【摘 要】
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抖振是大跨度桥梁的风致振动形式之一,虽然抖振引起的桥梁振动响应相对较小,但发生频度高,密切影响着桥梁的疲劳性能和行车安全性.结构健康监测系统利用加速度传感器测量桥梁的振动响应,传感器接收到的振动信号成分复杂,受多种荷载影响,其中风荷载和车辆荷载起到主要控制作用.为了单纯研究风振响应,需要消除或削弱车辆荷载的干扰.为此,本文分析桥梁振动信号特点,利用带通滤波器组对单通道信号进行滤波,得到频率独立的伪
【机 构】
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哈尔滨工业大学,土木工程学院,黑龙江哈尔滨150090
【出 处】
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第六届全国结构抗振控制与健康监测学术会议
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抖振是大跨度桥梁的风致振动形式之一,虽然抖振引起的桥梁振动响应相对较小,但发生频度高,密切影响着桥梁的疲劳性能和行车安全性.结构健康监测系统利用加速度传感器测量桥梁的振动响应,传感器接收到的振动信号成分复杂,受多种荷载影响,其中风荷载和车辆荷载起到主要控制作用.为了单纯研究风振响应,需要消除或削弱车辆荷载的干扰.为此,本文分析桥梁振动信号特点,利用带通滤波器组对单通道信号进行滤波,得到频率独立的伪多通道信号,采用独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)进行盲源分离,并利用NCut聚类算法对相似的独立成分进行聚类,得到风致振动子空间与车致振动子空间,重构出桥梁风致振动、车致振动信号.随后构建栈式自编码深度神经网络,采用苏通长江公路大桥监测数据进行训练,研究基于样本分类的分离效果评价标准.结果 表明提出的算法流程具有一定有效性,所有4860条样本中,分离结果为优、良的总共占比74.2％.
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