损伤识别的模态数据异常值分析方法

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1、!堇墨：清华大学学报(自然科学版)2015年第55卷第3期17／19CN112223／NJTsinghuaUniv(Sci&Techno1)，2015，Vo1．55，No．3356—36O损伤识别的模态数据异常值分析方法缑百勇，陆秋海，向志海，王波，李连友。，沈兆普清华大学航天航空学院，北京100084；2．空军工程大学航空航天工程学院，西安7100383．中国路桥工程有限责任公司，北京100011)摘要：为探讨通过实测模态数据识别混凝土梁损伤的可referencesoutlieranalysismethodisabletotrackthecumulativ

2、edamageinthereinforcedconcretebeam．行性，采用异常值分析方法，提出了通过判断实测低阶模态Keywords：structuralvibration；experimentalmodalparameter；参数是否偏离正常状态来确定结构是否发生损伤的单参考outlieranalysis；damagedetection；reinforcedconcrete点方法。针对结构状态连续监测的情况，提出了更具鲁棒beam性的逐次参考点异常值分析方法。预制了一根16m长的钢筋混凝土梁，并对健康状态和多种已知人工损伤状态下的梁结构进行了实验模态

3、分析。实验数据的异常值分析结果结构测试数据或运行数据中的异常往往预示着表明：基于模态数据异常值分析的损伤识别方法，不仅能识结构状态的改变，因此可以通过判断能够反映结构别出钢筋混凝土梁的损伤，而且对损伤还很灵敏，甚至能检健康状态的实测数据是否偏离正常范围(即是否异测出小于1的微小损伤；逐次参考点分析方法能追踪钢常)来判断结构是否发生损伤，这种损伤识别的方筋混凝土梁累积损伤的过程。法被称为异常值分析方法]。当结合应变等传感关键词：结构振动；实验模态参数；异常值分析；损伤识器的空间布局时，异常值分析方法还可以对结构的别；混凝土梁损伤进行定位和定量识别]。中图分类号

4、：O327文献标志码：AWorden等E较早地研究了异常值分析方法在文章编号：10000054(2015)03035605结构损伤检测中的应用。他们以一个3自由度模型为对象，基于频响函数数据说明了利用异常值分析Damagedetectionusingmodal法进行结构损伤识别的具体过程，还进一步讨论了dataoutlieranalysis缩减数据维数的方法。Antoniadou等对一个风GOUBaiyong～，LUQiuhai，XIANGZhihai，WANGBo，力发电机齿轮箱齿轮仿真模型的振动加速度数据进LlLianyou3，SHENZhaopu3行了

5、经验模式分解(empiricalmodedecomposition，(1．SchoolofAerospaceEngineering，TsinghuaUniversity，EMD)，得到了一组本征模式函数(IMF)，然后对Bering100084，China；不同工况的高频IMF(通常是第一个)进行了异常2．AeronauticsandAstronauticsEngineeringCollege，AirForceEngineeringUniversity，Xi’an710038，China；值分析，实现了对齿轮损伤工况的识别。从结果上3．ChinaRoadan

6、dBridgeCorporation，BeUing100011，China)看，Antoniadou等选择高频IMF数据进行异常值Abstract：Asinglereferenceoutlieranalysismethodwasdeveloped分析提高了异常值分析法对小损伤的识别能力。fordamagedetectioninreinforcedconcretebeamswithmeasuredBartkowiak等则将异常值分析法用在了非平稳modaIdata．，rhemeasuredlowerordermodalparameterswereusedSOt

7、hatthemethodneedonlyidentifythesignaldeviationsfromthe工作条件下(测试数据非常不均匀，且不满足normalconditionfromthestatisticaldisciplineoftheoutlieranalysis．Guass分布)行星轮减速箱的损伤识别中，拓展了Then．amorerobustsuccessivereferencesoutlieranalysismethod异常值分析法的应用范围。wasdevelopedfordamagedetectionforcontinuousmonitori

8、ngofthestructuralstate．The