茅建校, 王 浩, 荀智翔
(東南大學(xué) 混凝土及預(yù)應(yīng)力混凝土結(jié)構(gòu)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 江蘇 南京 210096)
?
大跨度斜拉橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別時(shí)頻方法對(duì)比研究
茅建校, 王浩, 荀智翔
(東南大學(xué) 混凝土及預(yù)應(yīng)力混凝土結(jié)構(gòu)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 江蘇 南京 210096)
摘要:利用蘇通大橋結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(SHMS)記錄的臺(tái)風(fēng)期間大橋加速度響應(yīng),分別基于希爾伯特-黃變換(HHT)和小波變換(WT)方法對(duì)該橋進(jìn)行了模態(tài)參數(shù)識(shí)別,并將2種識(shí)別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比.在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步研究了模態(tài)阻尼比與橋址區(qū)實(shí)測(cè)平均風(fēng)速的關(guān)系.結(jié)果表明:基于HHT和WT方法識(shí)別出的模態(tài)頻率值基本一致;模態(tài)阻尼比差距較大,基于HHT方法識(shí)別的阻尼比均值略大于基于WT方法的識(shí)別結(jié)果;基于HHT和WT方法識(shí)別的模態(tài)阻尼比隨風(fēng)速的變化趨勢(shì)類似.
關(guān)鍵詞:蘇通大橋; 模態(tài)參數(shù)識(shí)別; 希爾伯特-黃變換(HHT); 小波變換(WT)
大跨橋梁的模態(tài)參數(shù)包括頻率、振型及阻尼比,它們具有明確的物理意義,是對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行有限元模型修正、損傷識(shí)別及振動(dòng)控制等研究的基礎(chǔ)和前提[1].環(huán)境激勵(lì)法是進(jìn)行大跨度橋梁模態(tài)參數(shù)識(shí)別最常用的激勵(lì)方法,具有無(wú)需激振器、節(jié)省費(fèi)用、安全性好等優(yōu)點(diǎn)[2].
傳統(tǒng)的環(huán)境激勵(lì)下結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法主要包括時(shí)域分析法和頻域分析法[3-4].峰值拾取(PP)法和頻域分解(FDD)法均是較為常用的頻域分析方法,僅需在頻域內(nèi)對(duì)結(jié)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析.PP法簡(jiǎn)單易用,但存在功率譜泄露、密集模態(tài)易丟失等問(wèn)題;FDD法提升了密頻結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別的效果,但功率譜值泄露、峰值點(diǎn)選取主觀性大等問(wèn)題仍難以解決[5].隨機(jī)子空間(SSI)法和自然激勵(lì)(NExT)法為時(shí)域分析中較為常用的方法,2種方法在時(shí)域內(nèi)直接對(duì)結(jié)構(gòu)振動(dòng)響應(yīng)進(jìn)行分析,避免了傅立葉變換造成的功率譜值泄露,但是噪聲污染和虛假模態(tài)仍是阻礙其進(jìn)一步發(fā)展的主要問(wèn)題[6].可以發(fā)現(xiàn),上述傳統(tǒng)模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法有一個(gè)共同的特點(diǎn),即只能單獨(dú)在頻域或者時(shí)域進(jìn)行識(shí)別,從而使識(shí)別精度受到限制.
近些年,以希爾伯特-黃變換(HHT)和小波變換(WT)為代表的時(shí)頻域分析方法引起了研究人員的關(guān)注.這類方法憑借較高的識(shí)別精度和良好的抗噪能力,在結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別領(lǐng)域已有一些成功的應(yīng)用.Yang等[7-8]率先采用HHT方法對(duì)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行了識(shí)別研究,并提出了結(jié)構(gòu)自振頻率和阻尼比的識(shí)別方法.Ruzzene等[9]將WT方法運(yùn)用到土木工程結(jié)構(gòu)領(lǐng)域并對(duì)Queensborough大橋進(jìn)行了模態(tài)參數(shù)的識(shí)別,從此推動(dòng)了該方法在土木工程領(lǐng)域的研究與應(yīng)用.Kijewski等[10]探討了WT方法的頻率分辨率以及端點(diǎn)效應(yīng)的影響因素,利用對(duì)稱延拓的方法進(jìn)行端點(diǎn)效應(yīng)的抑制,并驗(yàn)證了該方法的有效性.Yan等[11]以Z-24橋Benchmark模型的環(huán)境振動(dòng)測(cè)試為例,對(duì)比分析了HHT和WT方法進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識(shí)別的能力.但是,基于HHT和WT方法,在超大跨度斜拉橋上進(jìn)行的強(qiáng)臺(tái)風(fēng)期間模態(tài)參數(shù)演變特性研究仍處于起步階段,尤其是強(qiáng)臺(tái)風(fēng)期間模態(tài)阻尼比與風(fēng)速關(guān)系的模型尚未有明確定論.
針對(duì)蘇通大橋結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(SHMS)記錄的“海葵”臺(tái)風(fēng)期間大橋主梁跨中加速度響應(yīng),分別采用HHT和WT方法對(duì)大橋主梁模態(tài)參數(shù)進(jìn)行識(shí)別,并將2種識(shí)別結(jié)果的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行對(duì)比分析.在此基礎(chǔ)上,分析了臺(tái)風(fēng)期間模態(tài)阻尼比與實(shí)測(cè)風(fēng)速的關(guān)系.
對(duì)于一個(gè)由白噪聲激勵(lì)產(chǎn)生的多自由度系統(tǒng)振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)而言,可以應(yīng)用隨機(jī)減量(RDT)方法對(duì)其進(jìn)行處理,得到相應(yīng)的自由衰減響應(yīng)[12].必須指出的是,這些自由衰減信號(hào)由一系列帶有同樣形式的衰減正弦波組成,可以記為
(1)
1.1EMD和HT方法基本原理
對(duì)于式(1)中多分量結(jié)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)x(t),利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)可將其分解為多個(gè)單分量的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)及篩分余量和的形式[13],如下所示:
(2)
式中:ci(t)為IMF;rn(t)為篩分余量,代表信號(hào)的噪聲部分.
在實(shí)際應(yīng)用中,往往會(huì)對(duì)振動(dòng)信號(hào)做各種帶通濾波處理,提高信噪比,從而使xi(t)≈ci(t),故與xi(t)對(duì)應(yīng)的解析信號(hào)zi(t)可以表示為
(3)
其中,yi(t)為xi(t)的希爾伯特變換(HT),即
(4)
1.2WT方法基本原理
連續(xù)小波變換的實(shí)質(zhì)是利用小波母函數(shù)ψ(t)與待分析信號(hào)x(t)的卷積得到一系列可以表征信號(hào)的時(shí)頻分布特性的小波系數(shù),如下所示:
(5)
式中:a>0是尺度參數(shù);ψ*(t)是ψ(t)的復(fù)共軛函數(shù).
基于文獻(xiàn)[14]所述的多自由度模態(tài)解耦方法,采用WT方法進(jìn)行多自由度系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別,可以推導(dǎo)出n自由度系統(tǒng)自由衰減信號(hào)對(duì)應(yīng)的小波變換系數(shù)[10],即
(6)
式中:b為平移參數(shù);fc為中心頻率;ft為帶寬參數(shù).
對(duì)每一階分離的模態(tài)而言,它對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)為
(7)
1.3結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別
如式(3)和(7)所示,HHT和WT方法均可以將多分量信號(hào)分解成單成分、類表達(dá)式的復(fù)信號(hào),故以HHT方法為例說(shuō)明模態(tài)參數(shù)的提取流程.
式(3)中的解析信號(hào)zi(t)可以進(jìn)一步表示為
(8)
式中:Bi(t)為瞬時(shí)幅值,Bi(t)=Aie-2πζifit;φi(t)為瞬時(shí)相位角,φi(t)=2πfdit+θi.
在上述分析的基礎(chǔ)上,系統(tǒng)第i階頻率fi和阻尼比ζi可由式(9)求得,如下所示:
(9)
綜上可知,HHT和WT方法的差異主要在于復(fù)信號(hào)的提取方法不同.為進(jìn)一步對(duì)比2種方法的異同點(diǎn),圖1給出了對(duì)應(yīng)的綜合識(shí)別流程圖,并據(jù)此基于Matlab平臺(tái)編制了相應(yīng)的計(jì)算程序.
圖1 基于HHT和WT方法的模態(tài)參數(shù)識(shí)別綜合流程圖
2.1基于HHT方法的模態(tài)參數(shù)識(shí)別
為初步評(píng)價(jià)HHT方法對(duì)蘇通大橋主梁模態(tài)參數(shù)識(shí)別的適用性,初步選取1 h主梁跨中豎向加速度響應(yīng)識(shí)別主梁模態(tài)參數(shù),采樣區(qū)間為2012年8月8日凌晨00∶00—01∶00,采樣頻率20 Hz,共計(jì)72 000個(gè)樣本點(diǎn),樣本信號(hào)時(shí)程如圖2所示.
圖2 主梁跨中實(shí)測(cè)豎向加速度響應(yīng)
首先對(duì)樣本信號(hào)進(jìn)行快速傅立葉變換,相應(yīng)的功率譜密度(PSD)如圖3a所示.由圖3a可知,該P(yáng)SD在0~0.7 Hz范圍內(nèi)存在4個(gè)峰值,即可識(shí)別出4階模態(tài)參數(shù).以第1階模態(tài)參數(shù)的識(shí)別為例進(jìn)行說(shuō)明:利用巴特沃斯濾波器對(duì)加速度響應(yīng)進(jìn)行帶通濾波,頻率的上下限分別為0.07 Hz和0.27 Hz;隨后,采用EMD方法對(duì)濾波后的加速度信號(hào)進(jìn)行分解,圖4為分解得到的第1階IMF,其功率譜密度函數(shù)如圖3b所示.
由圖3b可知,第1階IMF保留了樣本信號(hào)的第1階頻率分量.因此,利用RDT方法過(guò)濾掉該頻率分量中的強(qiáng)迫振動(dòng)成分,從而得到對(duì)應(yīng)的隨機(jī)減量信號(hào),如圖5所示.其中,RDT截取閾值為1.5σ(σ為待處理信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差),自由衰減長(zhǎng)度取為75 s,數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)為1 500.
a樣本信號(hào)b第1階IMF
圖3功率譜密度
Fig.3Power spectrum density
圖4 第1階IMF時(shí)程
圖5 第1階IMF隨機(jī)減量信號(hào)
結(jié)合式(3)和(4),對(duì)第1階IMF隨機(jī)減量信號(hào)進(jìn)行HT得到對(duì)應(yīng)的解析信號(hào),根據(jù)式(8)提取對(duì)應(yīng)的相位和幅值信息,并采用最小二乘法對(duì)其進(jìn)行線性擬合,擬合結(jié)果如圖6所示.最后,由式(9)可求得第1階模態(tài)的自振頻率為0.185 0 Hz、阻尼比為0.84%.
a幅值曲線及線性擬合b相位曲線及線性擬合
圖6基于HHT方法的主梁第1階豎彎模態(tài)參數(shù)識(shí)別
Fig.6Modal parameter identification of the first vertical mode of the girder based on HHT method
2.2基于WT方法的模態(tài)參數(shù)識(shí)別
與HHT方法不同的是,采用WT方法識(shí)別結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)時(shí)直接對(duì)第2.1節(jié)中的樣本信號(hào)進(jìn)行隨機(jī)減量預(yù)處理(截取閾值為1.5σ,自由衰減時(shí)長(zhǎng)為102.4 s),從而得到多分量隨機(jī)減量信號(hào).對(duì)該多分量隨機(jī)減量信號(hào)進(jìn)行WT,可得到反映信號(hào)能量時(shí)頻分布小波系數(shù)時(shí)頻分布圖.在此基礎(chǔ)上,基于模極大值理論提取了小波系數(shù)的小波脊曲線,如圖7所示.其中,本文分析所采用的母小波函數(shù)以及分析得到的多分量隨機(jī)減量信號(hào)和小波系數(shù)時(shí)頻分布參見(jiàn)文獻(xiàn)[15].
圖7 小波系數(shù)脊線識(shí)別的瞬時(shí)頻率
由圖7可知,前80 s內(nèi)各階小波脊曲線較為平穩(wěn),而80 s以后小波脊曲線波動(dòng)較大.可以表明,多分量隨機(jī)減量信號(hào)各階能量隨著時(shí)間的增加衰減較大,WT方法的識(shí)別精度降低,故本文僅取前51.2 s小波脊線處的系數(shù)進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識(shí)別.
圖8為主梁第1階豎向模態(tài)對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)的幅值及相位曲線,對(duì)其進(jìn)行最小二乘擬合并結(jié)合式(9)求得模態(tài)頻率和阻尼比分別為0.185 5 Hz和0.56%.
a幅值曲線及線性擬合b相位曲線及線性擬合
圖8基于WT方法的主梁第1階豎彎模態(tài)參數(shù)識(shí)別
Fig.8Modal parameter identification of the first vertical mode of the girder based on WT method
2.3蘇通大橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別結(jié)果對(duì)比分析
為進(jìn)一步判別所識(shí)別的模態(tài)參數(shù)的可靠性,以2012年“海葵”臺(tái)風(fēng)期間(8月8日00∶00—24∶00)主梁跨中截面加速度響應(yīng)為研究對(duì)象,采用1 h的基本時(shí)距將其平均劃分為24段,對(duì)每段加速度響應(yīng)均分別采用HHT和WT方法識(shí)別相應(yīng)模態(tài)參數(shù),識(shí)別結(jié)果的統(tǒng)計(jì)特性如表1和2所示,其中離散系數(shù)定義為標(biāo)準(zhǔn)差與均值的比值.
如表1所示,在統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi),基于HHT和WT方法識(shí)別出的模態(tài)頻率值與有限元計(jì)算結(jié)果均基本一致;總體而言,基于上述2種方法識(shí)別出的模態(tài)頻率的離散系數(shù)均較??;對(duì)同一階模態(tài)而言,基于上述2種方法得到的離散系數(shù)差異性較大.
表1 模態(tài)頻率識(shí)別結(jié)果
由表2可知,在統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi),基于HHT方法的阻尼比識(shí)別結(jié)果略大于基于WT方法的識(shí)別結(jié)果.具體表現(xiàn)為:基于HHT方法識(shí)別的阻尼比均值介于1.65%~2.83%之間,而基于WT方法識(shí)別的阻尼比均值則處于1.09%~2.03%之間;基于HHT方法得到的阻尼比離散系數(shù)略大于基于WT方法得到的阻尼比離散系數(shù),其中第1階側(cè)彎和第4階豎彎的離散性差距最大.
對(duì)比表1和2的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),阻尼比離散系數(shù)顯著大于頻率的離散性,這可能是由溫度、風(fēng)速和車輛等環(huán)境因素變化所致,有待進(jìn)一步研究.
大跨度橋梁的主梁和風(fēng)荷載之間存在一定的耦合作用,也正是這種耦合作用造成了風(fēng)速與主梁模態(tài)參數(shù)尤其是阻尼比之間的關(guān)聯(lián).目前針對(duì)風(fēng)速與阻尼比關(guān)系的研究還較少,兩者之間的關(guān)系模型也尚未清晰[16],因此本文利用上述基于HHT和WT方法識(shí)別的阻尼比以及橋址區(qū)實(shí)測(cè)風(fēng)速研究阻尼比隨風(fēng)速的變化特性,其中“??迸_(tái)風(fēng)期間主梁跨中的實(shí)測(cè)平均風(fēng)速如圖9所示.
表2 模態(tài)阻尼比識(shí)別結(jié)果
由圖9可知,臺(tái)風(fēng)期間風(fēng)速變化幅度較大,最低風(fēng)速10.83 m·s-1、最高風(fēng)速22.35 m·s-1.此外,臺(tái)風(fēng)期間,橋址區(qū)長(zhǎng)時(shí)間降雨,溫度保持在26~29 ℃之間,濕度較大但變化幅度也相對(duì)較小,從而為風(fēng)速與模態(tài)參數(shù)關(guān)系的研究提供了有利條件.在此基礎(chǔ)上,利用線性最小二乘擬合方法建立了基于HHT和WT方法識(shí)別的模態(tài)阻尼比與“??迸_(tái)風(fēng)實(shí)測(cè)平均風(fēng)速的關(guān)系模型,如圖10和11所示.
圖9 “??迸_(tái)風(fēng)實(shí)測(cè)平均風(fēng)速
a 第1、2階豎彎模態(tài)
b 第3、4階豎彎模態(tài)
c 側(cè)彎及扭轉(zhuǎn)模態(tài)
a 第1、2階豎彎模態(tài)
b 第3、4階豎彎模態(tài)
c 側(cè)彎及扭轉(zhuǎn)模態(tài)
對(duì)比圖10和11可知,總體而言,基于HHT和WT方法識(shí)別的模態(tài)阻尼比隨風(fēng)速產(chǎn)生的變化趨勢(shì)類似,具體表現(xiàn)為:對(duì)各階豎彎模態(tài)而言,阻尼比隨著風(fēng)速的增大而增大;對(duì)側(cè)彎及扭轉(zhuǎn)模態(tài)而言,隨著風(fēng)速的增大,阻尼比先減小后增大,此時(shí)線性擬合方法無(wú)法準(zhǔn)確描述兩者的關(guān)系.
值得注意的是,本文所做研究并沒(méi)有考慮風(fēng)向的影響,但在海葵臺(tái)風(fēng)期間,實(shí)測(cè)風(fēng)向變化達(dá)六十多度[17-18].與此同時(shí),相關(guān)研究表明風(fēng)向?qū)Y(jié)構(gòu)阻尼比尤其是氣動(dòng)阻尼的影響至關(guān)重要[19].因此,在今后的研究中,有必要將風(fēng)向的影響考慮在內(nèi),以對(duì)現(xiàn)有結(jié)論進(jìn)一步完善.
(1) 在統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi),基于HHT和WT方法識(shí)別出的模態(tài)頻率值與有限元計(jì)算結(jié)果均基本一致,且2種方法所識(shí)別的模態(tài)頻率離散系數(shù)均較小.
(2) 基于HHT方法識(shí)別的阻尼比均值略大于基于WT方法的識(shí)別結(jié)果.其中,基于HHT方法識(shí)別的阻尼比均值介于1.65%~2.83%之間,而基于WT方法識(shí)別的阻尼比均值則處于1.09%~2.03%之間.
(3) 基于HHT方法得到的阻尼比離散系數(shù)略大于基于WT方法得到的阻尼比離散系數(shù),其中第1階側(cè)彎和第4階豎彎的離散系數(shù)差距最大.
(4) 總體而言,基于HHT和WT方法識(shí)別的模態(tài)阻尼比隨風(fēng)速產(chǎn)生的變化趨勢(shì)類似.具體表現(xiàn)為:對(duì)各階豎彎模態(tài)而言,阻尼比隨著風(fēng)速的增大而增大;對(duì)側(cè)彎及扭轉(zhuǎn)模態(tài)而言,隨著風(fēng)速的增大,阻尼比先減小后增大,此時(shí)線性擬合方法無(wú)法準(zhǔn)確描述兩者的關(guān)系.
參考文獻(xiàn):
[1]Kijewski T. Full-scale measurements and system identification: a time-frequency perspective [D]. South Bend: Notre Dame, 2003.
[2]Chen J, Xu Y L, Zhang R C. Modal parameter identification of Tsing Ma suspension bridge under Typhoon Victor: EMD-HT method [J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 2004, 92: 805.
[3]許福友, 陳艾榮, 朱紹鋒. 橋梁風(fēng)洞試驗(yàn)?zāi)B(tài)參數(shù)識(shí)別的隨機(jī)子空間方法[J]. 土木工程學(xué)報(bào), 2007, 40(10): 67.
XU Fuyou, CHEN Airong, ZHU Shaofeng. Identification of modal parameters for bridge wind tunnel test by using a stochastic subspace technique[J]. China Civil Engineering Journal, 2007, 40(10): 67.
[4]Doebling S W, Farrar C R, Prime M B,etal. Damage identification and health monitoring of structural and mechanical systems from changes in their vibration characteristics: a literature review [R]. Los Alamos: Los Alamos National Lab, 1996.
[5]Ren W X, Zong Z H. Output-only parameter identification of civil engineering structures [J]. Structural Engineering and Mechanics, 2004, 17(3/4): 1.
[6]James G H, Came T G, Laufer J P. The Natural Excitation Technique (NExT) for modal parameter extraction from operating structures [J]. Modal Analysis, 1995, 10(14): 260.
[7]Yang J, Lei Y, Pan S,etal. System identification of linear structures based on Hilbert-Huang spectral analysis. Part 1: normal modes [J]. Earthquake Engineering and Structural Dynamics, 2003, 32(9): 1443.
[8]Yang J, Lei Y, Pan S,etal. System identification of linear structures based on Hilbert-Huang spectral analysis. Part 2: complex modes [J]. Earthquake Engineering and Structural Dynamics, 2003, 32(10): 1533.
[9]Ruzzene M, Fasana A, Garibaldi L,etal. Natural frequencies and dampings identification using wavelet transform: application to real data [J]. Mechanical Systems and Signal Processing,1997,11(2):201.
[10]Kijewski T, Kareem A. Wavelet transforms for system identification in civil engineering [J]. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2003, 18(5):339.
[11]Yan B, Miyamoto A. A comparative study of modal parameter identification based on wavelet and Hilbert-Huang transforms [J]. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2006, 21(1): 9.
[12]Asmussen J C, Brincker R, Ibrahim S R. Statistical theory of the vector random decrement technique[J]. Journal of Sound and Vibration, 1999, 226(2): 329.
[13]Huang N E, Shen Z, Long S R,etal. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J]. Proceedings of the Royal Society of London, Series A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 1998, 454(1971): 903.
[14]Lardies J, Gouttebroze S. Identification of modal parameters using the wavelet transform [J]. International Journal of Mechanical Sciences, 2002, 44(11): 2263.
[15]茅建校, 王浩, 程懷宇, 等. 基于小波變換的臺(tái)風(fēng)激勵(lì)下千米級(jí)斜拉橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別[J]. 東南大學(xué)學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版, 2015, 45(1): 159.
MAO Jianxiao, WANG Hao, CHENG Huaiyu,etal. Modal parameter identification of kilometer cable-stayed bridge under typhoon excitation based on wavelet transform[J]. Journal of Southeast University:Natural Science Edition, 2015, 45(1): 159.
[16]Li H, Li S L, Ou J P,etal. Modal identification of bridges under varying environmental conditions: temperature and wind effects [J]. Structural Control & Health Monitioring, 2010, 17: 495.
[17]王浩, 程懷宇, 李愛(ài)群, 等. 臺(tái)風(fēng) “??弊饔孟绿K通大橋抖振全過(guò)程實(shí)測(cè)研究[J]. 橋梁建設(shè), 2014, 44(4): 15.
WANG Hao, CHENG Huaiyu, LI Aiqun,etal. Whole-process measurement of buffeting response of Sutong Bridge under action of typhoon Haikui[J]. Bridge Construction, 2014, 44(4): 15.
[18]Wang H, Li A Q, Niu J,etal. Long-term monitoring of wind characteristics at Sutong Bridge site[J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 2013, 115: 39.
[19]Zhu L D, Xu Y L, Xiang H F. Tsing Ma bridge deck under skew winds. Part Ⅱ: flutter derivatives[J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 2002, 90(7): 807.
收稿日期:2015-08-19
基金項(xiàng)目:國(guó)家“九七三”重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃青年科學(xué)家專題(2015CB060000);國(guó)家自然科學(xué)基金(51378111);教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(NCET-13-0128);霍英東青年教師應(yīng)用研究項(xiàng)目(142007)
通訊作者:王浩(1980—),男,研究員,博士生導(dǎo)師,工學(xué)博士,主要研究方向?yàn)闃蛄猴L(fēng)效應(yīng)及監(jiān)測(cè). E-mail:wanghao1980@seu.edu.cn
中圖分類號(hào):U448
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
Comparison Study on Modal Parameter Identification of Large Span Cable Stayed Bridge With Time-frequency Method
MAO Jianxiao, WANG Hao, XUN Zhixiang
(Key Laboratory of Concrete and Prestressed Concrete Structures of the Ministry of Education, Southeast University, Nanjing 210096, China)
Abstract:Acceleration responses of Sutong Bridge during typhoon Haikui were recorded by structural health monitoring system (SHMS). On the basis of recorded data, the modal parameter identification of the bridge was conducted with Hilbert-Huang transform (HHT) and wavelet transform (WT) methods, and the identified results were compared with each other. Then, the relationship between modal damping ratios and measured mean wind speed at the bridge site was studied. Results show that the identified modal frequencies based on the HHT method are almost the same with the WT-based modal frequencies. However, the difference between modal damping ratios is larger, which exhibits that the mean values of HHT-based damping ratios are larger than those WT-based results. Besides, the wind-speed-related varying trends of modal ratios identified by the HHT method are identical with those by the WT method.
Key words:Sutong Bridge; modal parameter identification; Hilbert-Huang transform (HHT); wavelet transform (WT)
第一作者: 茅建校(1990—),男,博士生,主要研究方向?yàn)榇罂缍葮蛄航Y(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè).E-mail:jianxiao1990@126.com