梁 鹏， 贺 敏， 张 阳， 叶春生， 李琳国

（1.长安大学公路学院 西安，710064） （2.长安大学公路大型结构安全教育部工程研究中心 西安，710064）

引 言

模态参数是桥梁状态评估的基本参数，由于实时在线桥梁结构状态评估的需要［1-2］，实时在线桥梁结构模态参数识别成为桥梁健康监测研究的重要内容。实时在线长期模态识别的基础是自动化，模态参数实时自动识别需要在理论分析和系统搭建2 个层面协同配合。

在模态参数自动识别理论分析方面，由于随机子空间法识别效果稳定，因此基于稳定图的模态参数自动识别被广泛研究［3-9］，最多的是基于聚类算法的模态参数自动识别。按照聚类算法的不同，基于稳定图的模态参数自动识别可分为基于层次聚类［5-8］的稳定图自动识别和基于非层次聚类的稳定图自动识别［3-4，10-11］。基于层次聚类的稳定图自动识别首先计算不同数据点之间的距离，然后通过设定距离阈值，将小于阈值的数据点归为一类，最终达到识别稳定轴的目的。层次聚类的核心是确定合理的距离阈值指标，常用的有定值指标［8］和自动计算的指标［6-7］。非层次聚类的核心是确定准确的聚类个数［10］，不合适的聚类个数会直接导致错误的聚类结果。然而，稳定图识别前聚类数目未知，因此非层次聚类的关键问题是如何自动得到准确的聚类数目。

在系统搭建方面，实时在线模态参数自动识别要实现数据采集、传输及分析一体化，涉及硬件、数据传输、软件系统和数据分析多个层面相互配合，缺一不可［12-13］。……