[发明专利]一种信号自适应分解和识别的桥梁健康监测方法及系统

权利要求书

1.一种信号自适应分解和识别的桥梁健康监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、将传感器安装于每跨桥梁结构，通过传感器分别采集桥梁结构在列车未上桥的环境激励下和在列车上桥运行工况下的动力响应信号；

S2、采用探索性数据分析方法EDA中的图形法对信号进行规律性分析；

S3、采用基于非等置信概率的拉依达方法对响应信号中异常值进行剔除；

S4、采用三项式最小二乘法，对响应信号进行平滑处理，消除实测响应信号中的趋势项和毛刺；

S5、基于改进的经验模态分解算法AEMD，对响应信号进行信号的自适应分解和自动重组；

自适应分解具体步骤为：

S51、根据S1-S4得到的响应信号x(t)进行分析，得到所有极大值和极小值，采用三次样条插值法对极大值和极小值处理，得到上包络线U(t)和下包络线L(t)，进而得到平均包络线P(t)；

S52、通过上述响应信号x(t)减去P(t)得到新的响应信号曲线X₁(t)；

S53、辨识信号曲线X₁(t)是否能作为本征模态函数的IMF分量，条件为上包络线U(t)和下包络线L(t)关于零轴对称，若满足，则记P(t)为r₁(t)；若不满足，则返回S51-S52再次处理，直到满足条件；

S54、设定r₁(t)为新的响应信号，并返回S51-S53进行处理，直至第k个IMF分量r_k-1(t)满足S53中的条件，终止循环，对x(t)的EMD分解结束，得到k个IMF分量和1个残余项r_k；

S6、基于数据驱动随机子空间识别法DATA-SSI，对重组信号进行模态参数识别，对比分析列车上桥前后桥梁响应频率的相对变化情况，来对桥梁结构健康状态进行实时监测。

2.根据权利要求1所述的信号自适应分解和识别的桥梁健康监测方法，其特征在于，所述传感器为加速度传感器，所述加速度传感器的采样频率为20～50Hz，所述加速度传感器采样数据点在1200以上。

3.根据权利要求1所述的信号自适应分解和识别的桥梁健康监测方法，其特征在于，所述S2中，采用分析方法EDA中的直方图、Q-Q图、箱型图或相关性柱状图，辨识出响应信号数据中的异常值、间隙、对称情况和分散情况。

4.根据权利要求3所述的信号自适应分解和识别的桥梁健康监测方法，其特征在于，所述S3中：

当监测点响应信号数据与响应信号数据平均值之差大于标准差的3倍时，则当前监测点响应信号数据为异常值，予以剔除。

5.根据权利要求4所述的信号自适应分解和识别的桥梁健康监测方法，其特征在于，所述S4具体步骤为：

S41、根据其中一个传感器监测所得的响应信号数据，建立监测点响应信号的三项式函数；

S42、以三项式函数与离散信号数据的误差平方值E最小为准则，获取三项式函数的待定系数a_i；

S43、因E存在极值，建立E对待定系数a_i求偏导方程；

S44、依次取E对待定系数a_i求偏导，产生一个四元线性方程组，解方程组得到待定系数a_j；

S45、通过三项式函数对响应信号数据消除趋势项。