桥梁结构运营模态参数识别方法对比
基于DATA-SSI算法的简支梁桥模态参数识别研究
基于DATA-SSI算法的简支梁桥模态参数识别研究作者：尹红燕来源：《商情》2020年第12期【摘要】实际工程中，可先在桥梁结构上布置加速度传感器以采集该结构在运营状态下各结构部分的振动响应信号，其次将该响应信号作为随机子空间算法的输入数据以识别该结构的自振频率值、阻尼比及模态振型，最后通过对比分析该结构对应模态参数结果在不同时间段内的具体变化情况，以便辨别该结构是否处于良好的健康状态。
一旦结构的参数出现突变的情况，表明其存在安全隐患问题，则可提前采取相应的安全措施以尽可能避免安全事故的发生。
【关键词】桥梁结构，随机子空间算法，简支梁桥，模态参数1 引言实际工程中，桥梁结构的使用寿命基本为100年，而随着其运营时间的不断增加，其结构自身的不同部位会发生不同程度的损伤。
基于此，模态参数识别应运而生，其实质是通过在桥梁结构上布置一定数量的传感器，通过传感器采集结构在工作状态下的振动响应信号，其次通过某种模态参数识别算法识别其结构的模态参数结果，包括自振频率、阻尼比及模态振型，并分析对比各参数结果随时间的具体变化情况来辨别结构是否处于良好的运营状态。
鉴于此，本文通过利用基于数据驱动随机子空间算法（Data driven Stochastic Subspace Identification，DATA-SSI）对某箱形简支梁结构进行模态参数识别来简单介绍模态参数识别算法在桥梁结构中的简单运用。
2 工程背景2.1简支梁模型该简支梁桥模型为30m跨度，截面为单箱单室箱型截面，高度为2m，宽度为9.8m。
采用CIVIL MIDAS软件建立该实体模型，主梁共11个节点，10个主梁单元，全桥模型见图1所示。
图2为该桥梁结构的节点布置图。
2.2环境激励及结构响应为了模拟环境激勵下桥梁结构的振动形式，在图2中的2-10号节点处均施加竖直向下方向的白噪声激励，该白噪声是采用Matlab软件中的randn命令生成的均值为0，方差为1的随机序列，时长为60s，采样频率为100Hz，图3为节点6对应白噪声激励的时程图。
桥梁结构运营模态测试与辨识技术规程
桥梁结构运营模态测试与辨识技术规程1. 概述在桥梁结构的运营管理中，模态测试与辨识技术规程是至关重要的一部分。
通过对桥梁结构进行模态测试，可以全面了解其振动特性、自然频率和振型等参数，从而为结构的安全运营提供重要依据。
本文将从深度和广度两个方面对桥梁结构运营模态测试与辨识技术规程进行全面评估，并探讨其实际应用和意义。
2. 模态测试的基本原理模态测试是通过对桥梁结构施加外部激励，观测结构的振动响应，进而得到结构的振动模态参数的一种测试方法。
在模态测试中，常用的测试手段包括激励-响应法、频响函数法和操作模态分析法等。
通过这些测试方法，可以准确获取桥梁结构的模态参数，包括自然频率、振型、模态阻尼比等，为后续的结构健康监测和安全评估提供基础数据。
3. 辨识技术规程的制定与执行辨识技术规程是对模态测试结果进行分析和辨识的一套标准化流程。
通过辨识技术规程，可以快速准确地对模态测试结果进行解读和分析，识别出结构的重要模态，并进一步评估结构的健康状况和风险情况。
在制定和执行辨识技术规程时，需要考虑不同结构类型和使用环境的特点，确保其科学性和适用性。
4. 桥梁结构运营中的模态测试与辨识技术应用在桥梁结构的日常运营管理中，模态测试与辨识技术具有重要的应用意义。
通过定期进行模态测试，可以全面了解桥梁结构的振动特性，及时发现结构的损伤和异常情况。
基于辨识技术规程的执行，可以对模态测试结果进行有效分析，及时识别结构的重要模态和潜在问题，为结构的维护和修复提供科学依据。
5. 个人观点和理解作为桥梁结构运营中的重要技术手段，模态测试与辨识技术规程对于保障桥梁结构的安全运营具有不可替代的作用。
在实际应用中，我认为需要注重测试数据的准确性和可靠性，并将模态测试与辨识技术与结构的长期健康监测相结合，持续跟踪和评估结构的运营状态，确保其安全稳定运行。
6. 总结通过本文对桥梁结构运营模态测试与辨识技术规程的全面评估，我们深入了解了其基本原理和实际应用。
桥梁结构模态参数识别方法综述
摘 要 ： 随着传 感技 术 、 信号 采集 与处 理 等技 术 的发展 ， 桥梁 结构 模 态参 数识 别方 法 在桥 梁结 构健 康监 测 领域 已经 得 到普 遍 重 视 。然 而， 这些 方法 应用 于实 际工程 中遇 到 了很 多困难 。该 文基 于近 ２ ａ 国内外 振动信 息 的桥梁 结构模 态参 数识 别 算 将 ０来 法 的研 究 和应用 现状 ， 点 回顾 了桥梁结 构模 态参 数识 别算 法 ， 有待 于进 一步研 究 的 问题 进行 了展望 。 重 并对 关键词： 桥梁 结构 ； 构模 态参数 识 别 ； 态 参数 ； 态试 验 结 模 模 中图 分类 号 ： ４ Ｕ４ １ 文 献标 识码 ： 文 章编 号 ：０ ９ ７ １ （ ０ ２ ０ — １９ ０ Ｅ １０ — ７ ６ ２ １ ） ８ ０ ５ — ４
２１年 ８ ０２ 月第 ８ 期
城 市道桥 与 防 洪
桥梁结构Biblioteka １９ ５ 桥 梁结构模 态参数识别 方法综述
李 建 国 ， 亮 顾 大鹏 ， 航 赵 ， 孙
（ ． 春市 市政 工程设 计研 究 院 ， 林长 春 １０ ３ ； ． 林省 交通 规划 设计 院 ， １长 吉 ３０３ ２ 吉 吉林 长春 １ ００ ； ． ３０ ０ ３ 北京 工业 大学工 程抗 震 与结
０ 引 言
伴 随 人类 文 明 的发 展 和科 学技 术 水平 的提 高 ， 类 对 自然界 进 行 着 前所 未 有 的改 造 。工业 的 人 发展 ， 人类生存 的需要 ， 使各种大型桥梁结构不 断 地 涌 现 。桥 梁结 构 的复 杂化 ， 型化 已成 为 一种 发 大 展趋势 ，大跨度 的桥梁 的建造使结构健康 监测技 术 的重 要 性 和必 要 性 被 人 们 所 认 识 。这 是 由于 大 型桥梁结 构使用期长 ，在其 服役期 内不可避免地 受到环境腐蚀 、 材料老化 、 荷载 的长期效 应等因素 的影响 ， 使其工作能力受到限制。一旦这些结构失 去工作 的能力 ， 将给人们带来 巨大的损失 ， 其后果 不堪 设 想 。 所 以就要 对 桥 梁 结 构 进行 服 役 期 内的 长期监测 ， 及时诊断其遇到 的问题 ， 为人类 减少灾 害 。这 些 都 要 由结 构 的监 测技 术 来 完 成 。 对桥梁结构进行模态参数识别是结 构健康监 测的重要组成部分 。对各种大型的桥梁结构进行 分析及 主被动控制 ， 都必须确定结构的参数（ 刚度 、 质量 、 阻尼等）如何确定这些参数要归结 于参数识 。
桥梁结构模态参数在线识别技术研究
桥梁结构模态参数在线识别技术研究一、绪论桥梁作为交通运输中的重要组成部分，承担着重要的工程功能。
随着桥梁的老化和使用年限的不断增加，桥梁结构的健康状态监测和评估变得尤为重要。
而桥梁的结构模态参数在线识别技术研究，则是桥梁健康监测的重要研究方向。
二、桥梁结构模态参数桥梁结构模态参数可以反映桥梁结构的振动特性和变形情况，同时也是桥梁结构健康状态评估的重要依据。
主要包括桥梁结构的固有频率、阻尼比和振型等。
其中，固有频率一般定义为桥梁自由振动时的固有频率，表示桥梁结构的振动快慢和振动环节；阻尼比则是描述桥梁结构振动衰减的关键参数，能够反映桥梁结构的能量损耗情况；而振型则是描述桥梁结构振动状态的形态和空间位置的重要参数，可以用于筛选出异常的桥梁结构振动情况。
三、桥梁结构模态参数在线识别技术桥梁结构模态参数在线识别技术的研究在桥梁结构健康监测和评估中具有重要的应用价值。
通过实时监测桥梁结构的振动情况，结合数据处理和算法分析，可以实现桥梁结构模态参数在线识别。
目前，桥梁结构模态参数在线识别技术主要有以下几种方法：1. 计算模型法：基于桥梁结构有限元模型，通过模拟桥梁受力及变形情况，计算桥梁结构的固有频率、阻尼比和振型等模态参数。
该方法需要较精确的桥梁有限元模型和实时的外部荷载，同时也容易受到外界因素干扰。
2. 系统辨识法：该方法是基于系统辨识的思想，通过对桥梁结构自由振动数据进行信号处理和特征提取，获得桥梁结构模态参数，并建立系统数学模型。
该方法适用范围较广，不需要事先的数学模型，但需要大量的实验数据建模。
3. 机器学习法：该方法是通过数据分析和算法学习建立桥梁结构的模型，并预测桥梁结构的模态参数。
机器学习法可以自动学习桥梁结构振动数据的特征，并能够应对不确定性的外部干扰，因此表现较好，但需要大量的数据集进行训练。
四、总结与展望桥梁结构模态参数在线识别技术研究是桥梁健康监测领域的重要研究方向。
目前，针对不同的桥梁结构类型和应用场景，出现了各种各样的在线识别方法，如计算模型法、系统辨识法和机器学习法等。
不中断运营的既有桥梁模态参数识别
不中断运营的既有桥梁模态参数识别常军;顾坚;孟浩【摘要】为了在不中断桥梁运营的前提下使结构模态参数识别结果更精确,采用随机子空间方法对汽车荷载和环境激励共同作用下的不中断运营的桥梁结构进行模态参数识别研究,并采用一三跨连续梁的有限元模型进行了验证.结果表明,随机子空间方法可以识别汽车、环境共同作用下的桥梁结构模态参数识别,可以有效地识别环境激励下的不中断运营的桥梁结构的模态参数,拓展了随机子空间方法适用范围.【期刊名称】《广西大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(035)001【总页数】5页(P131-135)【关键词】桥梁结构;随机子空间;环境激励;汽车荷载;不中断运营;参数识别【作者】常军;顾坚;孟浩【作者单位】苏州科技学院土木工程学院,江苏,苏州,215011;苏州科技学院科技处,江苏,苏州,215011;苏州科技学院土木工程学院,江苏,苏州,215011【正文语种】中文【中图分类】U441道路是经济发展的动脉，桥梁作为道路的关键点，其健康状况受到了国内外工程界和学术界的广泛关注。
了解桥梁健康状况的主要手段是建立桥梁健康监测系统。
而桥梁健康监测系统的基础是结构模态参数识别。
目前，国内外许多结构都安装了健康监测系统［1-3］。
近年来，基于环境激励的结构模态参数识别方法正逐渐成为国内外研究的一大热点。
通常认为地脉动、风及其组合作用可视为环境激励，环境激励下的系统识别具有许多优势:无须昂贵的激励设备;不中断结构的正常运营;只需测定响应数据等。
对于桥梁结构来说，检测方法是否先进科学的关键指标是该检测方法是否需要中断桥梁运营，因为中断桥梁运营会产生很大的经济成本，进而引申出一个关键问题，即汽车荷载能否视为环境激励的组成部分。
目前，由不同的研究者基于不同的用途提出了一些环境激励下的系统识别方法，如:基于离散时间数据的ARMA模型，基于功率谱密度的峰值法，自然激励技术(NExT)，随机子空间法等［4-5］。
桥梁模态参数识别方法
桥梁模态参数识别方法桥梁模态参数识别就像是给桥梁做一场超级细致的身体检查，找出它隐藏的那些“小秘密”。
你可以把桥梁想象成一个超级大的乐器，模态参数呢，就像是这个乐器独特的音色密码。
识别这些参数就如同寻找这个大乐器到底能发出哪些独特的声音。
有的方法就像是用听诊器一样，一点点去听桥梁的“心跳”。
比如说环境激励法，这就好比是在桥梁正常工作的时候，趁它不注意，悄悄去偷听它在自然环境下的那些微弱的“哼哼声”。
就像在一个热闹的聚会上，想要听清楚一个人小声嘀咕啥，得非常专注才行呢。
还有一种方法叫强迫振动法，这就像是给桥梁来一场超级刺激的摇滚音乐会。
给它施加一个特定的力，就像摇滚歌手在舞台上尽情呐喊，让桥梁随着这个力开始“摇摆”，然后我们就可以观察它是怎么动的，就像观察一个在舞台上疯狂跳舞的人，从它的舞步里分析出它的特点。
而对于基于输出的模态识别方法，这就像是从桥梁的“言行举止”来判断它的内在性格。
只看它对外界的反应，就像看一个人遇到事情的反应来判断他的性格一样。
不打扰它，就静静看着它怎么应对日常的“小麻烦”，像是风轻轻吹过或者车辆经过时它的微小晃动。
参数识别里的频域法呢，就像是把桥梁的反应放在一个特殊的音乐播放器里，把它的振动变成一个个高低不同的音符。
然后通过分析这些音符的高低、长短，来解读桥梁的秘密。
这就好比从一首奇怪的音乐里找出那些隐藏的旋律规则。
时域法又像是一个时间的侦探。
在时间的长河里，跟踪桥梁的每一个小动作，不放过任何一个小细节。
从它一瞬间的抖动到长时间的缓慢变化，就像侦探追查罪犯的每一个踪迹一样，严谨得很。
模态参数识别可不能马虎呀，不然就像给一个病人乱开药一样。
要是识别错了，那对桥梁的健康评估可就大错特错了。
就好比把一个只是有点小感冒的人当成得了绝症，那可就闹大笑话了。
所以这些方法得相互配合，就像一群超级英雄组合起来，才能准确地掌握桥梁的模态参数，确保桥梁这个“大巨人”稳稳地站在那里，不会突然给我们来个大惊吓。
基于fm-emd的桥梁结构运行模态识别方法
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桥梁结构运营模态测试与辨识技术规程
桥梁结构运营模态测试与辨识技术规程
桥梁结构运营模态测试与辨识技术规程是指对桥梁结构进行运营模态测试和辨识的技术规范和步骤。
桥梁结构的运营模态测试和辨识是为了评估桥梁结构的健康状况和安全性能，并提供相应的维修和加固措施。
该技术规程包括以下内容：
1. 测试目标和原则：明确运营模态测试的目标和原则，例如确定桥梁的固有频率和振型，检测潜在的损伤。
2. 测试方法和设备：介绍运营模态测试的方法和所需设备，例如使用激励器和加速度传感器进行测试。
3. 测试步骤和流程：详细描述运营模态测试的步骤和流程，包括预处理、数据采集、数据处理和分析等。
4. 数据处理和分析：说明如何对采集到的数据进行处理和分析，例如使用傅里叶变换和模态分析方法。
5. 辨识方法和结果评价：介绍桥梁结构辨识的方法和评价指标，例如通过比较实测振型和理论振型来判断桥梁结构的健康状况。
6. 结果报告和维修建议：根据测试结果编写测试报告，并提供相应的维修和加固建议。
7. 质量控制和安全注意事项：强调在测试过程中的质量控制和
安全注意事项，确保测试结果准确可靠。
桥梁结构运营模态测试与辨识技术规程的制定和实施可以帮助监测桥梁结构的健康状况，及时发现和修复潜在的结构问题，提高桥梁的安全性和使用寿命。
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桥梁结构运营模态参数识别方法对比
对于桥梁结构的运营模态参数识别方法有几种常见的方法，包括模型识别法、基于监测数据的参数识别法和基于智能优化算法的参数识别法。
1. 模型识别法：该方法需要通过建立合适的模型来描述桥梁结构的动力响应，并通过与实测数据的匹配来识别模型中的参数。
常用的模型包括有限元模型和状态空间模型等。
模型识别法的优点是具有较高的精度和可靠性，可以实现对各种模态参数的准确识别。
但缺点是需要事先建立准确的模型，并且对模型的选择和参数估计有一定要求。
2. 基于监测数据的参数识别法：该方法通过实时监测桥梁结构的振动响应数据，利用简化的模态方程和参数识别算法，直接从监测数据中提取出结构的模态参数。
常用的参数识别算法包括最小二乘法、自相关分析和频域拟合法等。
基于监测数据的参数识别法的优点是不需要事先建立准确的模型，直接从实测数据中提取参数，因此更加简便快捷。
但缺点是对数据质量有一定要求，对误差和噪声较为敏感。
3. 基于智能优化算法的参数识别法：该方法通过引入智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等，对桥梁结构的模态参数进行优化搜索和识别。
该方法通过对参数空间进行搜索和优化，能够有效地找到最优解，对数据质量的要求相对较低。
但缺点是算法复杂度较高，计算效率较低，对参数空间的选择和搜索策略有一定要求。
以上三种方法各有优缺点，选择何种方法主要根据实际需求和具体情况来确定。
在实际应用中，常常需要综合考虑多种方法的优点，结合使用，以提高参数识别的精度和可靠性。