基于DATA-SSI算法的简支梁桥模态参数识别研究
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【摘要】实际工程中，可先在桥梁结构上布置加速度传感器以采集该结构在运营状态下各结构部分的振动响应信号，其次将该响应信号作为随机子空间算法的输入数据以识别该结构的自振频率值、阻尼比及模态振型，最后通过对比分析该结构对应模态参数结果在不同时间段内的具体变化情况，以便辨别该结构是否处于良好的健康状态。一旦结构的参数出现突变的情况，表明其存在安全隐患问题，则可提前采取相应的安全措施以尽可能避免安全事故的发生。
【关键词】桥梁结构，随机子空间算法，简支梁桥，模态参数
1 引言
实际工程中，桥梁结构的使用寿命基本为100年，而随着其运营时间的不断增加，其结构自身的不同部位会发生不同程度的损伤。基于此，模态参数识别应运而生，其实质是通过在桥梁结构上布置一定数量的传感器，通过传感器采集结构在工作状态下的振动响应信号，其次通过某种模态参数识别算法识别其结构的模态参数结果，包括自振频率、阻尼比及模态振型，并分析对比各参数结果随时间的具体变化情况来辨别结构是否处于良好的运营状态。鉴于此，本文通过利用基于数据驱动随机子空间算法（Data driven Stochastic Subspace Identification，DATA-SSI）对某箱形简支梁结构进行模态参数识别来简单介绍模态参数识别算法在桥梁结构中的简单运用。
2 工程背景
2.1简支梁模型
该简支梁桥模型为30m跨度，截面为单箱单室箱型截面，高度为2m，宽度为9.8m。采用CIVIL MIDAS软件建立该实体模型，主梁共11个节点，10个主梁单元，全桥模型见图1所示。图2为该桥梁结构的节点布置图。
2.2环境激励及结构响应
为了模拟环境激勵下桥梁结构的振动形式，在图2中的2-10号节点处均施加竖直向下方向的白噪声激励，该白噪声是采用Matlab软件中的randn命令生成的均值为0，方差为1的随机序列，时长为60s，采样频率为100Hz，图3为节点6对应白噪声激励的时程图。
在实际工程中，桥梁结构在环境激励下会发生一定的振动，由于篇幅有限，本文仅给出了节点6对应的加速度响应时程曲线图，见图4所示。
3 模态参数识别
3.1模态参数识别一般流程
当收集到桥梁结构的振动响应后，则可利用DATA-SSI识别算法对响应信号进行参数识别，其一般流程如下：
（1）在桥梁结构上布置一定数量传感器，
（2）利用传感器采集各节点的加速度响应信号，
（3）将响应信号作为基于数据驱动随机子空间算法的输入数据，识别得到该结构的模态参数结果，包括频率值、阻尼比及振型系数，
（4）分析各模态参数值的具体变化情况以辨别该桥梁结构是否处于良好的运营状态，即是否处于健康状态。
3.2模态参数识别结果
该桥梁结构的稳定图，具体见图5所示。
识别所得结构前5阶频率值分别2.02Hz、8.58Hz、16.66Hz、3101Hz、39.08Hz，阻尼比分别为0.0146、0.0082、0.0124、0.0102及00057。为了验证识别所得各阶模态振型具有可靠性，同时因为篇幅有限，本文仅将第三阶模态振型识别结果与理论振型作对比，具体见图6所示。可知，所得振型图具有可信度。
4 结语
本文通过将随机子空间算法运用于识别某简支梁桥梁结构的模态参数，可知在实际运用中可基于图6所示基本流程图采用DATA-SSI算法识别不同类型桥梁结构的模态参数结果。并通过识别出该结构在不同时间段内的模态参数结果，再通过对比分析各参数结果在不同时间段内的具体变化情况来辨别该结构是否处于良好的健康状态。一旦结构的参数出现突变的情况，则辨识其存在安全隐患问题，则可提前采取相应的安全措施以尽可能避免安全事故的发生。
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作者简介：
尹红燕，女，汉族，河北衡水人，道路与铁道工程硕士，讲师，重庆交通职业学院，研究方向：道路桥梁检测、施工。
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