桥梁结构动力测试信号的自适应形态学滤波研究

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.

关键词：铁路桥梁、自适应形态学滤波器、试验研究、参数识别、确定-随机子空间识别

所属期刊栏目：58

分类号：TN713;U448.13(基本电子电路)

资助基金：国家重点基础研究发展计划2013CB036300-2

在线出版日期：2018-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：15-19