基于图像序列和小波分析的结构动力响应及损伤识别研究
传统结构健康监测方法在实际桥梁健康监测当中存在效率低、精度低、数量有限、安装困难、耐久性差、损伤识别困难等诸多问题。本文从机器视觉入手，结合传统的模态识别原理和小波变换损伤识别方法，探究了基于图像序列和小波分析的结构动力响应及损伤识别方法。本文主要研究工作如下： (1)采用了基于模板匹配和光流的目标追踪算法，实现了基于图像序列的结构动态位移跟踪测量。通过悬索桥模型的振动试验，将基于图像序列的动态位移时程信号与传统的激光测距仪位移传感器进行对比验证，验证了两种基于图像序列的动态位移追踪算法用于位移测量的精确性和可靠性。 (2)提出基于图像序列的模态参数识别方法实现了结构模态参数的提取。运用光流追踪算法对实验室中的悬臂梁模型进行多点结构振动位移监测，并结合传统的模态识别理论，实现了结构模态参数的提取，并与传统的激光测距仪传感器和数值模拟的模态参数结果进行对比，验证了本文方法在结构振动监测和模态参数识别方面的可行性和可靠性。 (3)提出了一种基于图像序列和小波变换的损伤识别方法。首先，通过有限元模拟简支梁在四种不同状态下的数值模型，经过分析计算得到该结构的模态参数。然后，以位移模态作为输入信号，对其进行离散小波变换，通过建立新的损伤指标小波系数平方差来确定结构损伤位置。并在实验室中进行了简支梁损伤试验，将基于图像序列的模态参数识别方法应用于密集测点布置的结构上，获取了结构的模态参数（频率、振型）。最后，通过使用提出的小波系数平方差对结构损伤进行识别和定位，试验结果证明了这种基于图像序列和小波变换的损伤识别方法是可行和准确的。
桥梁工程;健康监测;动力响应;损伤识别;图像序列;小波变换
重庆交通大学
硕士
力学
郑佳艳
2023
中文
U446.2
2023-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）