運營橋（qiáo）梁振動監測（cè）數據的時頻分（fèn）析

在自（zì）由車（chē）輛及環境荷（hé）載激勵下橋梁加速度響應數據的頻譜特征在有車（chē）上橋時段和無（wú）車上橋（qiáo）時段呈現出（chū）了明顯的差異。圖3-4為有車上橋時橋梁加速度響應的時程及頻譜，2-4Hz 的振動能量占有（yǒu）了絕對的優勢，橋梁低頻振動成分幾乎被此車輛（liàng）激振的（de）響應淹沒（méi），低頻振動（dòng）頻點的頻譜峰值不明顯，且在非結（jié）構頻點（diǎn）處存在峰值；圖3-5為無車上橋時橋梁加速度響應的時程及頻譜，2-4Hz 的振動能量大大（dà）降低，1Hz 以下的低頻振動能量占有優（yōu）勢，其頻譜峰值明（míng）顯。

對大量監測數據（jù）進行上（shàng）述類似的分析，可得到如下結論：

1) 車輛（liàng）為橋梁（liáng）附加質量，從而導致固有（yǒu）頻點的頻譜峰值發（fā）生偏（piān）移。

2) 由車輛激勵導致的橋梁受迫振動由於能量太大，加之現有采集精度及

采（cǎi）樣（yàng）頻率有限，將會對橋梁很小的低頻振動（dòng）產生較大影響，表現為低頻振（zhèn）動的

頻（pín）率點處頻譜峰值發生偏移（yí）。

3) 不同車輛上橋（qiáo）時橋梁頻譜（pǔ）特征也有很大差異，固有（yǒu）頻點位置不穩定（dìng）。

4) 利用包含大量有車時段的數據進行模態識別其（qí）可信度和精度必然降低。

綜上所述，既然消除（chú）車（chē）輛激勵對模態識別可靠度和精度的影響比較困難，本章提出（chū）回避有車上橋時段，隻利用無車上（shàng）橋時段的（de）數據（jù）進（jìn）行識（shí）別。但是對於運營橋梁而言，無（wú）車（chē）上橋區段的時間很短（duǎn），且隨機出（chū）現（xiàn），為了綜（zōng）合利用眾多很短的無車時（shí）段的數據來提高模態參數識別（bié）精度（dù），我們（men）首先要利用小波分析技（jì）術進行單模態提取。

對濱州黃（huáng）河公路大橋、哈爾濱四方台大橋以及東營黃河公路大橋的（de）實測加速（sù）度數據進行頻譜（pǔ）分（fèn）析，結果表明這些橋梁的（de）大部分低階模態不密集，各階（jiē）模（mó）態之間耦合程度較小，各階模態對應的頻（pín）帶峰值明顯且相互幹擾較小，因（yīn）此提取加速度數（shù）據中各階單一模態對（duì）應的頻帶進（jìn）行頻率和振型識別是可行的，精度完全滿足工程要求。傳統的（de）基於 FFT 的頻帶提取技術適用於頻譜（pǔ）特征在整個時域（yù）內相對穩定的數據，而由上節的分析可知橋梁加速度數據頻譜（pǔ）特（tè）征在（zài）時域內是不穩定的，另外大型橋梁的加速度數據在（zài）時域上有一些不（bú）穩定區段（duàn），處理這樣的數據，FFT 具有先天的不（bú）足，而（ér）具有時頻分析能力（lì）的小波分析技術卻具有先天的優勢。基於（yú）小波分析（xī）的頻帶提（tí）取技術不但能很好的提取數據中的給定頻帶成分，而且可以很好地保留此頻帶成分對應的時域特征。但（dàn）利用小波分析提取頻帶（dài）時也有一些問題，下麵就這些問題進行具體分析，並（bìng）給出解決方案。

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