李 才，孙 玉，李鹏程

（山东省交通科学研究院，山东 济南 250031）

引言

挠度数据是反映桥梁整体工作性能的数据，其稳定性和周期性较应变等局部状态信息更为稳定。挠度在桥梁结构安全评价中至关重要，也是桥梁健康监测的重要参数之一[1]。引起挠度变化的因素不是单一的，主要包括温度变化、混凝土收缩徐变、结构长期挠度和活载效应[5-6]。监测数据是多种因素作用下的结果，将各种因素作用下的挠度分离出来是至关重要的，也是非常困难的[7-8,15]。

刘纲等[5]利用结构长期监测信号的多尺度特性，提出了较为精确地分离温度效应的自适应带宽滤波方法。陈德伟等[7]用神经网络方法通过对温度与挠度实测值的样本训练来建立预测模型，根据温度输入值得到相应的挠度，从而将温度产生的挠度值从实时的总挠度中分离出来。BENDAT等[9]提出可根据ARMA时间序列模型，对平稳时间序列进行预测，从而提取出周期趋势项，进而分离出活载效应。孙雅琼和赵作周[10]通过现场试验确定桥梁结构动应变与温度的关系，提出采用时变多元线性拟合的方法得到温度效应时程曲线。陈夏春和陈德伟[11]建立多元线性回归方程。刘夏平等[12]建立最小二乘支持向量机模型。陈国良等[13]利用中心移动平均法依次分离出不同周期特性的温度效应。目前，将挠度监测信号中各种因素作用下的挠度分离出来的方法在实际工程中的应用很少，其适用条件还有待进一步研究。……