K-HHT方法及其在桥梁监测中的应用研究

发布时间：2017-07-14 03:11

  本文关键词：K-HHT方法及其在桥梁监测中的应用研究

  更多相关文章： HHT Kriging 端点效应 虚假分量 K-S方法 拉索

【摘要】：K-HHT方法在HHT方法中引入了Kriging算法,改善了HHT方法存在的端点效应及模态混叠问题。本文对K-HHT方法做进一步研究,着重讨论Kriging模型的选取和虚假分量识别方法,并将研究成果应用于大型斜拉桥拉索索力识别,以期提高识别精度。主要研究内容包括:(1)不同形式Kriging模型对K-HHT方法的影响分析。目前Kriging的常用模型共有21种,分别由不同的相关模型(包含:样条函数、高斯函数,指数函数、立方函数、球形函数、线性函数、广义指数)和回归模型(包含:常数型、一次型、二次型)组合而成。本文以恒频及变频模拟信号为分解对象,以经验模态函数分解效果、希尔伯特频谱、三维联合时频分析、相关系数为评价指标,对比基于不同Kriging模型的K-HHT方法的信号处理效果。结果表明:由常数型与样条函数构成的Kriging模型是最优模型,基于该模型的K-HHT方法适用于恒频及变频模拟信号处理。(2)虚假分量识别方法研究。分析信号经K-EMD分解后往往存在虚假分量。本文从概率角度引入K-S检验方法对虚假分量进行真伪识别,研究了设计变量的幅值、相位角、频率波动对K-S检验方法的影响分析,基于该分析结果提出了理论累积分布函数,拓展了K-S检验方法的使用范围,即,从单成分信号分量识别推广到多成分信号分量识别。案例研究表明,对于多成分信号,本文改进的方法在识别虚假分量方面具有明显的效果,为监测信号处理奠定了基础。(3)拉索索力识别方法研究。基于上述提出拉索索力识别方法,并将其与结构模态参数方法、FFT方法进行对比分析。分别以长索和短索为例,研究三种方法在处理斜拉桥拉索索力监测信号的优劣性。分析结果表明,本文提出方法适用于此类信号,尤其是长索振动信号的处理与分析。
【关键词】：HHT Kriging 端点效应 虚假分量 K-S方法 拉索
【学位授予单位】：广州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U446
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 绪论11-23
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究的目的和意义12
• 1.3 论信号处理方法进展史12-18
• 1.3.1 傅里叶变换（FT）13-14
• 1.3.2 短时Fourier变换14-15
• 1.3.3 Wigner-Viller分布15-16
• 1.3.4 小波变换（WT）16-17
• 1.3.5 Hilbert-Huang变换方法17-18
• 1.4 Hilbert-Huang变换研究现状18-20
• 1.5 拉索构件频率识别方法中的应用现状20-21
• 1.6 本文的主要研究内容21-23
• 第二章 相关模型及回归模型对K-HHT方法的影响分析23-53
• 2.1 引言23
• 2.2 HHT方法的原理23-25
• 2.3 Kriging模型基本理论25-30
• 2.3.1 kriging模型机理26-28
• 2.3.2 Kriging回归模型28-29
• 2.3.3 Kriging相关模型29-30
• 2.4 相关模型和回归模型组合对K-HHT方法的影响30-52
• 2.4.1 不同相关模型及回归模型组合30
• 2.4.2 评价指标30-32
• 2.4.3 二次型与相关模型组合32-33
• 2.4.4 一次型与相关模型组合33-34
• 2.4.5 常数型与相关模型组合34-52
• 2.5 本章小结52-53
• 第三章 IMF虚假成分研究53-77
• 3.1 虚假IMF成因及性质53-56
• 3.1.1 虚假固有模态函数成因53-55
• 3.1.2 虚假固有模态函数性质55-56
• 3.2 Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验法56-66
• 3.2.1 K-S方法原理57-58
• 3.2.2 识别不同分布类型信号58-60
• 3.2.3 考虑设计变量对K-S方法的影响60-66
• 3.3 单成分信号下识别虚假分量66-70
• 3.4 多成分信号下识别虚假分量70-75
• 3.4.1 k-s方法识别多成分信号的优缺点70-72
• 3.4.2 基于理论累积分布函数改进K-HHT计算流程72-73
• 3.4.3 案例分析73-75
• 3.5 本章小结75-77
• 第四章 振动索力信号分析77-93
• 4.1 引言77
• 4.2 工程背景77-78
• 4.3 实测拉索信号中的应用78-91
• 4.3.1 拉索构件选取78-79
• 4.3.2 拉索频率计算方法79-81
• 4.3.3 拉索监测信号预处理81-85
• 4.3.4 识别结果与分析85-91
• 4.4 本章小结91-93
• 第五章 结论与展望93-95
• 5.1 结论93
• 5.2 今后工作展望93-95
• 参考文献95-99
• 致谢99

【参考文献】

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本文编号：539427