斜拉桥环境激励模态参数识别不确定性试验研究

为分析环境激励法模态参数识别的不确定性,对一模型斜拉桥进行了分区模态试验,测试了主梁竖向和扭转、主塔面内和面外模态。首先,分析了非白噪声激励对模态参数识别的影响,提出采用结构有限元模型仿真分析结合稳定图剔除虚假模态的方法。其次,采用特征系统实现算法(ERA)结合提出的虚假模态剔除方法,识别出全桥15阶模态。再次,采用峰值法(PP)、正交多项式法(RP)、最小二乘复指数法(LSCE)、随机子空间法(SSI)分别进行模态参数识别,对比了各方法模态参数识别结果,统计了其不确定性,频率的识别结果变异性小,阻尼和振型有较大的变异性。最后,采用MONTE CARLO法对实测频响函数添加噪声后进行模态参数识别,结果表明,测点位于振型振幅较大位置时,模态参数识别结果的不确定性小,模态参数识别方法的不确定性比噪声的不确定性大。     

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.     

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...     

基于结构模态的损伤识别研究

损伤识别是结构健康监测的关键技术,基于频率和振型等结构模态信息是结构在线损伤识别的主要手段。通过数值计算,分析研究了基于频率和振型的损伤识别过程中的若干问题,指出基于频率和振型的损伤识别在理论上的可行性,但在考虑误差的情况下,基于频率的损伤识别是不可靠的,基于振型的损伤识别也受到了很大限制。这与许多学者的结论是一致的,同时也从另一个角度说明基于结构模态信息的损伤识别亟待有效的传感器优化布置办法。文章从经验上对传感器布置进行初步优化,并用算例检验其可行性。     

基于响应功率谱传递比的桥梁结构工作模态参数识别方法

为实现基于振动传递比函数的工作模态分析方法能够在任一荷载工况下识别结构模态参数，引入参考响应思路，构建响应功率谱传递比（Power Spectral Density Transmissibility，PSDT）函数。首先利用比例函数的极限定理，揭示PSDT在系统极点处的重要特性，进而根据这一特性建立PSDT驱动的峰值法；同时为解决传统传递比方法无法识别结构阻尼的问题，建立基于PSDT驱动的最小二乘复频域法（LSCF），通过参数化拟合思路识别频率、振型和阻尼比，并运用稳定图辅助剔除虚假模态。通过10层剪切型框架结构数值算例，对比研究外部激励性质对PSDT法及传统频域法（峰值法、频域分解法）识别结果的影响。最后，运用PSDT法对环境激励下的人行桥进行工作模态分析，并与传统响应传递比方法及随机子空间法（SSI）结果进行对比。研究结果表明：在同一工况下不同参考响应的PSDT函数在系统极点与外部激励性质无关，且等价于振型比值；PSDT法相比于传统频域法对外部激励具有更为良好的鲁棒性，能够降低识别谐波激励引起的虚假模态的风险；不同于传统响应传递比方法，在任一工况下基于PSDT法能够识别人行桥的包括阻尼比在内的工作模态参数，并产生更为清晰的峰值和稳定图，具有更好的可操作性；该方法识别结果与SSI结果吻合较好，验证了其在任一荷载工况下分析实际桥梁结构工作模态特性的可行性。     

基于结构模态损伤识别问题的研究

损伤识别是结构健康监测的关键技术,基于频率和振型等结构模态信息是结构在线损伤识别的主要手段。通过数值计算,分析研究了基于频率和振型的损伤识别过程中的若干问题,指出基于频率和振型的损伤识别在理论上的可行性,但在考虑误差的情况下,仅基于频率的损伤识别是不可靠的,基于振型的损伤识别也受到了很大限制,这与许多学者的结论是一致的,同时也从另一个角度说明基于结构模态信息的损伤识别亟待有效的传感器优化布置办法,从经验上对传感器布置进行初步优化,并用算例检验其可行性。     

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。     

融合加速度与计算机视觉实测车致响应的梁桥损伤识别方法

基于结构振型相关参数的损伤识别方法对振型的空间分辨率具有较高要求。为了改进计算机视觉技术在桥梁结构全场振型提取和损伤识别方面的不足,同时充分利用SHM系统各类传感器采集的丰富数据,提出了一种基于计算机视觉和有限数量加速度传感器实测桥梁在移动荷载作用下响应的损伤识别方法。首先,通过理论推导研究了损伤前后任意边界条件单跨梁在移动集中力作用下的位移响应,并从理论角度分析了局部刚度损伤引发的结构位移响应和振型改变。在此基础上,提出了一种通过测量少量测点的计算机视觉位移和加速度响应,提取可表征结构真实状态的多阶高空间分辨率振型的方法,所得振型的空间分辨率取决于移动荷载速度和位移采样频率。根据所提取振型的特点,提出了一种多阶全场模态曲率面积差加权融合的结构损伤识别参数,该参数可以直接利用损伤前后该单元前后节点的模态转角求得。为了验证所提出的方法,开展了实验室简支梁模型在不同速度和大小的移动荷载作用下的多工况损伤识别试验。试验结果表明,所提出的方法可以通过计算机视觉和有限数量的加速度传感器实现模型梁全场振型提取,且该振型与测点加速度模态分析得出的结果相符,空间分辨率可达模型梁跨径的1/6 000～1...     

斜拉桥锤击法模态参数识别不确定性的试验研究

为分析锤击法模态参数识别的不确定性，对一座模型斜拉桥进行了分区锤击法模态试验，采用变时基技术测试了主梁竖向和扭转、主梁横向、主塔面内和主塔面外模态。首先，采用特征系统实现算法(ERA)进行模态参数识别，ERA法的稳定图能够有效区分密集模态，识别出全桥21阶模态参数。其次，采用峰值法(PP)、正交多项式法(RP)、最小二乘复频域法(LSCF)、最小二乘复指数法(LSCE)分别进行模态参数识别，对比了各方法模态参数识别结果，统计了其不确定性，结果表明，频率的识别结果变异性小，阻尼和振型有较大的变异性。最后，采用MONTE CARLO法对实测频响函数添加噪声，RP法进行模态参数识别，结果表明，测点位于振型振幅较大位置时，模态参数识别结果的不确定性小，模态参数识别方法的不确定性比噪声的不确定性更大。     

平均曲率模态法识别桥梁损伤可行性试验研究

设计了一个两跨连续梁实体桥梁模型。通过设定的2种不同损伤工况,采取车辆激励、锤击激励和环境激励3种激励方式模拟工程环境及传感器稀疏布置和加密布置两种形式,共进行了18种方案试验。分别采集加速度时程响应,进行了这些试验方案的模态分析;用平均曲率模态法对模型进行损伤识别,研究这种方法识别桥梁损伤的实用可靠性。试验分析结果表明:在试验工程环境下,平均曲率模态方法是识别桥梁损伤的一种可行方法,传感器的布置方式决定着损伤识别的有效性。     

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。     

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。     

基于改进DATA-SSI和聚类分析的桥梁结构模态参数识别

桥梁结构的模态参数主要用于桥梁结构损伤识别及使用性能评估,在桥梁健康监测系统中具有十分重要的意义。目前较为常用的模态参数识别算法是随机子空间识别算法,主要包括协方差驱动的随机子空间识别算法和数据驱动的随机子空间识别算法。在利用随机子空间算法识别桥梁结构的模态参数时,首先需人为依据稳定图来进行系统阶次的确定,通过对稳定图定阶的不断研究,发现其依然存在模态失真和计算量大这两方面的缺陷,为此提出了新的定阶算法以实现系统阶次的自适应确定。其次需要人为参与稳定图中真实模态的辨识,这不仅降低参数识别效率,还导致筛选的结果带有一定主观性。为了避免人为参与定阶和真实模态的筛选,提高模态参数识别的效率,在现有随机子空间算法的基础上引入聚类分析算法,提出了一种改进的模态参数自动化识别算法,以实现系统阶次的自动化确定和稳定图中真实模态的自动化筛选。再通过一座试验桥验证了真实模态存在的规律。最后将改进算法运用于识别实际大型斜拉桥的结构参数。结果表明:改进算法能够实现实际桥梁结构的模态参数自动化识别,且识别结果具有可靠性。     

桥梁结构模态测试中传感器优化布置的序列法及应用

介绍桥梁结构模态测试中传感器优化布置的序列法,该法以模态置信度MAC矩阵的最大非对角元为目标函数,采用逐步累积或逐步消去的方法对传感器进行优化布置,直到传感器数目最理想、位置最优。最后举例说明了该法在桥梁结构模态测试中的应用。     

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K-means聚类算法的桥梁结构真实模态筛选研究

现阶段,随机子空间算法被广泛运用于识别桥结构的模态参数,虽然已不少学者对其进行了深入研究,但依然无法精确地对稳定图中的真假模态作出辨识和筛选。为了识别稳定图中的真实模态,首先通过对比分析数据驱动随机子空间算法和协方差驱动随机子空间算法在基本原理和计算效率两方面的差异,最终选定数据驱动随机子空间算法作为模态参数识别算法;其次以某试验桥为背景,通过分析大量稳定图中真假模态的存在形式来总结稳定图中真实模态存在的一般规律;同时基于K-means聚类算法的特点——不仅能实现不同维度数据的聚类,也能判别数据间是否属于同一类,还能筛选出同类的数据点,将该算法与稳定图定阶法中的振型辨识原理进行融合,运用于模态参数识别的流程中以完成真假模态的自动化筛选。为验证所提算法具有可信性,将其运用于识别某试验桥和实际桥梁结构的模态参数结果,并将所得结果与理论值进行对比分析。结果表明:所提算法能有效辨识稳定图中的真假模态,且识别结果具有可信性。     

柴油机振动信号自适应分解方法的比较EI北大核心CSCD

变分模态分解是一种新的自适应分解方法,为检验其对柴油机信号的适用性,建立多分量、调幅-调频和含噪仿真信号,采用变分模态分解法对其进行分解,并与其它自适应分解方法从分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面进行比较;接着分解柴油机瞬变工况的振动信号,发掘曲轴轴承磨损信号变化规律,提取故障特征;最后利用支持向量机进行故障类型识别,进一步验证该方法的有效性。结果表明:变分模态分解在分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面均优于其他自适应分解方法,适用于柴油机状态监测和故障诊断。     

基于EfI法的桥梁模态测试中传感器优化布置

为确定大跨刚性桁架柔性拱桥传感器的最优布置位置,采用ANSYS软件建立全桥有限元模型,分析其动力性能,以模态向量矩阵和有效独立法为准则,在MATLAB环境下开发了三维加速度传感器优化布置工具箱,用于刚性桁架柔性拱桥的传感器优化布置,同时,对桥梁结构模型进行模态试验验证传感器布置方案的合理性.研究结果表明,所选传感器位置能够较好地拟合出桥梁振型,基于EfI的传感器优化布置工具箱对大跨刚性桁架柔性拱桥传感器布置是行之有效的.     

基于两阶段稳定图的随机子空间识别方法在拱桥试验模态分析中的应用

文章利用随机子空间识别法与稳定图法相结合的方法对深门大桥脉动试验数据进行了模态分析,提取出结构的模态参数,同有限元计算结果比较后可以看出,该方法能识别出结构的前5阶自振频率,并且得到较好的结构阻尼。该方法避免了传统的人工识别和迭代过程,对随机子空间法分析所产生的虚假模态,用稳定图法确定阶次,提高随机子空间方法的识别精度。说明随机子空间系统识别方法是一种行之有效的识别结构动力特性参数的方法。