用于结构动力特性识别的BPF-SSA联合滤波方法技术

本发明专利技术公开了一种用于结构动力特性识别的BPF

【技术实现步骤摘要】
用于结构动力特性识别的BPF
‑
SSA联合滤波方法


[0001]本专利技术涉及土木工程、结构工程、桥梁检测及健康监测
，特别涉及一种用于结构动力特性识别的BPF
‑
SSA联合滤波方法。

技术介绍

[0002]进入21世纪，桥梁工程进入了飞速发展的黄金时期。在此背景下，病害桥梁数目不断增加，梁板中混凝土的空洞、分层、裂缝以及钢筋的锈蚀等问题日益突出。桥梁结构快速、经济且准确的状态评估与安全诊断并如何延长其寿命变得空前重要。
[0003]健康监测中较为常用的方法是基于振型的结构健康监测。但是，直接测量的传统方法依赖人工，检测周期长。目前，国际上新提出了一种从过路车辆的动力响应中提取桥梁结构的动力特性的间接测量法，此方法具有经济、简单、高效和机动等众多优点。然而，过桥测试车辆识别桥梁动力特性的精度受到车辆自身频率、桥面粗糙度和其他环境噪音的影响，急需开发一种针对间接测量法的新型滤波技术以提高间接测量法的测量精度。

技术实现思路

[0004]鉴于目前现有滤波技术效果不佳导致间接测量法识别桥梁动力特性精度不足的技术问题，本专利技术提出一种用于结构动力特性识别的 BPF
‑
SSA联合滤波方法，用全新的、简单高效的、自主化程度较高的滤波技术滤除车体频率和背景噪音，达到清晰识别桥梁频率的技术效果。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种用于结构动力特性识别的BPF
‑
SSA联合滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0007]步骤一：测取桥梁频率值，给定一组长度为N时间序列的数据 f(t)；
[0008]步骤二：将数据f(t)的元素嵌入长度为L的K个滞后向量L
i
中，然后，将K个滞后向量进一步嵌入到一个轨迹矩阵X中；
[0009]步骤三：将轨迹矩阵X分解为d个秩等于1且范数等于奇异值的基本矩阵，再将基本矩阵集合成有限数量的群，进行分组分解；
[0010]步骤四：通过斜对角平均法，将每个步骤三中合成的矩阵转换为一组新的长度为N的时间序列数据e
i
；
[0011]步骤五：对步骤四中重建后的基本时间序列e
i
＝e1，e2，e3，...，e
d
进行傅里叶变换，可以得到频率函数E
i
＝E1，E2，E3，...，E
d
频率函数E
i
；
[0012]步骤六：分组滤波，频率函数E
i
＝E1，E2，E3，...，E
d
通过带通滤波器指定的某一频带，该频带频率为已知车辆频率N
±
1Hz，即选择一个窗函数W(f)，将窗函数W(f)与频率函数E
i
相乘，该结果仅允许频率函数E
i
通过指定的某一频带，即能够自动实现对E
i
是否在带通范围内的判断，范围外的函数在该频带外停止，主导频率在预先设定的频带内的为“通过组”，在频带外的为“停止组”，将两组基本数据集相加，经过逆傅里叶变换后分别得到传递组和
停止组相对应的时间序列 f
p
和f
s
，重构后获得新的时间序列，即为桥梁频率值。
[0013]进一步的，所述步骤一中使用搭载垂直拾振器的设备对目标桥梁进行测量获取桥梁频率值，得到一组长度为N时间序列的数据 f(t)＝[f0，f1，f2，...，f
N
‑1]，元素f0，f1，f2，...，f
N
‑1为时间步长为 t0，t1，t2，...，t
N
‑1采样时某个物理量的值，这一系列的数据可以代表测试车辆的响应历史。
[0014]进一步的，所述步骤二选择一个窗口长度L，L的范围为1＜ L＜N的整数)，将数据f(t)的元素嵌入长度为L的K个滞后向量L
i
中，其中L
i
＝[f
i
‑1，f
i
，...，f
i+L
‑2]T
，i＝1，2，...，K，其中，K＝N
‑
L+1。
[0015]进一步的，所述步骤三中将轨迹矩阵X分解为d个秩等于1且范数等于奇异值的基本矩阵，即X＝X1+X2+...+X
d
，实现轨迹矩阵X的奇异值分解；分组标准的选择取决于SSA的预期功能，将每一组的所有初等矩阵在同一组中进行求和，记为X＝X
G1
+X
G2
+ ...+X
Gm
。
[0016]进一步的，所述步骤四对步骤三分解的每个初等矩阵X
i
，i＝1～d，产生一组长度为N的基本时间序列数据e
i
，与原始数据的长度相同。
[0017]本专利技术基于带通滤波器与奇异谱分析方法，结合了两者的特点与优势，实现了对结构频率的清晰识别，具有以下技术效果：
[0018](1)本专利技术融合带通滤波器(BPF)和奇异谱分析(SSA)间接检测的方式，可达到减少资金及人员投入、操作简单、效率高、自主化高的效果；不仅提高了检测效率，还能降低桥梁结构健康检测的成本；
[0019](2)带通滤波器能够较容易地消减去由已知车辆自身频率导致的峰值，奇异谱分析可以轻易滤除车辆频率，将桥梁频率留在剩余的响应中，两者融合后的联合滤波技术能够便捷地实现对桥梁频率的清晰识别，提高了间接测量法的测量精度；
[0020](3)本专利技术新提出的联合滤波技术能够对桥梁实现快速的动力特性识别，从而对桥梁的整体结构进行全方位的安全评估，为桥梁的结构健康监测和运营维护提供新的方法。
附图说明
[0021]图1是本专利技术联合滤波技术流程图；
[0022]图2是本专利技术一个实施例子的桥梁动力特性间接测量识别滤波前结果图；
[0023]图3是图2中一个实施例子的桥梁动力特性间接测量识别滤波后结果图。
具体实施方式
[0024]以下结合附图对本专利技术实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术实施例，并不用于限制本专利技术实施例。
[0025]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0026]下面将参考附图并结合示例性实施例来详细说明本专利技术。
[0027]一种用于结构动力特性识别的BPF
‑
WT联合滤波方法，如图1 所示，为本专利技术联合滤波方法的技术流程图，按如下步骤进行：
[0028]步骤1：给定时间序列的数据f(t)＝[f0，f1，f2，...，f
N
‑1][0029]使用搭载垂直拾振器设备对目标桥梁进行测量获取桥梁频率值，得到一组长度为N时间序列的数据f(t)＝[f0，f1，f2，...，f
N
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于结构动力特性识别的BPF
‑
SSA联合滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：测取桥梁频率值，给定一组长度为N时间序列的数据f(t)；步骤二：将数据f(t)的元素嵌入长度为L的K个滞后向量L
i
中，然后，将K个滞后向量进一步嵌入到一个轨迹矩阵X中；步骤三：将轨迹矩阵X分解为d个秩等于1且范数等于奇异值的基本矩阵，再将基本矩阵集合成有限数量的群，进行分组分解；步骤四：通过斜对角平均法，将每个步骤三中合成的矩阵转换为一组新的长度为N的时间序列数据e
i
；步骤五：对步骤四中重建后的基本时间序列e
i
＝e1,e2,e3,
…
,e
d
进行傅里叶变换,可以得到频率函数E
i
＝E1,E2,E3,
…
,E
d
频率函数E
i
；步骤六：分组滤波，频率函数E
i
＝E1,E2,E3,
…
,E
d
通过带通滤波器指定的某一频带，该频带频率为已知车辆频率N
±
1Hz，即选择一个窗函数W(f)，将窗函数W(f)与频率函数E
i
相乘，该结果仅允许频率函数E
i
通过指定的某一频带，即能够自动实现对E
i
是否在带通范围内的判断，范围外的函数在该频带外停止,主导频率在预先设定的频带内的为“通过组”，在频带外的为“停止组”，将两组基本数据集相加，经过逆傅里叶变换后分别得到传递组和停止组相对应的时间序列f
p
和f
s
，重构后获得新的时间序列，即为桥梁频率值。2.如权利要求1所述的一种用于结构动力特性识别的BPF
‑
SSA联合滤波方法，其特征在于：所述步骤一中使用搭载垂直拾...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢彭真，石擎天，周愉涛，金天，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：