基于局部均值分解的橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別.pdf

1、橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別是橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的重要組成部分，準(zhǔn)確得到結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)對(duì)于橋梁健康監(jiān)測(cè)具有重要意義?，F(xiàn)有的模態(tài)參數(shù)識(shí)別是基于對(duì)振動(dòng)響應(yīng)數(shù)據(jù)的處理和分析，對(duì)于實(shí)際橋梁結(jié)構(gòu)來(lái)說(shuō)，振動(dòng)信號(hào)的成分往往十分復(fù)雜，振動(dòng)測(cè)試信號(hào)大多是非平穩(wěn)信號(hào)。為了從非平穩(wěn)的振動(dòng)測(cè)試信號(hào)中得到橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)更精準(zhǔn)的振動(dòng)信息，就需要一個(gè)更好的信號(hào)處理方法。因此，采用自適應(yīng)的時(shí)頻分析方法-局部均值分解，并對(duì)該算法做出相關(guān)改進(jìn)來(lái)分析和處理非平穩(wěn)信號(hào)，最后結(jié)合隨

2、機(jī)減量法，實(shí)現(xiàn)對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的識(shí)別。
　　主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　1、系統(tǒng)闡述了局部均值分解的基本原理和實(shí)現(xiàn)流程，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，對(duì)比分析了局部均值分解方法中優(yōu)點(diǎn)和一些不足，并針對(duì)這些不足做出改進(jìn):包括依據(jù)信號(hào)自身內(nèi)部規(guī)律，引入自適應(yīng)極值點(diǎn)匹配延拓法改善局部均值分解中的端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題;根據(jù)白噪聲的統(tǒng)計(jì)特性，采用互補(bǔ)白噪聲的方法防止分解中的模態(tài)混疊問(wèn)題;根據(jù)Hermite插值函數(shù)的優(yōu)越性，提高該方法的計(jì)算效率。
　　

3、2、詳細(xì)介紹了基于局部均值分解的模態(tài)參數(shù)識(shí)別基本理論和流程，并將該方法應(yīng)用于仿真算例:包括對(duì)三自由度彈簧系統(tǒng)識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果與理論解析解對(duì)比分析，證明該識(shí)別方法的正確性;對(duì)有限元仿真算例進(jìn)行識(shí)別，并與基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的模態(tài)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，證明該方法能夠很好的適用于橋梁結(jié)構(gòu)。
　　3、分別識(shí)別出某斜拉橋?qū)嶒?yàn)?zāi)Ｐ秃湍炒罂缍刃崩瓨虻哪B(tài)參數(shù)，并與隨機(jī)子空間算法的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，以驗(yàn)證本文算法對(duì)實(shí)際橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別的有效性和