基于深度优化粒子滤波器的桥梁振动频率检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度优化粒子滤波器的桥梁振动频率检测方法，在桥身两侧对称安装加速度传感器，对加速度传感器采集的样本进行分析，计算出k时刻的归一化权值、k+1时刻的归一化权值和k+1时刻统计样本的均值；筛选传感器的样本值，得到k+1时刻粒子滤波后的样本；将滤波后的k+1时刻样本，乘以k+1时刻归一化后的权值，得到此时唯一的样本值；重复上述步骤确定每时刻唯一的样本值，通过曲线拟合进行频谱计算，得到桥梁的振动频率。本发明节约了桥梁检测监控的硬件成本，提高了滤波的精度。

主权项

1.基于深度优化粒子滤波器的桥梁振动频率检测方法，其特征在于包括下述步骤：1)在桥身两侧对称安装加速度传感器，加速度传感器安装的间距为5-10米，且保证桥梁两端的桥身两侧四个角处安装加速度传感器，加速度传感器的采样频率大于桥梁最大振动频率的10倍；2)对加速度传感器采集的样本进行分析，根据k时刻的采集样本${\tilde{x}}_k=\{{\tilde{x}}_k^1,{\tilde{x}}_k^2...{\tilde{x}}_k^N\},$计算出k时刻的归一化权值${\tilde{w}}_k=\{{\tilde{w}}_k^1,{\tilde{w}}_k^2...{\tilde{w}}_k^N\},$其中N为传感器个数；计算k时刻的归一化权值的方法包括以下步骤：（1）从采样中得到k时刻的样本：（2）分别计算样本均值${\bar{x}}_k=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{x}_k^i,$样本的方差$R=\frac{1}{N-1}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{(x_k^i-{\bar{x}}_k)}^2;$（3）利用先验概率公式计算样本的权值：（4）归一化权值：${\tilde{w}}_k^i=\frac{w_k^i}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{w}_k^i};$3）采集k+1时刻的样本计算出k+1时刻的归一化权值${\tilde{w}}_{k+1}=\{{\tilde{w}}_{k+1}^1,{\tilde{w}}_{k+1}^2...{\tilde{w}}_{k+1}^N\}$和k+1时刻统计样本的均值${\bar{x}}_{k+1}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\tilde{x}}_{k+1}^i;$4）筛选传感器的样本值，根据深度优化公式判断样本的保留与去除，得到k+1时刻粒子滤波后的样本5）将滤波后的k+1时刻样本，乘以k+1时刻归一化后的权值，得到此时唯一的样本值$x_{k+1}={\hat{x}}_{k+1}^1{\tilde{w}}_{k+1}^1+{\hat{x}}_{k+1}^2{\tilde{w}}_{k+1}^2+...+{\hat{x}}_{k+1}^N{\tilde{w}}_{k+1}^N;$6）重复步骤2）～5），确定每时刻唯一的样本值，得到一组滤波后的样本{x₁,...,x_k+1,...x_t}，t表示时间长度，通过曲线拟合进行频谱计算，得到桥梁的振动频率。