模态识别结果的综合后处理方法.docx

模态识别结果的综合后处理方法 本章基于上述方法，编写识别程序，对滨州黄河公路大桥连续近 90 小时的桥面加速度数据进行了频率及振型识别。 各种随机及未知因素，导致了识别结果具有一定的随机误差，这些随机误差只有在对多段数据进行综合处理后才能被有效去除，只用少数几段数据进行识别其结果可信度不高。 8.1 频率结果的综合后处理方法 (1) 异常数据剔除 对大量数据段进行识别的过程中难免有很少的识别结果是明显有问题的，后处理的第一步就是去除这些异常结果。本章认为，如果某识别结果与前后相邻时间的识别结果有较大差异，同时前后相邻时间的识别结果之间差异很小时，则此识别结果异常，应当去除。图3-15为滨州黄河公路大桥近90个小时的竖向 1 阶频率识别结果，虚线为原始结果，其中图示部分为异常数据，需要去除，实线为去除了异常数据后的频率结果。 (2) 小波滤波 温度变化和桥梁损伤是导致桥梁结构刚度变化的两大主要因素。桥梁损伤导致的刚度变化是稳定持续的，与之对应的频率变化也是稳定持续的。图3-15中频率在短时间内的波动并不是损伤引起的，因为桥梁结构不可能在短时间内发生了损伤，又自行修复了。所以本章认为，图3-15中频率在短时间内的波动是由温度在短时间内的波动变化以及识别误差和各种随机因素引起的，但这种频率波动与温度波动中之间很难建立起对应关系，因为其中包含了随机误差。在实际工程中，我们更加关心的是频率缓慢稳定持续的变化与温度缓慢稳定持续的变化之间的对应关系，因为这种关系对于给定桥梁是稳定的，我们可以利用这种关系大致去除桥梁频率受温度的影响。基于以上考虑，本章采用基于小波变换的滤波技术去除这种频率在短时间内的波动，这样做的优点是去除了识别频率中的随机误差，使处理后的数据可信和稳定。图3-16中蓝色细线为原始的识别频率，红色粗线为小波滤波后的结果。 2 振型结果的综合后处理方法 先将所有无车时段的振型向量对某一参考测点进行归一化处理，处理的结果是每个振型向量的参考测点处的分量值为 1。归一化后，对振型的处理就可以转化为对振型各测点分量的处理。对振型分量的处理采用与前面处理频率相同的方法。本章对滨州黄河公路大桥 4 个测点进行识别，得到具有 4 个分量的振型识别结果。对此振型按分量 3 进行归一，之后对 1、2、4 测点进行去除异常值和滤波处理，图3-17显示了处理结果，其中粗线为最终的处理结果。可见综合后处理有效地去除了原始识别结果中的异常数据和随机误差，使最终结果稳定、可靠。 9 滨州斜拉桥模态识别的结果评价 滨州黄河公路大桥近 90 小时的桥面竖向 1 阶频率识别结果如图3-16的所示，频率在近 4 天内增大了约 0.02Hz，占平均频率的 7%左右。由于桥梁损伤将引起桥梁主频的持久性的台阶式降低，而图3-16中未发现这种特征，因而表明滨州桥在这 4 天内没有较严重的损伤发生，其频率变化主要是由温度引起的。 由图3-17的振型识别结果可知，滨州黄河公路大桥在近 90 小时内的桥面振型没有发生明显变化。这说明两个问题：1) 滨州桥没有发生严重的局部损伤；2) 温度对桥梁振型的影响不大，说明温度引起的滨州桥刚度整体性变化占多，而局部性刚度变化占少。