【摘要】： 大型桥梁健康监测的难点之一是对桥梁结构响应的客观、有效分析与处理。由于实测响应趋于非线性、非平稳,难以用发展相对成熟的线性和平稳过程理论来解释,因而迫切需要发展有效实用的结构响应分析与处理技术。 Hilbert-Huang变换(HHT)是一种全新的信号时频分析方法,本文在研究其基本理论的基础上,利用已建立的南京长江大桥健康监测系统,将HHT应用于桥梁监测信号的分析与处理中,并对时变结构的模态参数识别问题进行了研究。通过对实测结构响应进行更客观、有效、科学的分析和处理,探索桥梁结构复杂、非平稳响应的内在机理。 论文的主要研究内容如下: (1)提出了一种新的端点效应抑制方法——极值平移法,并将HHT与小波变换、Fourier变换进行了对比分析。端点效应是应用经验模态分解(EMD)的瓶颈问题,其有效解决对完善HHT理论具有重要意义。本文以信号端点及其附近极值的特征作为延拓依据,分别在信号两端各添加四个平移极值点,以此达到抑制端点发散的目的。实测响应的分解结果表明该方法计算效率高,可有效地减轻端点效应对EMD的影响;对比分析结果表明HHT在处理非线性、非平稳信号方面具有明显的优势。 (2)提出了一种消除桥梁响应信号中存在的短时强噪声干扰的方法。根据短时强噪声干扰会导致瞬时振幅和瞬时频率表现出明显异常的特点,通过拟合正常区段的数据来消除这种异常,从而使相应的IMF得到净化。数值仿真和南京长江大桥实测数据的处理结果表明了该方法的良好效果。 (3)将EMD用于桥梁监测信号的趋势分析中,寻求火车激励下桥梁复杂响应的构成机理。首先,计算桥梁在一定加载模式下的位移和应力响应。然后,用EMD把响应分离成不含趋势项的振动分量和趋势项,研究各分量对应的物理意义。最后,利用南京长江大桥健康监测系统采集的实测数据对响应构成机理进行了探讨。研究成果可应用于桥梁健康监测和状态评估的实际工程中。 (4)提出了一种识别时变结构模态参数的方法。推导出了利用时变单自由度结构的位移响应识别模态参数的理论表达式。然后根据EMD优良的模态滤波性能,将该方法扩展到时变多自由度结构的模态参数识别中。通过对时变多自由度结构的响应进行处理,从中分离出对应结构单阶模态的瞬态响应。仿真算例表明了该方法的良好识别效果。 (5)自行设计一时变结构实验,对本文提出的时变结构模态参数识别方法作进一步的研究。实验对象为一悬臂梁结构,通过振动时改变梁的附加质量和刚度的大小来实现质量连续变化、刚度连续变化和刚度突变三种时变结构,利用梁上测点的自由振动加速度响应识别结构时变的模态参数,并将识别结果与梁在几个指定状态下(时不变结构)模态参数的识别值以及理论计算值进行了对比和分析,从而表明了本文方法在实际应用中的可行性和有效性。 【关键词】：桥梁健康监测 信号分析与处理 Hilbert-Huang变换 时变结构 模态参数识别
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TN911.7
【DOI】：CNKI:CDMD:1.2008.167143
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-29
• 1.1 桥梁健康监测概述12-13
• 1.2 信号分析与处理在桥梁健康监测中的重要性13-14
• 1.3 信号分析与处理常用方法及特点14-19
• 1.3.1 Fourier变换14-15
• 1.3.2 短时Fourier变换15-16
• 1.3.3 Wigner-Ville分布16-17
• 1.3.4 小波变换17-18
• 1.3.5 Hilbert-Huang变换18-19
• 1.4 Hilbert-Huang变换的应用现状19-21
• 1.5 时变结构模态参数识别概述21-22
• 1.6 时变结构模态参数识别研究进展22-24
• 1.7 结构模态参数识别的时频分析方法24-26
• 1.8 本文的主要研究工作26-29
• 第二章 Hilbert-Huang变换的基本理论研究与应用29-53
• 2.1 Hilbert变换与解析信号29-31
• 2.2 本征模函数与经验模态分解31-33
• 2.3 Hilbert谱分析33-36
• 2.3.1 Hilbert谱33-35
• 2.3.2 Hilbert谱的时频分辨特性35
• 2.3.3 Hilbert边际谱35-36
• 2.4 端点效应的抑制36-43
• 2.4.1 端点效应抑制的一种新方法——极值平移法36-41
• 2.4.2 极值平移法的应用实例41-43
• 2.5 信号对比分析43-52
• 2.5.1 仿真信号的对比分析43-48
• 2.5.2 实测桥梁监测信号的对比分析48-52
• 2.6 小结52-53
• 第三章 基于Hilbert-Huang变换的信号滤波降噪技术53-71
• 3.1 信号滤波技术简介53-54
• 3.2 EMD的滤波特性54-57
• 3.3 短时强噪声干扰的消除57-70
• 3.3.1 模态混叠59-61
• 3.3.2 间断检验61-64
• 3.3.3 短时强噪声干扰的消除方法64-68
• 3.3.4 应用实例68-70
• 3.4 小结70-71
• 第四章 经验模态分解在桥梁监测信号趋势分析中的应用71-84
• 4.1 概述71-72
• 4.2 EMD与常用趋势项提取方法的比较72-74
• 4.3 基于桥梁仿真模型的响应趋势分析74-81
• 4.3.1 简支梁的车辆强迫振动理论74-76
• 4.3.2 仿真模型76-78
• 4.3.3 响应的趋势分析78-81
• 4.4 南京长江大桥实测应变响应的趋势分析81-83
• 4.5 小结83-84
• 第五章 基于Hibert-Huang变换的时变结构模态参数识别84-102
• 5.1 时变结构的理论模型和求解方法84-85
• 5.2 时变单自由度结构模态参数识别85-89
• 5.2.1 自由振动条件下时变单自由度结构模态参数识别85-88
• 5.2.2 受迫振动条件下时变单自由度结构模态参数识别88-89
• 5.3 时变单自由度结构数值仿真89-96
• 5.3.1 数值仿真模型89-91
• 5.3.2 利用自由振动响应识别时变模态参数91-93
• 5.3.3 利用受迫振动响应识别时变模态参数93-96
• 5.4 时变多自由度结构模态参数识别96-100
• 5.4.1 基本方法96-97
• 5.4.2 数值仿真97-100
• 5.5 小结100-102
• 第六章 时变结构实验102-121
• 6.1 实验总体设计思想102
• 6.2 实验基本设备102-104
• 6.3 质量连续变化的实验设计及实测数据分析104-112
• 6.3.1 实验设计和实测数据104-106
• 6.3.2 理论计算106-107
• 6.3.3 实测数据分析107-112
• 6.4 刚度连续变化的实验设计及实测数据分析112-117
• 6.4.1 实验设计和实测数据112-114
• 6.4.2 理论计算114
• 6.4.3 实测数据分析114-117
• 6.5 刚度突变实验及实测数据分析117-120
• 6.5.1 实验设计和实测数据117-118
• 6.5.2 理论计算118
• 6.5.3 实测数据分析118-120
• 6.6 小结120-121
• 第七章 结论及展望121-124
• 7.1 结论121-122
• 7.2 展望122-124
• 参考文献124-140
• 致谢140-141
• 攻读博士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目141-143