.     

随机车载下连续刚构桥动力可靠度分析

引入车流-桥梁耦合振动模型至桥梁结构可靠度分析中,提出了随机车流作用下大跨桥梁动力响应的简化分析方法,应用于桥梁动力位移极值外推与首超失效概率评估。基于中国某高速公路的动态称重数据,模拟了稀疏和密集状态的随机车流,建立了主跨为200m连续刚构桥梁的车载效应概率模型。工程实例分析结果表明:随机车流-桥梁耦合振动分析结果为时程曲线,可视为随机过程的一个样本,而Rice公式可捕捉到该曲线的概率特征,可用于研究考虑车流-桥梁耦合振动效应的极值外推;随着输入车流样本的增长,桥梁响应均值与标准差趋于稳定,随机车流作用下大跨桥梁的荷载效应满足平稳随机过程假定;连续刚构桥在密集车流作用下的关键失效点位于中跨跨中,当现有密集车流占有率由1.2%增大到3.6%时,该桥梁的位移首超可靠指标从5.76下降至5.60。     

基于车-桥耦合振动理论的移动荷载识别

提出了基于有限元模型修正的单车通过多梁式桥梁的移动荷载识别方法.首先采用Butterworth低通滤波器对现场采集到的24 h内所有过桥车辆产生的桥梁动位移信号进行滤波处理,提取静力响应极值,并严格按照车型进行分类统计;其次,对观测桥梁进行基于静力试验的有限元模型修正,建立能够反映桥梁真实状态的基准有限元模型;最后将修正后的有限元模型输入至自行研发的BDANS软件中的多梁式车-桥耦合振动模块,以车型为单位,依据该车型车辆在桥面横向移动时各主梁竖向位移响应分配关系,结合多梁式车-桥耦合振动模块以及实测车辆过桥时各主梁静力极值响应,识别出车辆在桥面行驶的横向位置,然后根据识别出的车辆横向行驶位置和实测桥梁响应识别出车质量.结果表明:该识别方法较为可靠,识别精度较高,能按照车型批量进行识别,可大规模处理交通荷载数据.     

基于频域积分的汽车动力总成运动姿态监测方法研究

动力总成的运动姿态直接影响着汽车振动性能和舒适性能,而常规的加速度信号特征往往无法有效表征出动总的低频运动特征。文章基于频域二次积分原理和多点运动合成方法,提出了一种汽车动力总成质心运动姿态监测算法。对加速度信号进行频域二次积分,同时对超低频成分置零处理,从而较好地消除传感器零漂和温漂的误差,提高了位移信号的获取精度;对多测点信号进行运动合成,获取了动总刚体六自由度运动特征信息。汽车加速窜动工况和静态点熄火工况的工程应用表明:所提算法能够有效并直观地合成出动力总成质心刚体的运动特征信息。     

离散空间小波分析的环境荷载下桥梁的损伤识别

利用离散空间小波多分辨分析,分别探讨了匀速简谐汽车作用荷载和随机白噪声作用荷载(模拟汽车与风荷载的耦合)两种环境荷载作用下桥梁已有损伤位置的识别方法。建构了桥梁结构损伤定位的离散空间小波变换的理论模型,同时讨论了不同小波函数的选取及分解层次的确定方法。该方法仅需测量损伤后桥梁的位移或应变响应,不需损伤前后的结构特性,不影响交通。对原始输入的位移信号进行逐步差分前处理使得识别结果更准确。模拟试验表明,离散空间小波多分辨分析是识别环境荷载作用下桥梁损伤位置的准确可靠方法。     

移动荷载位置对梁裂缝识别的影响研究

利用小波分析方法对移动荷载作用下存在损伤的简支梁进行识别.通过减小弹性模量模拟存在的裂缝,然后分别提取不同时刻梁的各点位移信息和梁不同位置处某点位移随时间的变化曲线,利用Mexican Hat小波对采集的信号进行连续小波变换,讨论了荷载作用在不同位置时,损伤位置处的Lipschitz指数变化情况.同时还讨论了荷载以不同速度移动时对不同位置点处Lipschitz指数的影响和相向移动荷载对损伤识别作用的影响.     

三维激光扫描技术在危旧桥梁健康监测中的应用研究

针对现有桥梁健康监测手段主观性强、使用限制大、耗时长和经济性低等缺陷,以大邑县虎跳河大桥为试验对象,采用三维激光扫描技术进行危旧桥梁健康监测研究.通过控制测量、靶标布设、数据预处理、拼接优化等过程控制,使得2次扫描采集点云的拼接精度均优于1.5 mm;通过一定宽度的固定面分割点云数据,采用外侧点绘制桥梁的横断面图和桥墩轮廓线,最低点绘制拱肋拱腹线,复原了桥梁缺失的二维图件,并将拱腹线和轮廓线应用于后续的桥梁变形分析;通过点云结合影像数据制作正射影像图,采用边缘增强和雕刻化的图像处理方法增强病害表征,而后进行裂缝、水迹线、缺陷等的识别、测量和变化对比;利用点云数据制作的桥面模型进行垂向变化对比,结果显示桥墩附近沉降较小,在士1.5 mm内,桥台部分沉降较大,部分区域大于土8.0 mm,-3.0～0.0 mm沉降范围占比最大,达72.03％;通过拱腹线不同跨径位置进行垂向位移分析,结果显示平均沉降为5.08 mm;通过定距等分点的桥墩轮廓线位移分析,结果显示平均水平位移为3.56 mm,位移为0.02～6.24 mm的区间总占比达89.95％;通过桥墩轮廓线计算质心点进行水平位移分析,结果显示桥墩质心向213.81°,即虎跳河下游移动了3.11 mm,位移量结果与轮廓线分析的平均值接近.     

基于CV Newmark-β法的桥梁风致振动FSI数值模拟

为求解桥梁断面风致振动问题,首先介绍了两类数值微分方程解法,然后以Ansys Fluent为计算平台,通过嵌入自定义函数的方法实现了流线型桥梁断面的流固耦合数值模拟。通过理论推导发现,通过以常规的Newmark-β法嵌入UDF来驱动桥梁断面附近网格做刚体运动建立起的流固耦合计算模型计算得到的位移,与Fluent程序中网格更新的实际位移不一致,因而提出了一种修正速度的Newmark-β法以消除这种误差效应,并且建立了相应的桥梁断面流固耦合计算模型。针对某具体桥梁断面分别采用以常规Newmark-β法和修正速度的Newmark-β法建立的流固耦合计算模型,进行了低风速下和高风速下的桥梁断面风致振动数值模拟。研究表明:断面小振幅运动下不同计算模型获得的位移时程曲线基本吻合,以常规的Newmark-β法计算获得的位移与网格运动的真实位移之间的误差较小,低风速下这种算法与网格真实运动之间的位移不匹配效应产生的误差可以忽略;高风速桥梁断面大振幅颤振下不同计算模型获得的位移时程曲线差距较大,以常规的Newmark-β法建立起的流固耦合计算模型计算获得的位移与网格真实运动之间的位移不一致效应造成的误差不可忽略;低风速和高风速下以修正速度的Newmark-β法建立起的流固耦合计算模型获得的位移均与程序中网格真实运动位移一致。进行桥梁断面风致振动CFD数值模拟颤振问题时,应尤其注意处理这种位移误差效应,以建立合理的流固耦合计算模型。