CN115982606B 基于模糊c均值聚类算法的桥梁结构健康检测方法及系统 （中铁二院工程集团有限责任公司）

US2020284687A1,2020.09.10基于模糊C均值聚类算法的桥梁结构健康检本发明公开了基于模糊C均值聚类算法的桥模态参数结果为频率、阻尼比和振型的参数结桥梁健康状态；系统为执行检测方法的软/硬件2S5、对比分析该桥梁的同一结构处在连续时间段内聚类后的模态参数结果的变化情2.根据权利要求1所述的基于模糊C均值聚类算法的桥12123.根据权利要求2所述的基于模糊C均值聚类算法的ji||表示数据对象xj和第i个聚类4.根据权利要求2所述的基于模糊C均值聚类算法的桥梁结构健康35.根据权利要求2所述的基于模糊C均值聚类算法的6.根据权利要求2所述的基于模糊C均值聚类算法的桥梁结7.根据权利要求6所述的基于模糊C均值聚类算法的8.根据权利要求6所述的基于模糊C均值聚类算法的桥梁9.根据权利要求1所述的基于模糊C均值聚类算法的桥梁结要求1_9任一所述的基于模糊C均值聚类算法的桥梁结构健康检测方法的步4[0001]本发明涉及桥梁结构检测技术领域，特别涉及基于模糊C均值聚类算法的桥梁结[0005]本发明的目的在于克服现有技术中所存在的上述在桥梁健康检测中对真假模态512617处各阶固有频率结果在某时刻发生变化，且在该时刻之后各阶频率结果的变化一直存在[0045]1、该检测方法通过采集加速度响应信号保存为稳定图，将每幅稳定图定义为频8[0063]本实施例提供基于模糊C均值聚类算法的桥梁结构健康检测方法，本实施例检测采集桥梁结构1在环境激励下各时间段内的加速度动力响应信号；传感器采用加速度传感现桥梁结构1的健康检测，以下将采用CSIBRIDGE软件建立35m跨度简支梁模型来实现仿真差为1的数据组作为白噪声激励以模拟真实的环境激励，并将各组数据信号添加到每跨简同一时段的参数结果作为一组并保留为稳定图结果；通过采集桥梁结构1大量的加速度响[0068]采集在列车运行工况下各加速度传感器4对应的结构响应信号，并以采集信号的9[0071]S22、采用数据驱动随机子空间识别法(DATA-SSI)识别所有传感器在各时间段内[0072]1)假定在t1时间段(以小时为单位)，编号N1传感器采集的加速度响应信号为[0080]5)最终得到该桥梁结构1在t1时间段的一幅稳定图，同理可得该结构在各各时间[0083]S3、定义每幅稳定图结果(WD⃞(i=1,2,…,M))对应的模态参数结果为Xi＝{fi[0086]为了确定从多少幅稳定图中才能实现真实模态的聚类，本实施例中以1幅稳定图和f21ξ2和f2和ξ1,2基于S41～S45的步骤完成对和X3的同类分析，得到更新后的第3组模态参数结果依次类推完成所有组数(T)的聚类分析，得到最终的模态参数结果通过采用S41～S45的相关技术人员对其进行全面的检测；通过各阶固有频率结果发生变化和变化存在的情况，[0121]本实施例对桥梁结构1的某跨35m简支梁在连续1个月内的健康状态进行检测，基[0124]相关检测单位通过采取跳车激振的方式获取该斜拉桥自身[0125]通过主梁上的11处传感器采集该斜拉桥在2020年8月份每天的加速度信号，并按模态参数结果作为FCM聚类算法的输入，并结合图1所示流程图实现真实模态的智能化筛[0126]表1为图12中真实模态值与跳车所得理论值间的对比分析表，可见本实施例所提[0129]为了进一步验证本实施例的检测方法能有效地识别出桥梁结构1的模态振型图，可知所得模态振型结果与理论上的模态振型图具有[0131]本实施例提供基于模糊C均值聚类算法的桥梁结构健康检测的系统，其采用实施例1中的基于模糊C均值聚类算法的桥梁结构健康检测方法，该系统包括存储器和处理器，通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置；计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能；通过