[发明专利]结构风致振动时间序列信号非平稳段自动提取方法

说明书

本发明公开了一种结构风致振动时间序列信号非平稳段自动提取方法，包括：采用既定长度数据段区域最大值三次样条插值的方法计算振动时间序列信号的上包络线，使用高斯混合模型拟合上包络线数据的概率密度分布，将高斯混合模型中均值最小的一阶单高斯分布拟合参数定义为振动信号平稳数据的统计特征参数，并计算其累积分布函数在保证率逼近于1时的振动平稳数据临界值，从振动时间序列信号中截取上包络线数据连续大于临界值的对应时刻数据段，选取截取的数据段中长度大于预设长度且最大值大于预设值的数据段作为风致振动非平稳段的有效结果。本发明方法实现较少依赖相关从业人员专业知识的结构风致振动时间序列信号非平稳段自动化快速提取。

技术领域

本发明属于结构数字化监测、检测与评价领域，具体涉及一种结构风致振动时间序列信号非平稳段自动提取方法。

背景技术

结构及其构件从建造伊始就受到风荷载的持续作用，风荷载的随机作用会在结构或构件的振动信号中产生随机的非平稳段。准确有效地提取结构风致振动时间序列信号中的非平稳段，是分析结构在风荷载作用下的振动性能的前提。随着测试与传输技术的发展，实时并准确地获得结构在真实风环境下振动时间序列信号已不是难事。然而，风致振动时间序列信号中的平稳段和非平稳段没有明确可量化的界限，缺乏专业知识的人员难以准确区分，并通过计算机程序自动地将其提取出来，制约了数据分析的实时性。

目前，土木、机械领域内关于结构风致振动时间序列信号非平稳段自动提取的方法较少，常用的方法有以下几种：(1)通过有专业知识的人员凭借经验对已经画出来振动时间序列信号进行非平稳段的人工判别和手动提取，该方法简单明了，但十分依赖实施人员主观判断，且由于需要人工完成，方法的时效性极差；(2)通过有专业知识的人员设定一个经验阈值，然后采用计算机自动将超过阈值的信号进行提取，但由于振动信号的特殊性，非平稳段是一段均值近似为零的并上下来回振荡的信号，经验阈值无法完整提取非平稳段中小于阈值的部分。综上所述，现有技术均无法实现在尽量少依赖结构动力学经验的情况下由计算机自动提取完整的风致振动非平稳段。

因此，有必要研发一种较少依赖相关从业人员专业知识的自动化结构风致振动时间序列信号非平稳段提取方法，实现结构风致振动非平稳特征的快速感知。

发明内容

针对以上问题，本发明提出一种结构风致振动时间序列信号非平稳段自动提取方法，可以帮助非相关专业从业人员借由计算机完成结构风致振动时间序列信号非平稳段的快速提取。

为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：

一种结构风致振动时间序列信号非平稳段自动提取方法，具体包括如下步骤：

步骤1，提取结构的风致振动的时间序列信号，计算风致振动的时间序列信号在每个既定长度段的最大值，采用三次样条插值方法基于各既定长度段的最大值对最大值位置外的其余采样点坐标位置进行插值，并以所得插值曲线结果为振动时间序列信号的上包络线数据；

步骤2，使用高斯混合模型拟合上包络线数据的概率密度分布；

步骤3，将高斯混合模型中均值最小的一阶单高斯分布拟合参数定义为风致振动信号的平稳数据的统计特征参数，在[0,∞]上使得平稳数据的单高斯分布曲线的积分值归一化为1，得到平稳数据的高斯分布概率密度曲线；

步骤4，对平稳数据的高斯分布概率密度曲线进行积分得到其累积分布函数曲线，令风致振动信号中振动幅值小于等于α的概率具有β的保证率，计算给定β逼近于1时的α值；其中α为平稳数据和非平稳数据的临界值；

步骤5，从风致振动的时间序列信号中截取上包络线数据连续大于α的对应数据段，选取截取的数据段中时间长度大于预设长度且风致振动信号最大值大于预设值的数据段作为风致振动非平稳段的有效结果。

进一步地，所述步骤1中从安装于结构的加速度、速度或动位移等振动传感器中提取风致振动的时间序列信号；