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《基于經(jīng)驗小波變換的橋梁結構模態(tài)參數(shù)識別》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、國內(nèi)圖書分類號：U448.27密級：公開國際圖書分類號：西南交通大學研究生學位論文基于經(jīng)驗小波變換的橋梁結構模態(tài)參數(shù)識別（國家自然科學基金項目資助，編號：51678489）（國家重點研發(fā)計劃資助，編號：2016YFC0802202）年級二〇一五級姓名夏雄申請學位級別工學碩士專業(yè)橋梁與隧道工程指導老師單德山教授二零一八年五月ClassifiedIndex:U448.27U.D.C:SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisMODELPARAMETERIDENTIFICATIONOFB
2、RIDGESTRUCTUREBASEDONEMPIRICALWAVELETTRANSFORMGrade:2015Candidate:XiaXiongAcademicDegreeAppliedfor:MasterSpeciality:BridgeandTunnelEngineeringSupervisor:Prof.ShanDeshanMay,2018西南交通大學碩士研究生學位論文第I頁摘要橋梁結構模態(tài)參數(shù)識別是實現(xiàn)橋梁健康監(jiān)測的重要步驟，是系統(tǒng)識別和損傷識別的基礎。面對橋梁結構模態(tài)密集、測試信號噪聲強度高等特點，常規(guī)時域、頻域識
3、別方法難以奏效，新興的時頻域方法成為新的研究思路，然而小波變換、HHT等時下運用最廣泛的方法均存在難以克服的缺點。為在時頻域內(nèi)識別橋梁結構的模態(tài)參數(shù)，引入最新提出的信號處理手段——經(jīng)驗小波變換，并針對其在處理橋梁動力測試信號時遇到的問題，提出相關改進方法，使其能夠對測試信號有效分解，并在此基礎上，提出有效成分的篩選規(guī)則、介紹模態(tài)參數(shù)識別算法Hilbert變換和隨機子空間，并以此建立一套橋梁結構模態(tài)參數(shù)識別流程。為驗證所提基于改進經(jīng)驗小波變換識別橋梁模態(tài)參數(shù)方法的有效性，結合一座曲線斜拉橋的縮尺試驗模型橋和一座實際大跨度斜拉橋動力
4、測試數(shù)據(jù)，通過對測試信號的處理，成功識別了兩座橋梁主梁豎橋向和橫橋向的自振頻率、阻尼比和模態(tài)振型，并與有限元計算理論值取得一致性，對比相關文獻研究結果，表明該方法能更全面地識別橋梁模態(tài)信息。結果表明：無論是在試驗室環(huán)境下，以人工激振形式得到的橋梁振動響應信號，還是實際橋梁運營狀態(tài)中，通過環(huán)境激勵方式采集到的響應信號，該方法均能對測試信號進行有效分解，提取包含結構模態(tài)信息的成分，并識別出橋梁結構的模態(tài)參數(shù)，為該領域的深入研究提供了一種新方法。關鍵詞：模態(tài)參數(shù)識別、經(jīng)驗小波變換、信號處理、斜拉橋、Hilbert變換、隨機子空間西南交
5、通大學碩士研究生學位論文第II頁AbstractModalparameteridentificationisanimportantsteptoimplementbridgehealthmonitoring,anditisalsothebasisofsystemidentificationanddamageidentification.Duetothedensitymodalproblemsofbridgestructureandhighnoiseintensityoftestsignal,commontimedomainandf
6、requencydomainidentificationmethodsaredifficulttoobtainsatisfactoryresults.Inrecentyears,thenewtime-frequencydomainmethodshavebecomeanewresearchdirection.However,themostwidelyappliedmethodssuchaswavelettransformandHHTallhaveinsuperabledefects.Toidentifythemodalparame
7、tersofbridgestructureinthetime-frequencydomain,thelatestsignalprocessingmethodcalledEmpiricalWaveletTransformwasintroduced.Andsomeimprovementswereputforwardconsideringtheproblemsencounteredintheprocessingofbridgedynamictestsignals,sothatitcaneffectivelydecomposethesi
8、gnals.Onthisbasis,aselectionruleforeffectivecomponentswasproposed,theHilberttransformandstochasticsubspaceidentificationwereintrodu
