【摘 要】
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为了解决桥梁结构健康监测中采集海量数据带来数据传输和存储成本大的问题,引入压缩感知理论,优化常规观测矩阵,以增加观测矩阵和稀疏基的不相关性,用少量的动力响应信号采样数据恢复较为准确的原始信号。用吉安大桥的现场环境振动试验数据验证了基于压缩感知的桥梁动力响应重构方法的可行性和有效性。研究结果包括:压缩感知重构信号在时域里与原始信号吻合良好,当压缩比在20%以上时,重构信号相对误差在10%以下,优化观
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51608126); 福建省自然科学基金资助项目(2021J01598);
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为了解决桥梁结构健康监测中采集海量数据带来数据传输和存储成本大的问题,引入压缩感知理论,优化常规观测矩阵,以增加观测矩阵和稀疏基的不相关性,用少量的动力响应信号采样数据恢复较为准确的原始信号。用吉安大桥的现场环境振动试验数据验证了基于压缩感知的桥梁动力响应重构方法的可行性和有效性。研究结果包括:压缩感知重构信号在时域里与原始信号吻合良好,当压缩比在20%以上时,重构信号相对误差在10%以下,优化观测矩阵重构的信号精度高于初始观测矩阵重构的信号,尤其是在低压缩比情况下,有利于减少数据的采集量;观测矩阵优化后重构信号的频谱与原始信号的频谱更加吻合,频谱出现的几个峰值均能准确对应,相比之下,初始观测矩阵重构信号的频谱出现较多峰值的误判,且有些峰值未能识别;观测矩阵优化方法可以适用于随机高斯矩阵、伯努利矩阵和稀疏随机矩阵,具有较广泛的适用范围。研究结果表明基于压缩感知的桥梁结构动力响应信号重构方法是实现用少量采样数据恢复较为准确的原始信号的有效方法。
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