基于AFDD的悬索桥模态参数识别

运营状态下模态参数识别是掌握结构在服役期间状况的有效手段,运营期间通过长期监测系统得到的数据量十分庞大,现有频域方法虽然都能较精确地识别到结构模态参数,但是人为干预过多,且主观性强,对密集模态识别效果欠佳,对庞大数据处理费时费力等缺点。为解决此问题,文章以频域分解法为基础,引入尺度空间方法,对奇异值曲线进行尺度空间缩放,进而识别较为密集的模态信息,最终形成具有峰值自动拾取的AFDD法。并以一大跨度悬索桥实测数据为依托,验证了方法的可行性与高效性。