大型公铁两用斜拉桥健康监测数据的时域峰值统计及频域融合处理
本文关键词： 公铁两用斜拉桥 安全性评定 健康监测 数据处理 时域统计 时频域 数据融合 出处：《中国铁道科学》2017年02期 论文类型：期刊论文
【摘要】：为实现基于健康监测数据的桥梁运营安全性评定,针对大型公铁两用斜拉桥健康监测信号的数据量大、干扰强、频谱复杂、信噪比低等特点,基于沪通铁路长江大桥的健康监测数据,建立监测数据质量状况评定的3项指标(信噪比,单测点异常数据占比和总测点异常数据占比)及其5个评判等级的区间评判体系,并据此进行监测数据降噪去异常值的初步处理;基于30~300s的时域分段及监测值峰值即时替代措施,给出健康监测数据时域分段峰值的提取方法及其均值和方差的统计方法;采用加权平均方法推导出基于快速傅里叶变换、小波变换、希尔伯特—黄变换的监测数据频域融合公式,以提高频域数据的可靠性及精度,获取有效开展桥梁运营安全性评判的评估参数。以监测到的某大型桥梁的振动加速度数据为例,采用给出的数据处理方法进行数据的去噪处理、时域峰值提取及统计、频域融合处理,验证了方法的工程实用性。
[Abstract]:In order to realize the safety evaluation of bridge operation based on health monitoring data, aiming at the characteristics of large amount of data, strong interference, complex frequency spectrum and low signal-to-noise ratio of health monitoring signals of large-sized cable-stayed bridges for both road and rail, etc. Based on the health monitoring data of the Yangtze River Bridge on the Shanghai Stock Exchange Railway, three indexes (signal-to-noise ratio (SNR), the proportion of abnormal data of single point and the proportion of total abnormal data) and the interval evaluation system of five evaluation grades are established for evaluating the quality of monitoring data. Based on the method of 30 ~ 300s time domain segmentation and the immediate substitution of monitoring value peak value, the extraction method of health monitoring data time domain segment peak value and the statistical method of mean value and variance are given. The frequency domain fusion formula of monitoring data based on fast Fourier transform, wavelet transform and Hilbert-Huang transform is derived by using weighted average method, in order to improve the reliability and accuracy of frequency domain data. Taking the vibration acceleration data of a large bridge as an example, the method of data processing is used to deal with the data denoising, extracting and statistics of the peak value in time domain. The engineering practicability of the method is verified by frequency domain fusion processing.
【作者单位】： 西南交通大学土木工程学院;中铁大桥勘测设计院集团有限公司;西南交通大学地球科学与环境工程学院;
【基金】：中国铁路总公司科技研究开发计划重大项目(2014G004-B)
【分类号】：U446;U448.27
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，本文编号：1532148
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