基于數(shù)據(jù)驅動的橋梁健康監(jiān)測數(shù)據(jù)預處理.pdf

1、橋梁健康監(jiān)測技術的發(fā)展伴隨著傳感器技術、通信技術、計算機技術的迅猛發(fā)展而日趨成熟，并形成了比較完善的體系。其中橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)前端采集的海量數(shù)據(jù)是評估橋梁健康狀況的前提和基礎，然而在橋梁健康監(jiān)測的理論研究中，研究方向更多的集中在傳感器的最優(yōu)布設，傳感網絡的架構設計以及橋梁結構安全評估的算法研究等，忽略了海量數(shù)據(jù)的預處理，很可能導致“垃圾進垃圾出”的診斷結果。因此橋梁健康監(jiān)測數(shù)據(jù)預處理至關重要。
　　 本文的研究圍繞橋梁健康監(jiān)測數(shù)

2、據(jù)預處理展開，重點包括數(shù)據(jù)除噪及數(shù)據(jù)故障診斷，綜合小波分析、小波包分解和主元分析，建立了一個故障診斷模型，該模型包含三個算法，分別是改進的小波閾值除噪算法，基于小波包能量曲率差的故障檢測算法和基于主元分析的故障診斷算法。三個算法的相互配合完成了橋梁健康監(jiān)測的預處理工作。本文主要工作包括以下幾個方面:
　　 第一，研究橋梁健康監(jiān)測中數(shù)據(jù)預處理的重要性以及在數(shù)據(jù)預處理中所采用的方法，并對其進行縱向、橫向對比，突出數(shù)據(jù)驅動方法的重要性

3、。
　　 第二，探討了所采用的基本理論，包括小波分析原理、小波包分析原理、小波包能量曲率計算原理、主元分析原理。
　　 第三，提出了一種改進的小波閾值除噪算法，并對該算法進行計算機仿真。該算法與本文的故障檢測算法相互配合，既可以有效的去除噪聲，還可以保留故障信息的奇異性。
　　 第四，設計了一種數(shù)據(jù)驅動的故障診斷模型，該模型結合本文提出的改進的小波閾值除噪算法，利用小波包能量曲率差和主元分析法相結合的算法，對海量