基于自由振动信号的贝叶斯模态识别及其不确定性研究.pdf

摘要

摘要

早期建设的基础交通设施、公共建筑等土木工程结构已逐渐出现性能老

化、退化等现象，在偶然极端情况下，容易发生倒塌等重大事故，可能会给

整个社会带来巨大损失。高效准确的结构健康监测方法可以有效评估结构状

态，预防严重事故的发生。模态识别是结构健康监测领域的重要方面，它能

够识别结构的固有动态特性，包括自振频率、阻尼比、振型等，提供重要的

结构健康状态信息。基于采集的结构振动响应进行反演是模态识别的一种常

用方法，其中，自由振动试验由于低成本和操作性强等优点被广泛地用来进

行数据的采集。本文主要对基于自由振动信号的贝叶斯模态识别展开了深入

的研究。

本文对现有的贝叶斯方法进行了研究和应用。该方法分成两类情况进行

讨论：单模态型和密集多模态型。根据模态叠加法模拟生成了框架结构的自

由振动数据，结合数据对现有方法进行了验证和比较，可以有效识别频率、

阻尼比等，但单模态方法识别不确定性相对较大，多模态方法分析时间更长。

在现有理论的基础上，本文通过引入有限时间傅里叶变换概念和线性分

解振型的思想，提出了一种基于自由振动信号的改进贝叶斯模态识别方法，

建立了不确定性计算的解析方法。对模拟数据采用改进方法分析，得到了模

态参数的最可能值和后验不确定性，并将其与精确值进行对比，检验了改进

方法的准确性和可靠性。并且，改进方法相较于多模态方法，识别不确定性

进一步降低，计算效率约提高了49%。此外，还分析了噪声水平对后验不确

定性的影响，得到了噪声大小对识别参数不确定性大小的影响规律。

为研究改进方法的工程适用性，本文引入了一种自动多尺度峰值检测算

法，用于自动提取频域信号的峰值，可以有效计算初始频率值，但也存在边

缘峰值检测不灵敏的局限。此外，还采用改进方法对两项实测自由振动试验

进行了分析：一项是在实验室中采集的八层框架结构模型的自由振动信号，

另一项是在现场采集的桁架式人行天桥的自由振动信号。经改进方法识别，

得到了这两个结构的动力特性参数，结果与真实结构的符合程度高，定量评

估得到的不确定性低。通过这两个实测案例，改进方法在真实结构振动试验

中的可行性、准确性、可靠性得到了验证。

关键词：结构健康监测；贝叶斯模态识别；自由振动；不确定性量化

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Abstract

Abstract

Theearlyconstructionofinfrastructuresuchastransportationfacilitiesand

publicbuildingsincivilengineeringhasgraduallyshownsignsofperformance

aginganddegradation.Inrareextremecases,itispronetoseriousaccidentssuch

ascollapse,whichcouldresultinsignificantlossestosocietyasawhole.Efficient

andaccuratestructuralhealthmonitoringmethodcaneffectivelyassessthe

conditionofstructuresandpreventseriousaccidents.Modalidentificationisan

importantcomponentofstructuralhealthmonitoring,asitcanidentifythe

inherentdynamiccharacteristicsofstructures,includingnaturalfrequencies,

dampingratios,andmodeshapes,providingimportantinformationabou