独立成分研究在桥梁检测中应用

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1、独立成分研究在桥梁检测中应用　　内容摘要：在日常桥梁健全度检测中，通过各种方式收集的桥梁振动信号必须通过数据处理进行去噪、固有频率提取以及动态分析等。在此过程中，去噪作为起始步骤对最终分析结果具有很大的影响。独立成分分析是一种基于信号高阶统计量的信号分析方法，其可以用于找出隐含在数据中的独立成份，且可广泛应用于信号处理、图像分析等领域。关键词：独立成分分析；桥梁检测；桥梁健全度中图分类号：K928文献标识码：A引言7桥梁作为交通运输的组成部分，是人们日常生活和经济发展的重要基础设施之一。现阶段，如何提高桥梁的安全性成为人们越来越关注的课题。众所周知，中国土地广阔

2、，桥梁众多，一般地若桥龄超过50年，老化、开裂、腐蚀等问题就会接踵而至。此外，伴随着地震、强风、洪水的侵袭，如果没有定期的检测和诊断，一些意想不到的灾难性事故如桥梁坍塌、断裂就会发生。不仅如此，由于早期建设中的技术限制和中国许多地区恶劣的自然环境等因素造成部分桥梁的安全期甚至只有短短的几年时间。而由于超载等人为因素所造成的不可控的破坏也对桥梁安全产生了极大的影响。所以，为了保证正常安全的行驶环境以及人类的生命财产安全，桥梁健全度的检测变得尤为重要。一、桥梁检测的历史及发展在过去，锤击、肉眼、压力波等方法是桥梁健全状况检测所常用的手段。然而，这些方法有的不能发现桥

3、体本身内部结构问题或者无法判断其具体损伤位置，造成明知有问题却无从下手的尴尬情况;有的是因为设备仪器复杂且种类繁多，使检测相对困难且花费昂贵；有的则由于过程繁琐不易操作而导致一般工作人员无法轻松掌握。对比以上常规方法，使用无线传感网络技术(WirelessSensorNetworks简称WSN)获得桥梁振动信号，通过对采集信号的分析来判断该桥梁的健全度状况是一种相对低成本却高效的检测方法。此法通过在桥梁上预置多个振动信号传感器的方式检测当汽车驶过时桥梁的振动情况，并通过无线传感网络传输信号至后台监控室，使用预先设置的程序对采集来的振动信号进行处理与分析，最终得出

4、桥梁的健全度分析报告。而在该系统所运用的技术中，后期的信号数据处理包括去除信号噪音，提取桥梁固有振动频率，振动位移分析等。在此之中，去除信号噪音的工作是第一步，更是成功的关键一步。7作为桥梁诊断系统的重要组成之一，数据处理保证了所采集的信号能够被正确的分析和利用，通过独立成分分析和频谱分析相结合的方法，达到从混合信号中提取桥梁固有特征频率的目的；通过独立成分分析和振动位移分析相结合的方法,给出桥梁振动的直观动态模型。从无线传感器网络接收到的是包括噪声和桥体振动在内的混合信号，独立成分分析的作用就是把信号的组合分解为统计独立的信号分量以达到恢复单独信号的目的。而对

5、于相同的混合信号,使用不同的独立成分分析算法所得出的结果也不尽相同。二、独立成分分析概述独立成分分析(ICA)是在20世纪90年代发展起来的一个新兴方向,且逐渐成为近年来神经网络、高级统计学和信号处理等研究领域中最令人振奋的主题之一。1994年，Comon给出了独立成分分析的一个较为严格的数学定义，该思想的雏形最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出的。从出现到现在虽然时间不长，但独立成分分析的思想无论从理论还是应用上，正受到越来越多的关注，成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角度看，独立成分分析源自对客观物理世界的抽象，它能够有效地解决许多实际问

6、题，具有强大的生命力和广阔的工程应用前景。目前独立成分分析主要已有效应地用于盲源分离、图像处理、语言识别、通信、生物医学、信号处理、脑功能成像、故障检测、特征提取、金融时间序列分析和数据挖掘等诸多领域。7独立成分分析是一种统计方法，旨在寻求一个多元数据的非奇异变换，使得变换后的数据分量之间尽可能的相互独立。独立成分分析的模型最早作为线性混合的盲信号分离(BlindSignalSeparation简称BSS)的分支而被提出。它是解决盲源信号分离问题最为有效的方法之一,是主成分分析(PrincipalComponentAnalysis简称PCA)的拓展,且在各领域都

7、具有广泛的实际运用价值。三、利用独立成分分析分离信号通过无线传感网络采集的振动信号不仅包含桥梁本身振动，也包括如水流、风力等外界干扰和信号传输过程中的各种噪音，故可视作由外界干扰噪声和桥梁本身组成的混合信号。下面将利用独立成分分析法对采集的混合信号进行信号分离，以提取纯桥梁振动信号，为固有频率分析和振动位移分析打下基础。具体步骤如下：第一步：从采集信号数据中截取2000个样本点，样本范围：[4000-5999]。为了保证采集信号的质量，在实际操作过程中通常会延长采集时间，而上节给出的采集信号共有12166个样本点，样本频率为200Hz，共可采集到约12166/2

8、00=60.83秒的信号