[发明专利]一种基于改进S变换的实时索力识别方法

说明书

本发明公开了一种基于改进S变换的实时索力识别方法，该方法是在对窗函数改进的S变换的基础上，引入同步压缩变换，使得索力的识别更加准确。具体实现包括以下步骤：首先输入环境激励下采集到的斜拉桥拉索振动时域信号，然后选择合适的窗函数控制因子，对输入的时域信号做改进的S变换，接着对变换后的时频平面信号做同步压缩变换，得到高分辨时频谱图，最后从谱图中提取拉索实时振动频率曲线，并利用索力测量的振动法结合实时振动频率得完成实时索力的识别。该方法既保留了S变换适用性广，分辨率高的优点，又针对性地提高了局部识别精度，是一种高性能的索力识别方法。

技术领域

本发明涉及到桥梁结构健康监测领域，特别是一种基于改进S变换的实时索力识别方法。

背景技术

桥梁作为国家重要基础设施，是交通运输线路的重要组成部分。斜拉桥因其受力性能好、跨度大、造型美观等优点而在桥梁建设中被广泛采用。拉索是斜拉桥的主要受力构件之一，拉索的健康监测尤其是索力的识别和预估对于斜拉桥的维护和安全评定至关重要。

目前斜拉桥索力测量的方法主要有：油压表读数法、压力传感器法、磁通量法、振动法等。其中，振动法使用方便、灵活、成本低、理论和应用都比较成熟，且可以实现实时在线测量，最为高效直接。拉索振动频率易受传感器、风荷载和温度等环境因素的影响，监测到的振动信号多为时变、非平稳信号，而时频分析是分析该类信号的重要工具。为了准确分析信号的局部特性，时频分析将一维时域信号映射到二维时频平面，从而获得信号的时频分布。目前常用的时频分析方法主要包括短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)、S变换(ST)等。

短时傅里叶变换的基本思想是通过加窗实现信号的分段傅里叶变换，从而得到信号的时变特性。但STFT所用窗函数固定，是一种单一分辨率的分析方法。而小波变换的思想来源于伸缩与平移方法，是一种窗口面积固定但形状可改变的时频局部化分析方法，能根据高低频信号特点自适应调整时频窗。但小波基设计难度较大，还有容许性条件的约束，同时存在时频分辨率不足、尺度频率转换复杂等缺陷。为了弥补短时傅里叶变换和小波变换的不足，S变换引入了可变高斯窗函数，该方法得到的时频谱在低频部分频率分辨率高，在高频部分频率分辨率低，即分辨率可变。但是这种反比关系使得窗函数在局部出现窗长过宽和过窄的问题，导致低频处时间定位失效，高频处频率定位失效。

由上可知，现有的时频分析方法还存在不足，需要对其进一步改进以提高分析精度，进而提高实时索力的识别精度。

发明内容

为了克服上述现有技术存在的不足，本发明提供了一种基于改进S变换的实时索力识别方法。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于改进S变换的实时索力识别方法，如图1所示，包括以下步骤：

采集斜拉桥拉索振动时域信号；

对采集到的斜拉桥拉索振动时域信号做改进的S变换，得到时频分布S_GST(t,f)；

对时频分布S_GST(t,f)进行同步压缩，得到高分辨时频谱图；

从高分辨时频谱图中提取出振动频率随时间变化的拉索实时振动频率变化曲线f_n(t)；

根据所提取的拉索实时振动频率变化曲线f_n(t)及其阶数n，通过振动法完成拉索实时索力T(t)的识别。

优选地，所述对采集到的斜拉桥拉索的振动信号做改进的S变换，得到时频分布S_GST(t,f)，具体步骤为：

将S变换的窗函数做如下改进：