免费论文摘要：鉴于情况鼓励的桥梁模态辨别体例接洽

    构造的模态参数与形势、资料等固有个性出色关系。经过对构造的模态参数举行辨识，不妨检验和测定到构造的特殊，实行对构造安康情景的监测，这一本领在兴办、板滞等范围获得了普遍的运用。跟着新颖桥梁构造的巨型化、搀杂化，产业界对桥梁的安康监测本领提出了越来越高的诉求。正文从满意本质桥梁安康监测的需要动身，创造了一种不妨在天然情况鼓励下对桥梁举行模态辨别的体例。该体例无需人为鼓励，不妨径直在桥梁的工况下对体例模态参数举行辨识，极地面俭朴了本钱，实行了桥梁安康情景的在线监察和控制。    舆论中安排了在情况鼓励下举行模态辨别的NExT-ARMA(Natural Excitation Technique - Auto-Regressive and Moving Average Model)算法，该算法不妨按照桥梁在情况鼓励下的完全振荡状况来赶快辨识体例模态，并运用反应定阶的办法普及演算精度，符合在及时桥梁安康监测体例中举行安置。同声开拓并搭建了散布式的振荡搜集体例，体例沿用ICP(Internal Electronics Piezoelectric)传感器动作敏锐元件，运用鉴于ARM(Acorn RISC Machine)的处置器建立振荡数据搜集节点。其余，创造了鉴于Browser-Server框架结构的扶助多用户的效劳器。节点与效劳器联网产生无线传感搜集，构造的完全振荡数据从搜集到传输最后被同步汇总到效劳器中进前进一步的领会，产生了一套完备的处置计划。    舆论结果辨别经过有限元仿真和搭建试验平台两种本领来考证体例计划的可行性和灵验性。试验截止表白，NExT-ARMA算法不妨对构造的各阶模态参数举行精准的辨别，个中对准固有频次的辨别缺点到达了±1%安排。同声，体例试验也表白，散布式的振荡检验和测定体例不妨对构造的完全振荡状况举行宁静、灵验的搜集。

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