刘杰　王海龙　张志国　吴立朋

摘 要：

为有效并准确诊断出斜拉桥损伤，对基于模式识别的斜拉桥损伤诊断方法进行了研究。选取易于测试出的低阶模态频率和部分关键点竖向振型数据为动力指纹，无需模态扩展或模型缩聚。研究并采用全因子设计进行动力指纹库的创建，可精确评估设定的损伤因子及其交互作用对损伤识别结果的影响。设计并增加了带随机误差的动力指纹库样本集。编制了基于Matlab的模式识别的多种算法，重点研究了精确度高的多层感知器识别算法及其提高该算法预测准确率的装袋集成算法。最后给出一座单塔双跨双索面斜拉桥的多种识别算法的损伤诊断过程和结果，得到一种可包容测试随机误差的高精确度斜拉桥损伤诊断评估模型。

关键词：

斜拉桥；损伤诊断；模式识别；动力指纹；识别算法

中图分类号：U448.27

文献标志码：A 文章编号：16744764（2016）04011509

斜拉桥损伤诊断是斜拉桥健康监测系统的重要组成部分和核心，其方法对健康监测系统有效性起决定性作用。按是否有反演可分为基于模型修正的损伤诊断方法和基于模式识别的损伤诊断方法两大类[1]。基于模式识别的损伤诊断方法属无反演的正演方法，可避免病态的优化求解，在预设的模式库中通过识别算法识别与实测损伤指标最接近的模式确定结构的损伤情况。模式识别采用的损伤指标（也称指纹）有静力和动力之分，基于动力损伤指标（称为动力指纹）的损伤诊断不影响桥梁结构的正常运营，可通过环境激励工作状态模态识别[2]进行实时监测，具有远程在线的优点。……