实时在线桥梁模态参数自动识别

• Published in: 振动、测试与诊断 Vol. 41; no. 1; pp. 76 - 84
• Main Authors: 梁鹏, 贺敏, 张阳, 叶春生, 李琳国
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 长安大学公路学院 西安,710064 01.02.2021; 长安大学公路大型结构安全教育部工程研究中心 西安,710064%长安大学公路学院 西安,710064
• Subjects: 稳定图; 模态识别; 模糊C均值聚类算法; 模态识别系统; 动态可变滑动数据窗; 实时在线自动识别
• ISSN: 1004-6801
• DOI: 10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2021.01.011

U446.1%U441+.3%TH17; 为系统实现桥梁实时在线模态参数自动识别,从数据分析和系统搭建两方面解决桥梁模态参数自动识别问题.首先,引入改进的模糊C均值聚类(fuzzy C-means,简称FCM)算法,通过设定最大聚类数目,得到不同聚类数目下的累积邻接矩阵,并引入图切分算法,自动确定最佳聚类数目,实现稳定图自动识别;其次,提出集数据采集、传输和分析一体化的模态参数自动识别系统框架,通过建立数据解析过程,保证实时在线模态识别的数据获取,并提出动态可变滑动数据窗,保证在线自动识别的实时性;最后,将提出的算法和系统框架运用于拱桥模型来验证所提方法和系统的可行性.结果表明:改进的模糊C均值聚类算法不需要任何人工干预,在默认参数下就可以自动获得最佳聚类数目,实现稳定图自动识别;提出的自动识别系统框架和动态可变滑动数据窗能够实现模态参数自动识别,并保证识别的实时性;提出的桥梁模态参数自动识别方法和自动识别系统能够用于桥梁结构实时在线模态参数的自动识别.