系統(tǒng)辨識(shí)在橋梁狀態(tài)監(jiān)測(cè)及健康評(píng)價(jià)中的應(yīng)用.pdf

1、橋梁狀態(tài)監(jiān)測(cè)與健康評(píng)價(jià)技術(shù)糅合了傳感器技術(shù)、通信和計(jì)算機(jī)技術(shù)以及信息技術(shù)的理論和方法，從經(jīng)典的學(xué)科劃分來(lái)看，橋梁狀態(tài)監(jiān)測(cè)與健康評(píng)價(jià)屬于結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)范疇，而從工程實(shí)踐中具體應(yīng)用中來(lái)看，系統(tǒng)理論、模式識(shí)別等信息技術(shù)起著非常重要的作用。可以說(shuō)，正是有了信息處理技術(shù)等相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展，該課題的研究才被提到日程上來(lái)。 本文的主要工作如下： 1.討論了基于振動(dòng)理論的大型結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型的建立。大型橋梁的模態(tài)參數(shù)識(shí)別實(shí)質(zhì)上是基于環(huán)境激勵(lì)

2、的一種隨機(jī)系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)問(wèn)題，該模型的建立為后續(xù)章節(jié)的展開(kāi)提供了必不可少的平臺(tái)。 2.在頻域和時(shí)域中深入探討了橋梁模態(tài)參數(shù)識(shí)別兩類算法實(shí)現(xiàn)的基本原理，其中頻域識(shí)別算法包括：峰值檢測(cè)法（Peak Picking）、復(fù)模態(tài)指示函數(shù)法（Complex Modal Index Function）；時(shí)域識(shí)別算法包括：隨機(jī)子空間識(shí)別方法（Stochastic Subspace Identification），并從系統(tǒng)辨識(shí)的角度對(duì)這兩類算法進(jìn)行

3、了研究對(duì)比。 3.結(jié)合某橋梁的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，利用頻域法對(duì)該橋梁的模態(tài)參數(shù)進(jìn)行識(shí)別，從該算法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程來(lái)看，頻域識(shí)別算法的優(yōu)點(diǎn)是操作簡(jiǎn)單、識(shí)別速度快，在實(shí)際工程中經(jīng)常使用。 4.結(jié)合某橋梁的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，利用隨機(jī)子空間識(shí)別方法對(duì)橋梁模態(tài)參數(shù)進(jìn)行識(shí)別，該方法彌補(bǔ)了頻域識(shí)別方法的不足，最后的識(shí)別結(jié)果表明該方法在實(shí)際工程應(yīng)用中的有效性。 5．橋梁狀態(tài)評(píng)價(jià)實(shí)際上可以認(rèn)為是“一類學(xué)習(xí)”或“異常監(jiān)測(cè)”問(wèn)題。本文利用改進(jìn)的基于SVM