基于贝叶斯估计的振动基频提取及预测算法

通过振动频率法测量斜拉桥索力时,由于受设备安装条件和复杂环境的影响,在振动频谱中通常只能获得各级高阶自振频率,而无法直接识别基频。针对这一难点,基于弦振动理论分析索振动的2个重要特性,提出一种基于贝叶斯估计的振动基频提取及预测算法,文中采用高斯函数建立先验概率分布模型和似然函数模型,通过“差频法”和“主频法”联合求解提高成功率,提高基频提取及预测算法的精度和稳定性。利用最新计算的基频值对模型进行更新,使其具备动态学习能力。应用结果表明,经过迭代后的模型参数能自适应调整,并逐渐趋于稳定,基频预测曲线与测量曲线的变化趋势一致,总体预测误差在±1.5%以内。根据基频计算的全桥索力分布与工程实际相符,与成桥索力对比的总体偏差在±10%以内,拉索运营状态正常。