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        基于奇異熵和線性加權(quán)平均法的公路橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別方法

        2024-12-31 00:00:00覃尚禮
        西部交通科技 2024年9期
        關(guān)鍵詞:自動(dòng)識(shí)別聚類(lèi)分析

        作者簡(jiǎn)介:

        覃尚禮(1985—),工程師,主要從事工程管理方面的工作。

        摘要:文章提出基于奇異熵和線性加權(quán)平均法的公路橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別方法。該方法通過(guò)采集公路橋梁結(jié)構(gòu)振動(dòng)響應(yīng)信號(hào),引入奇異值分解算法處理響應(yīng)信號(hào),得到特征向量和特征值;在重疊滑窗模式的輔助下,進(jìn)一步分析奇異值分解信號(hào),基于奇異熵增量計(jì)算值完成系統(tǒng)模態(tài)定階;引入線性加權(quán)平均法,根據(jù)加權(quán)重疊距離和加權(quán)平均密度確定合理的聚類(lèi)中心,結(jié)合模態(tài)距離計(jì)算矩陣實(shí)現(xiàn)真實(shí)模態(tài)聚類(lèi)識(shí)別;依托于聚類(lèi)簇頻率中值,對(duì)所有聚類(lèi)簇進(jìn)行自適應(yīng)合并,找到真實(shí)模態(tài)合并簇的中值,作為結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別結(jié)果。結(jié)果表明,該方法頻率識(shí)別結(jié)果的變異系數(shù)lt;0.4%,阻尼比識(shí)別結(jié)果的變異系數(shù)lt;20%,滿(mǎn)足模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別要求。

        關(guān)鍵詞:頻域分解法;奇異熵;線性加權(quán)平均法;模態(tài)參數(shù);聚類(lèi)分析;自動(dòng)識(shí)別

        中圖分類(lèi)號(hào):U446.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 32 108 4

        0 引言

        為了滿(mǎn)足城市交通便利要求,大跨度公路橋梁開(kāi)始興建,由于這一類(lèi)橋梁的建設(shè)難度更大,其結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)備受重視[1]。模態(tài)參數(shù)的在線識(shí)別可以直接反映當(dāng)前橋梁結(jié)構(gòu)的動(dòng)力特性和健康情況[2]。因此,在橋梁長(zhǎng)期健康監(jiān)測(cè)過(guò)程中,對(duì)公路橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別提出了更高的要求。

        杜航等[3]通過(guò)獲取橋梁結(jié)構(gòu)的多模態(tài)響應(yīng)信號(hào),并應(yīng)用時(shí)域分解技術(shù)將其轉(zhuǎn)化為單自由度單模態(tài)響應(yīng)信號(hào),再結(jié)合短時(shí)傅里葉變換算法對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步分析,實(shí)現(xiàn)模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法識(shí)別結(jié)果存在較大偏差。秦世強(qiáng)等[4]針對(duì)振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)小波變換,將高頻分量剔除以后,依托剩余分量組成信號(hào)趨勢(shì)譜;對(duì)趨勢(shì)譜進(jìn)行分割處理后,根據(jù)頻率邊界構(gòu)造濾波器組,實(shí)現(xiàn)信號(hào)去噪處理;最后,對(duì)預(yù)處理后的信號(hào)進(jìn)行隨機(jī)減量分析和希爾伯特變換,得到橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別結(jié)果。但是,該方法識(shí)別花費(fèi)的時(shí)間較長(zhǎng)。李?lèi)?ài)群等[5]將協(xié)方差驅(qū)動(dòng)算法與隨機(jī)子空間法結(jié)合起來(lái),處理采集的結(jié)構(gòu)振動(dòng)響應(yīng)信號(hào),實(shí)現(xiàn)對(duì)穩(wěn)定點(diǎn)的清洗、聚類(lèi)處理,再應(yīng)用自適應(yīng)合并原理實(shí)現(xiàn)聚類(lèi)簇的有效聚合,獲取真實(shí)模態(tài)簇的中值,但魯棒性較差。

        本文以公路橋梁結(jié)構(gòu)為研究對(duì)象,結(jié)合奇異熵和線性加權(quán)平均法,開(kāi)發(fā)出一種新型識(shí)別方法。通過(guò)信號(hào)分解、自動(dòng)定階、聚類(lèi)識(shí)別、參數(shù)拾取等環(huán)節(jié),得出最終模態(tài)參數(shù)識(shí)別結(jié)果。

        1 結(jié)合奇異熵和線性加權(quán)平均法設(shè)計(jì)公路橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別方法

        1.1 分解公路橋梁結(jié)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)

        利用傳感器采集公路橋梁結(jié)構(gòu)振動(dòng)信號(hào),結(jié)合頻域分解原理處理未知輸入信號(hào),得到輸出信號(hào)的功率譜密度矩陣如下:

        G′(ω)=H—(ω)G(ω)H′(ω)

        (1)

        式中:

        ω——離散頻率;

        G、G′——輸入/輸出功率譜密度矩陣;

        H———頻響函數(shù)函數(shù)矩陣的復(fù)共軛;

        H′——頻響函數(shù)函數(shù)矩陣的轉(zhuǎn)置。

        其中,頻響函數(shù)矩陣可以表示為式(2):

        H(ω)=∑ma=1(Raω-λa+R—aω-λa)

        (2)

        式中:H——頻響函數(shù)函數(shù)矩陣;

        m——模態(tài)總階數(shù);

        a——目標(biāo)階數(shù);

        R、R———頻響函數(shù)的留數(shù)矩陣和復(fù)共軛;

        λ——系統(tǒng)極點(diǎn)。

        針對(duì)響應(yīng)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的功率譜密度進(jìn)一步分析,得出橋梁結(jié)構(gòu)振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)的離散頻率估計(jì)值,再展開(kāi)奇異值分解,可以得到:

        G″(ω)=U×S

        =u1,u2,…,un×b1,b2,…,bo

        (3)

        式中:G″——功率譜密度估計(jì)值;

        U——酉矩陣;

        S——對(duì)角矩陣;

        u——奇異向量;

        n——酉矩陣中包含的奇異向量數(shù)量;

        b——奇異值;

        o——對(duì)角矩陣中包含的奇異值數(shù)量。

        按照上述計(jì)算方法完成原始振動(dòng)信號(hào)的奇異值分解,得到公路橋梁結(jié)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)中存在的特征向量和特征值,作為后續(xù)模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別的基礎(chǔ)。

        1.2 奇異熵增量模態(tài)定階方法設(shè)計(jì)

        在分析公路橋梁結(jié)構(gòu)振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)模態(tài)時(shí),引入重疊滑窗模式[6],由頻率分辨率和時(shí)間分辨率確定滑窗長(zhǎng)度和滑窗點(diǎn)數(shù),實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號(hào)的分段,并對(duì)每個(gè)分段信號(hào)分別進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識(shí)別[7]。其中,滑窗處理過(guò)程如圖1所示。

        基于奇異熵和線性加權(quán)平均法的公路橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別方法/覃尚禮

        將每個(gè)時(shí)段窗口內(nèi)的信號(hào)結(jié)構(gòu)均看作時(shí)變結(jié)構(gòu),運(yùn)用隨機(jī)子空間算法對(duì)其進(jìn)行模態(tài)識(shí)別。先選擇一條固定長(zhǎng)度的時(shí)變信號(hào),明確信號(hào)采樣頻率和模態(tài)識(shí)別的遞歸步長(zhǎng),不斷對(duì)時(shí)變振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析,獲取該時(shí)間段內(nèi)的所有的模態(tài)參數(shù)信息。為了從這些信息中找到參數(shù)識(shí)別所需的真實(shí)模態(tài),本研究引入奇異熵理論進(jìn)行模態(tài)定階。從振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)的奇異值分解結(jié)果入手,定義實(shí)矩陣、酉矩陣、對(duì)角線矩陣之間的關(guān)系,并進(jìn)一步分析主對(duì)角元素,當(dāng)元素?cái)?shù)量較多時(shí),代表結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號(hào)的成分復(fù)雜,反之則代表信號(hào)頻率成分單一[8]。因此,根據(jù)對(duì)角線矩陣定義奇異熵計(jì)算公式:

        El=∑li=1ΔEi

        ΔEi=-(γi∑ml=1γi)ln(γi∑ml=1γi)

        (4)

        式中:E——總奇異熵;

        l——奇異熵的階次;

        i——階次某一處;

        ΔE——奇異熵增量;

        γ——對(duì)角線元素。

        從式(4)可以看出,在奇異熵階次越來(lái)越高的情況下,奇異熵增量計(jì)算結(jié)果會(huì)不斷降低,直到達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。因此,將奇異熵增量看作定階依據(jù),當(dāng)奇異嫡增量穩(wěn)定,該階次即為系統(tǒng)真實(shí)階次,以此為基礎(chǔ)進(jìn)行模態(tài)參數(shù)穩(wěn)定點(diǎn)判斷。

        1.3 真實(shí)模態(tài)聚類(lèi)識(shí)別

        在已知模態(tài)定階的情況下,應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域中的譜系聚類(lèi)法[9],自動(dòng)篩選出真實(shí)結(jié)構(gòu)模態(tài),完成模態(tài)參數(shù)自動(dòng)化識(shí)別的基本處理。真實(shí)模態(tài)自動(dòng)化識(shí)別的具體操作流程見(jiàn)圖2。

        如圖2所示,結(jié)構(gòu)信號(hào)的篩選和分組、系統(tǒng)階次的確定、穩(wěn)定圖階次范圍的確定和基于隨機(jī)子空間算法的參數(shù)識(shí)別,是真實(shí)模態(tài)識(shí)別的幾個(gè)前提環(huán)節(jié)。隨后,建立一個(gè)距離矩陣,分析每個(gè)包含頻率、阻尼比和模態(tài)振型的子集之間的距離,以此來(lái)判斷不同模態(tài)之間的相似性,作為模態(tài)聚類(lèi)處理的依據(jù),見(jiàn)式(5)。

        式中:j、u——兩個(gè)模態(tài);

        d——距離;

        w1、w2、w3——頻率、阻尼比和模態(tài)振型參數(shù)的權(quán)重;

        ε1、ε2、ε3——每個(gè)參數(shù)的容差;

        f——頻率值;

        h——阻尼比;

        M——模態(tài)置信準(zhǔn)則;

        max——最大值。

        依托于模態(tài)距離計(jì)算結(jié)果進(jìn)行同類(lèi)項(xiàng)的聚類(lèi)時(shí),需要先確定合理的聚類(lèi)中心。在該階段,引入線性加權(quán)平均法定義加權(quán)重疊距離和加權(quán)平均密度[10],為每個(gè)屬性賦予對(duì)應(yīng)的權(quán)值,體現(xiàn)該屬性對(duì)距離計(jì)算的貢獻(xiàn),從而確定每個(gè)元素成為初始中心的可能性。

        對(duì)于任意兩個(gè)模態(tài)來(lái)說(shuō),其加權(quán)重疊距離計(jì)算公式為:

        通過(guò)上述計(jì)算,給出基于線性加權(quán)平均法的聚類(lèi)中心,結(jié)合式(5)所示的距離矩陣,對(duì)所有剩余模態(tài)進(jìn)行聚類(lèi)處理,將相同模態(tài)組合形成一個(gè)新的子集。統(tǒng)計(jì)每個(gè)子集中每階模態(tài)的聚類(lèi)元素?cái)?shù)量,并判斷其是否大于系統(tǒng)的真實(shí)階次的0.6倍,若滿(mǎn)足該條件則代表當(dāng)前聚類(lèi)屬于真實(shí)模態(tài),可基于此繪制穩(wěn)定圖。

        1.4 公路橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別方案

        公路橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的拾取,是模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別的最后一個(gè)環(huán)節(jié)。在該階段依據(jù)穩(wěn)定圖剔除大量的虛假極點(diǎn),再以解決模態(tài)聚類(lèi)不徹底問(wèn)題為目標(biāo),設(shè)計(jì)基于頻率中值的自適應(yīng)合并方法。針對(duì)每個(gè)模態(tài)聚類(lèi)簇,分別取簇頻率中值,并按照取值結(jié)果對(duì)所有聚類(lèi)簇進(jìn)行排序,并保存排序索引。隨后,針對(duì)兩個(gè)排序相鄰的元素,計(jì)算二者之間的比值,得到:

        ψ=yυ+1yυ(υ∈1,σ-2)

        (11)

        式中:ψ——相鄰元素之比;

        y——元素;

        υ——排序編號(hào);

        σ——簇?cái)?shù)量。

        利用式(11)進(jìn)行一系列計(jì)算后,找到最大值元素所處位置,對(duì)當(dāng)前排序索引進(jìn)行劃分,完成聚類(lèi)簇的合并處理;以合并處理后的真實(shí)模態(tài)簇為研究對(duì)象,找到該簇的中值,將其看作模態(tài)參數(shù)代表值,即可完成模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別。

        2 試驗(yàn)

        考慮到結(jié)合奇異熵和線性加權(quán)平均法的模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別方法屬于新方法,需要觀察其在公路橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別工作中的實(shí)踐應(yīng)用效果,才能確定具體的推廣應(yīng)用方案。

        2.1 工程背景

        選擇某橋梁作為研究對(duì)象,該橋梁的實(shí)景圖如圖3所示。針對(duì)公路橋梁區(qū)段結(jié)構(gòu),進(jìn)行模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別測(cè)試。

        該橋梁的總長(zhǎng)度為844.15 m,其主要組成結(jié)構(gòu)如圖4所示。

        以橋梁中編號(hào)為G1和G2的橋墩為例,在其下方布置豎向加速度傳感器,具體布置情況如圖4所示。設(shè)置傳感器的采樣頻率為200 Hz,得到如圖5所示的橋梁結(jié)構(gòu)加速度響應(yīng)結(jié)果。

        如圖5所示,G1屬于上承式鋼析梁結(jié)構(gòu),其加速度響應(yīng)結(jié)果明顯大于G2的下承式鋼析梁結(jié)構(gòu)。這種情況下,分別運(yùn)用所提識(shí)別方法、文獻(xiàn)[3]識(shí)別方法、文獻(xiàn)[4]識(shí)別方法和文獻(xiàn)[5]識(shí)別方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別測(cè)試。

        2.2 結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別結(jié)果

        運(yùn)用新研究方法進(jìn)行參數(shù)識(shí)別時(shí),先針對(duì)奇異值分解計(jì)算奇異熵增量,并得到如圖6所示的異熵增量變化走勢(shì)圖。

        根據(jù)圖6可知,在系統(tǒng)階次達(dá)到150時(shí),奇異熵增量的走勢(shì)狀態(tài)變得穩(wěn)定,基于此可以判定真實(shí)系統(tǒng)模態(tài)定階為150階。

        系統(tǒng)定階完成后,進(jìn)行真實(shí)模態(tài)聚類(lèi)識(shí)別處理,在去除虛假模態(tài)后繪制如圖7所示的穩(wěn)定圖。

        從圖7入手,進(jìn)一步完成聚類(lèi)簇合并和模態(tài)參數(shù)代表值計(jì)算,得到如表1所示的頻率和阻尼比參數(shù)計(jì)算結(jié)果。

        根據(jù)表1可知,所提方法應(yīng)用后可以得到結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別結(jié)果,證明該設(shè)計(jì)方法是可行的。

        2.3 識(shí)別方法性能對(duì)比

        在進(jìn)一步分析識(shí)別方法應(yīng)用性能時(shí),總結(jié)不同方法模態(tài)參數(shù)識(shí)別結(jié)果,并推算出頻率、阻尼比識(shí)別結(jié)果的變異系數(shù),得到圖8所示的對(duì)比結(jié)果。

        ζ=Γμ×100%

        (12)

        式中:ζ——變異系數(shù);

        ?!R(shí)別參數(shù)與真實(shí)參數(shù)之間的標(biāo)準(zhǔn)偏差;

        μ——平均值。

        從圖8可以看出,基于奇異熵和線性加權(quán)平均法的自動(dòng)識(shí)別方法應(yīng)用后,所得頻率識(shí)別結(jié)果的變異系數(shù)lt;0.4%,阻尼比識(shí)別結(jié)果的變異系數(shù)lt;20%,滿(mǎn)足了識(shí)別準(zhǔn)確性的要求。而另外3種方法模態(tài)參數(shù)識(shí)別結(jié)果的變異系數(shù)明顯更大,證明其具有更大的不確定性。

        3 結(jié)語(yǔ)

        在公路橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)問(wèn)題越來(lái)越受到重視后,如何準(zhǔn)確識(shí)別結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)成為一個(gè)熱門(mén)研究問(wèn)題。本研究提出結(jié)合奇異熵和線性加權(quán)平均法的自動(dòng)識(shí)別方法,通過(guò)自動(dòng)化確定系統(tǒng)真實(shí)階次、真實(shí)模態(tài)準(zhǔn)確聚類(lèi)識(shí)別,得出可以真實(shí)反映橋梁結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性的模態(tài)參數(shù)。

        參考文獻(xiàn)

        [1]黃天立,詹晨路,萬(wàn) 熹,等.基于AR-EWT和SSI的橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2023,54(8):3 168-3 180.

        [2]甄龍信,任 良,董前程.基于單通道盲源分離的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別[J].振動(dòng)與沖擊,2023,42(11):252-261,294.

        [3]杜 航,徐海巍,樓文娟.基于短時(shí)傅里葉變換的快速貝葉斯模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法[J].建筑結(jié)構(gòu)學(xué)報(bào),2023,44(5):305-314,334.

        [4]秦世強(qiáng),唐 劍,馮嘉誠(chéng).基于改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)小波變換的橋梁模態(tài)參數(shù)識(shí)別[J].公路交通科技,2022,39(12):94-105.

        [5]李?lèi)?ài)群,張 超,鄧 揚(yáng),等.基于隨機(jī)子空間法的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別方法[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2023,53(1):53-60.

        [6]汪 濤,任偉新,楊 棟,等.基于隨機(jī)子空間法的異步實(shí)測(cè)橋梁模態(tài)識(shí)別[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2023,46(3):333-340.

        [7]尹紅燕,唐 莉,劉東霞.改進(jìn)EMD和COV-SSI在橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別中的運(yùn)用[J].公路交通科技,2022,39(12):75-85.

        [8]左彥飛,龐陳意,江志農(nóng),等.面向燃機(jī)多工況寬頻域工作模態(tài)參數(shù)識(shí)別的隨機(jī)子空間方法[J].振動(dòng)與沖擊,2023,42(7):225-236,311.

        [9]王曉光,馬 明,高林麗,等.基于FDD法的模態(tài)參數(shù)連續(xù)自動(dòng)識(shí)別及頻率變異性分析[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2023,42(3):7-16,25.

        [10]賀文宇,李祎琳,任偉新.基于車(chē)輛靜置的橋梁模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法[J].土木工程學(xué)報(bào),2023,56(6):52-62.

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