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基于谱系聚类分析的桥梁结构模态参数自动化识别方法研究
被引量：
12
1
作者
徐健
周志祥
+2 位作者
唐亮
冉杰
何杰
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期206-214,共9页
桥梁结构模态参数识别作为桥梁健康监测系统的重要组成部分之一,对桥梁的长期健康监测具有重要意义。而现有的模态参数识别算法还不能实现结构系统阶次和模态参数的自动化识别,基于此,简单介绍了随机子空间算法的基本原理;通过引入"...
桥梁结构模态参数识别作为桥梁健康监测系统的重要组成部分之一,对桥梁的长期健康监测具有重要意义。而现有的模态参数识别算法还不能实现结构系统阶次和模态参数的自动化识别,基于此,简单介绍了随机子空间算法的基本原理;通过引入"滑窗技术"以实现对时变结构模态参数的在线识别;针对稳定图定阶难这一问题,提出了基于奇异熵理论的系统定阶算法,以实现系统阶次的自动化确定;又将统计学中的"谱系聚类算法"与随机子空间算法进行结合,实现桥梁结构模态参数的自动化识别。利用该算法识别苏通大桥在竖桥向和横桥向的模态参数结果,并将其与理论计算值进行对比分析,结果表明:算法不仅能实现桥梁结构系统阶次的自动化确定,还能实现模态参数的自动化识别,方便对桥梁结构参数的实时监控,了解桥梁结构的健康运营状态。
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关键词
桥梁结构
滑窗技术
随机子空间算法
模态参数
谱系聚类算法
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职称材料
基于总体平均经验模态分解算法的自适应改进
被引量：
5
2
作者
徐健
周志祥
+2 位作者
唐亮
冉杰
何杰
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期215-223,共9页
目前较为广泛使用的总体平均经验模态分解算法(EEMD)不能实现桥梁结构响应信号的自适应分解和重构,基于此,针对EEMD算法的不足,提出了能够实现桥梁结构响应信号自适应分解与重构的改进算法:首先引入自适应极值点匹配延拓算法以抑制端点...
目前较为广泛使用的总体平均经验模态分解算法(EEMD)不能实现桥梁结构响应信号的自适应分解和重构,基于此,针对EEMD算法的不足,提出了能够实现桥梁结构响应信号自适应分解与重构的改进算法:首先引入自适应极值点匹配延拓算法以抑制端点效应;再对分解信号进行聚类分析以避免模态混叠现象;最后利用各本征模态函数(IMF)对应的信息熵、能量密度和平均周期构建筛选有效IMF分量的指标(有效程度系数),以实现有效IMF分量的自动筛选,再利用筛选出的有效分量对桥梁结构响应信号进行重构。模拟信号和简支梁桥仿真算例表明,所提改进算法能够更有效、更准确的实现桥梁结构响应信号的自适应分解与重构。
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关键词
桥梁结构
模态分解算法
端点效应
聚类分析
信号重构
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职称材料
题名
基于谱系聚类分析的桥梁结构模态参数自动化识别方法研究
被引量：
12
1
作者
徐健
周志祥
唐亮
冉杰
何杰
机构
重庆交通大学土木工程学院
南充市住房和城乡建设局
西南交通大学土木工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期206-214,共9页
基金
国家自然科学基金(11627802
51478071)
文摘
桥梁结构模态参数识别作为桥梁健康监测系统的重要组成部分之一,对桥梁的长期健康监测具有重要意义。而现有的模态参数识别算法还不能实现结构系统阶次和模态参数的自动化识别,基于此,简单介绍了随机子空间算法的基本原理;通过引入"滑窗技术"以实现对时变结构模态参数的在线识别;针对稳定图定阶难这一问题,提出了基于奇异熵理论的系统定阶算法,以实现系统阶次的自动化确定;又将统计学中的"谱系聚类算法"与随机子空间算法进行结合,实现桥梁结构模态参数的自动化识别。利用该算法识别苏通大桥在竖桥向和横桥向的模态参数结果,并将其与理论计算值进行对比分析,结果表明:算法不仅能实现桥梁结构系统阶次的自动化确定,还能实现模态参数的自动化识别,方便对桥梁结构参数的实时监控,了解桥梁结构的健康运营状态。
关键词
桥梁结构
滑窗技术
随机子空间算法
模态参数
谱系聚类算法
Keywords
bridge structu re
sliding window technique
stochastic subspace identification
modal parameter
hierarchical clustering algorithm
分类号
U446.3 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
基于总体平均经验模态分解算法的自适应改进
被引量：
5
2
作者
徐健
周志祥
唐亮
冉杰
何杰
机构
重庆交通大学土木工程学院
南充市住房和城乡建设局
西南交通大学土木工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期215-223,共9页
基金
国家自然科学基金(11627802
51478071)
文摘
目前较为广泛使用的总体平均经验模态分解算法(EEMD)不能实现桥梁结构响应信号的自适应分解和重构,基于此,针对EEMD算法的不足,提出了能够实现桥梁结构响应信号自适应分解与重构的改进算法:首先引入自适应极值点匹配延拓算法以抑制端点效应;再对分解信号进行聚类分析以避免模态混叠现象;最后利用各本征模态函数(IMF)对应的信息熵、能量密度和平均周期构建筛选有效IMF分量的指标(有效程度系数),以实现有效IMF分量的自动筛选,再利用筛选出的有效分量对桥梁结构响应信号进行重构。模拟信号和简支梁桥仿真算例表明,所提改进算法能够更有效、更准确的实现桥梁结构响应信号的自适应分解与重构。
关键词
桥梁结构
模态分解算法
端点效应
聚类分析
信号重构
Keywords
bridge structure
mode decomposition algorithm
end effect
clustering analysis
signal reconstruction
分类号
U446.3 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
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1
基于谱系聚类分析的桥梁结构模态参数自动化识别方法研究
徐健
周志祥
唐亮
冉杰
何杰
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017
12
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职称材料
2
基于总体平均经验模态分解算法的自适应改进
徐健
周志祥
唐亮
冉杰
何杰
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017
5
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