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基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法 

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申请/专利权人:嘉兴南湖学院;嘉兴学院

摘要:本发明公开了基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法,包括以下步骤:S1、在移动车辆上安装加速仪形成移动采集设备;S2、驱动移动车辆匀速通过待检测桥梁,移动车辆上的加速仪采集加速度信号;S3、通过傅里叶变换获取移动车辆动力响应频谱;S4、重复10次上述操作,对动力响应频谱内的幅值Xf进行平均,并绘制能量谱密度曲线PSD,进而求取桥梁模态振型;S5、调整移动车辆位置,重复上述操作,获取多个桥梁模态振型。本发明通过基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法,可以有效的检测桥梁动力特性,工作人员无需封锁桥梁,保证了桥梁的正常通行效率,也无需预设多个传感器,大大减低了操作难度,方便工作人员操作,也可以保证检测的准确性。

主权项:1.基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法,其特征在于,包括以下S1、在移动车辆上安装加速仪形成移动采集设备;S2、驱动移动车辆匀速通过待检测桥梁,移动车辆上的加速仪采集加速度信号;S3、通过傅里叶变换获取移动车辆动力响应频谱;S4、重复10次上述操作,对动力响应频谱内的幅值Xf进行平均,并绘制能量谱密度曲线PSD,进而求取桥梁模态振型;S5、调整移动车辆位置,重复上述操作,获取多个桥梁模态振型;所述S4中桥梁模态振型的算法包括随机子空间法、频域分解法或小波分析法;所述频域分解法采用以下求取公式:Gxx=2Xf*×Xf其中,Xf为输入信号,Gxx为加速仪自谱;所述频域分解法还包括以下求取公式:Hf1=GxyGxxHf2=GyyGyxGxx=2Xf*×Xf其中,Gxy是输入信号和输出信号傅里叶变换后的互谱;所述S4中PSD曲线的峰值为桥梁结构固有频率,所述桥梁结构固有频率的求取公式为:rf=Gxy×Gxy*Gxx×Gyy其中,rf的变化范围在0-1之间,当rf1,有以下几种情况:1测量中有外界干扰信号;2联系xt和yt的输出有非线性,输出信号yt是由输入信号xt和其它输入信号引起的综合输出。

全文数据:

权利要求:

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