桥梁结构动力测试信号的自适应形态学滤波研究 |
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引用本文: | 徐佳德,单德山.桥梁结构动力测试信号的自适应形态学滤波研究[J].铁道建筑,2018(4). |
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作者姓名: | 徐佳德 单德山 |
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作者单位: | 西南交通大学土木工程学院 |
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摘 要: | 桥梁健康监测数据中不可避免地会掺杂系统噪声和测试噪声,噪声的存在将严重影响桥梁状态评估的准确性。为了抑制噪声对桥梁状态评估的影响,获得精确的桥梁状态评估结果,本文提出了一种自适应的形态学滤波器(Adaptive Morphological Filter,AMF)。首先比选了AMF的各类结构元素类型,并依据AMF对信号傅里叶谱相对幅值的影响程度确定适宜的结构元素尺寸,据此构建滤波器。实现原始信号的自适应滤波后,用确定-随机子空间识别方法对原始数据和滤波后数据的模态参数进行识别,并使用稳定图法对滤波效果进行对比。以大比尺斜拉桥模型试验的测试数据为支撑对所提算法进行了验证。结果表明,AMF可显著提高桥梁模态参数识别结果的稳定性,并能挖掘出被噪声淹没的高阶桥梁模态参数。
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