系统辨识在桥梁状态监测及其健康评价中的应用

3摘要桥梁状态监测与健康评价技术糅合了传感器技术、通信和计算机技术以及信息技术的理论和方法,从经典的学科划分来看,桥梁状态监测与健康评价属于结构动力学范畴,而从工程实践中具体应用中来看,系统理论、模式识别等信息技术起着非常重要的作用。可以说,正是有了信息处理技术等相关领域的发展,该课题的研究才被提到日程上来。本文的主要工作如下:。大型桥梁的模态参数识别实质上是基于环境激励的一种随机系统参数辨识问题,该模型的建立为后续章节的展开提供了必不可少的平台。,其中频域识别算法包括:峰值检测法(Peak Picking)、plex Modal Index Function);时域识别算法包括:随机子空间识别方法(Stochastic Subspace Identification),并从系统辨识的角度对这两类算法进行了研究对比。,利用频域法对该桥梁的模态参数进行识别,从该算法的具体实现过程来看,频域识别算法的优点是操作简单、识别速度快,在实际工程中经常使用。,利用随机子空间识别方法对桥梁模态参数进行识别,该方法弥补了频域识别方法的不足,最后的识别结果表明该方法在实际工程应用中的有效性。“一类学习”或“异常监测”问题。本文利用改进的基于SVM的一类分类问题算法对某桥梁辨识所得到的固振频率进行模式分类,基于SVM的一类学习算法可以在样本空间中得到一个正常的判决区域,对新出现的状态给予判决,从而达到预警的目的。本文结合某桥梁实测数据获得的模态频率对该算法进行验证,并给出了正常样本点的判决区域;利用改进后的算法可以减少算法学习时的计算量,这为对桥梁进行实时状态评价创造了必要条件。关键词:健康监测;模态参数;系统辨识;模式识别;一类分类 4Abstract Health monitoring technologies based on vibration analysis is the branch of learning that brings together theories and studies on transducer technology, communication and control in anisms and in machines. In engineering, system theory and information theories and means play a very important role and with the development of these subjects the problem is put on the agenda and studied. The main research in this paper can be classed as follows: (1) Establish the system model of large structure. Structural modal parameter identification methods which are based on ambient excitation are belong to the branch of stochastic system identification. This chapter is foundation of the others. (2) Explain the principal of the structural modal parameter identification algorithm in frequency domain and time domain which include the Peak Picking method, plex Modal Index Function method and the Stochastic Subspace Identification method and then make the contrast of these algorithms. (3) Identify the modal parameters of the certain bridge using frequency method with MATLAB language and the result indicates that this class of algorithm’s advantage is simple to manipulate a

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