改進EMD和COV-SSI在橋梁結構模態參數識別中的運用

尹紅燕，唐 莉，劉東霞

(重慶交通職業學院，重慶 402247)

0 引言

橋梁結構在正常使用過程中，會受到外部荷載、有害物質以及自身材料老化等因素的影響，以致橋梁結構可能出現不同程度的損傷和抗力衰減[1]，進而直接影響其正常使用，嚴重時還會引發安全事故。可見，實際工程中有必要對橋梁結構進行運營狀態的評估。

現階段，以振動分析為基礎的橋梁狀態[2]評估方法[3]逐漸受到人們的重視，基本原理是通過對橋梁結構的模態參數進行識別，并分析對比結構在完好狀態和損傷狀態兩種狀態下各模態參數的變化情況來辨識該結構是否處于良好的運營狀態[4]。為了實現對橋梁結構的實時運營狀態辨識，需對其模態參數結果進行實時地識別。目前，已有不少學者對模態參數的實時識別做了一定的研究，但他們往往僅注重于實現對響應信號的模態參數識別，而忽略了響應信號自身攜帶著一定的噪聲，噪聲的存在會直接影響模態參數識別的精確性。如孫富國[5]直接將模糊聚類算法和P_LSCF算法進行結合實現橋梁結構的模態參數識別，并未對傳感器采集到的響應信號進行降噪處理；陳永高[6]在利用自適應EEMD對響應信號進行分解處理時，也未對響應信號進行一定的預處理。基于此，為了精確地對實際橋梁結構的健康狀態進行實時監測，本研究將利用經驗模態分解算法(Empirical Mode Decomposition, EMD)[7]和協方差驅動隨機子空間識別(Covariance Driven Stochastic Subspace Identification, COV-SSI)算法[8]構建一套新的橋梁結構模態參數識別系統。……