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。     

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.     

桥梁结构运营模态参数识别方法对比

为比较不同桥梁运营模态分析理论和方法在实际桥梁长期运营中的识别效果和效率,以某大跨度斜拉桥健康监测系统1年的实测数据为依托,用探索性数据分析方法对桥梁实测数据进行评判,从实测数据中筛选符合识别方法基本假定的数据,分别运用频域和时域运营模态参数识别方法识别该桥主梁和斜拉索12个月的运营模态参数,并对识别结果进行对比分析。分析结果表明:不同构件可采用不同的识别方法,基于自适应总体平均经验模态分解的数据驱动随机子空间法对运营状态下斜拉桥主梁的密集模态参数识别效果最好;峰值拾取法能准确、快捷地识别运营状态下斜拉索的模态参数。     

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。     

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。     

改进随机子空间系统辨识方法及其在桥梁状态监测中的应用

为了提高基于振动参数识别的大型斜拉、悬索桥梁在线状态监测系统在灾害天气发生时,评价和预报桥梁状态的实时性。根据随机子空间模态参数辨识方法的特点以及在线数据采集与状态评价过程对参数辨识的要求,利用递推算法构造TOEPLITZ矩阵,减少辨识过程中的重复运算量达到缩短运算时间的目的。该算法在香港汀九大桥状态监测系统数据处理中应用的结果表明,运算时间能够满足台风天气情况下对桥梁状态评价实时性的要求。     

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。     

某型复杂变速器壳体的模态研究

首先分析了工作模态法的优点及其所用的随机子空间法理论;然后应用工作模态法对某型变速器复杂壳体的模态进行实验辨识,得到了壳体各阶的模态频率和振型。并利用有限元软件MSC.Patran和MSC.Nastran对壳体模态进行数值计算,通过实验模态和数值计算模态的对比,发现在低频段实验结果与数值计算结果较吻合,说明采用工作模态法能较精确地识别出壳体的低阶模态。     

利用光纤应变传感器通过振动监测对蒂尔夫桥进行损伤识别

介绍利用光纤应变传感器及加速度仪,对有着50多年桥龄的比利时蒂尔夫桥进行的环境振动测试。根据环境振动测试的结果,用随机子空间识别法确定桥梁的固有频率、阻尼比、模态位移和模态曲率;通过有限元模型修改,将所得到的模态参数用于桥梁损伤识别,并将识别结果与实际目测情况进行比较。     

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。     

连续刚构桥动力特性参数识别与有限元模型修正

以东营黄河公路大桥——大跨预应力混凝土连续刚构桥为对象,首先利用ANSYS建立了全桥的三维有限元模型并进行了理论模态分析;并应用频率分解方法(FDD)和特征系统实现算法(ERA)分析了该桥所安装的健康监测系统采集的加速度响应数据,进行了桥梁动力特性参数识别;最后,在所建立的初始有限元模型和识别的实际桥梁动力特性参数的基础上,采用模型修正的方法,得到了该桥修正的有限元模型。研究结果表明,通过该桥监测系统采集的加速度数据可以较好地识别其模态参数,所识别的模态参数可作为结构动力特性修正的依据;修正后的有限元模型能更真实地反映结构的动力特性,模型修正的结果较好地反映了实际桥梁的物理特性。该模型可以作为该桥梁长期健康监测与状态评估的基准模型。     

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。     

基于空间聚类的城市路网事故多发区域共性特征分析应用

为了针对性地识别与治理城市道路事故黑点,需要深入挖掘事故特征。文中采用国内某市内城市道路交通事故数据,分别提取年事故数、每公里事故数为指标,利用空间聚类算法对事故点进行聚类,经过数据可视化得到城市道路交通事故风险分布的聚类结果图并进行特征分析。结果表明,该方法可以有效关联事故多发位置鉴别与特征分析,能在路网层级准确识别事故多发区域,为城市道路交通安全管理提供决策指导。     

基于环境激励和子空间技术的自锚式悬索桥结构模态参数识别

结构模态参数的准确获取是自锚式悬索桥静力计算、抗风和抗震分析的重要基础。借助振动测试设备,在自锚式悬索桥加劲钢箱梁内记录了加劲梁多个测量点在环境激励下的振动响应时程,采用基于参考点的随机子空间技术开展了模态参数识别,获得了主跨350 m自锚式悬索桥的振动频率、振型和阻尼参数。试验结果与有限元分析对比表明,子空间识别技术能获得实际桥梁振动模态,而有限元分析存在明显不足,需要基于试验结果开展有限元模型修正。     

简支多片空心板梁桥模态试验研究

该文通过对205国道子牙新河北堤桥简支多片空心板梁桥进行冲击试验的实例,基于输出响应用随机子空间法进行了模态识别。模态试验结果表明:简支板梁桥的前3阶模态分别为纵向1阶竖弯、竖向扭转、横向竖弯和纵向2阶弯曲,与理论计算结果一致,可为相关的科研人员参考。     

直联驱动桥桥壳模态分析及试验研究

直联驱动桥桥壳作为乘用车中最重要的一部分,其动态特性能直接影响整车的NVH性能。文章在阐述模态分析理论基础上,首先对其进行三维建模,然后对其有限元模型进行模态仿真,运用LMS软件对直联驱动桥桥壳进行试验模态测试,并通过最小二乘复频域法对试验模态数据进行参数识别。最后,将试验结果与数值模态结果对比分析,结果表明:直联驱动桥桥壳模态仿真数据与试验模态数据基本吻合,该研究方法与结果对于直联驱动桥桥壳动态特性具有一定实际指导作用。     

某异形拱桥模态分析与有限元模型修正

以某异形拱桥为工程背景,对其进行了环境振动试验,利用频域法进行了模态参数识别,获得了前8阶模态;建立了该桥的全桥三维有限元模型,通过参数灵敏度分析选取待优化参数,以频率误差百分比平方和最小为目标函数,基于实测模态数据对有限元模型进行了模型修正。修正后参数取值合理,频率误差明显减小,得到了符合实际的基准有限元模型。     

某商用车白车身仿真模态与试验对标

文章通过对某车型白车身仿真模态与试验模态的对比分析,以试验模态数据为真实数据作参考,对试验与仿真中局部应变能和位移较大位置进行分析并加以改进,优化后的仿真模态参数与试验模态参数基本一致,最终结果符合要求。此方法可缩短研发周期,提高仿真结果的准确性。     

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。