【摘要】：結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測已逐漸發(fā)展成為土木工程結(jié)構(gòu)領(lǐng)域研究的熱點,損傷識別是結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的重要環(huán)節(jié),在實際工程中,一般使用動態(tài)響應(yīng)實測數(shù)據(jù)對結(jié)構(gòu)進行損傷識別�；趯嶋H情況,在進行損傷識別的研究過程中,都會將噪聲作為考慮因素。本文以此為出發(fā)點,以小波分析為工具,對含噪結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號進行降噪處理,使得結(jié)構(gòu)本身信息在待處理信號中更加凸顯,避免噪聲對于損傷識別效果的干擾。首先,探究了影響結(jié)構(gòu)本身響應(yīng)信號的因素,對常見土木工程結(jié)構(gòu)在常見荷載作用下的響應(yīng)信號進行了分析。了解分析結(jié)構(gòu)自身響應(yīng)信號特點,并將其和噪聲信號相對比,此工作有利于對結(jié)構(gòu)自身有用信號和噪聲信號進行區(qū)分,使得降噪工作具有針對性,以獲得更加良好的降噪效果。然后,利用小波降噪的三種方法對含噪信號進行降噪處理,以降噪前后信號信噪比的變化和均方根誤差為評價指標(biāo),驗證了小波降噪方法的有效性,并探究了小波分解層數(shù)和小波函數(shù)的選擇對于降噪效果的影響。通過時域和頻域內(nèi)降噪前后信號的對比,分析降噪效果。對降噪方案中小波函數(shù)選擇,分解層數(shù)選擇,閾值選取規(guī)則和閾值量化函數(shù)等參數(shù)選擇給出建議。最后,利用簡支梁模型算例,在各種工況下,分別對未加噪信號、加噪信號、降噪后信號進行損傷識別。通過對比損傷識別結(jié)果,探究小波降噪方案在損傷程度、損傷位置、噪音強度等影響因素下的適用范圍,對小波閾值降噪方法適用工況給出建議。本文以小波分析為載體,研究土木工程領(lǐng)域中降噪方法,對小波降噪方案中各種參數(shù)給予建議,為實際工程結(jié)構(gòu)信號分析提供依據(jù),具有重要的科學(xué)意義和廣闊的應(yīng)用前景。
[Abstract]:Structural health monitoring has gradually become a hot spot in the field of civil engineering structure research. Damage identification is an important part of structural health monitoring. In practical engineering, dynamic response data are generally used to identify structural damage. Based on the actual situation, noise is considered as a factor in the research of damage identification. This paper takes this as a starting point and uses wavelet analysis as a tool to de-noising the noise-containing structural response signal, which makes the structural information more prominent in the signal to be processed, and avoids the noise interference to the damage identification effect. Firstly, the factors that influence the response signals of civil engineering structures are discussed, and the response signals of common civil engineering structures under common loads are analyzed. By understanding and analyzing the characteristics of the structure's own response signal and comparing it with the noise signal, this work is helpful to distinguish the useful signal from the noise signal of the structure itself, and make the noise reduction work targeted, so as to obtain a better noise reduction effect. Then, three methods of wavelet de-noising are used to de-noising the noisy signal. Taking the change of signal-to-noise ratio and root mean square error before and after de-noising as the evaluation indexes, the effectiveness of the wavelet denoising method is verified. The influence of wavelet decomposition layer number and wavelet function on noise reduction is also discussed. The de-noising effect is analyzed by comparing the signal before and after de-noising in time domain and frequency domain. The selection of wavelet function, decomposition layer, threshold selection rule and threshold quantization function are suggested. Finally, an example of simple-supported beam model is used to identify the damage of the non-noised signal and the de-noised signal under various working conditions. By comparing the damage identification results, this paper explores the application range of wavelet de-noising scheme under the influence factors such as damage degree, damage location and noise intensity, and gives some suggestions on the application of wavelet threshold de-noising method under the conditions of damage degree, damage location and noise intensity. In this paper, the wavelet analysis is used as the carrier to study the de-noising method in the field of civil engineering, and the various parameters in the wavelet de-noising scheme are suggested, which provides the basis for the signal analysis of the practical engineering structure, and has important scientific significance and broad application prospect.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TU317

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