既有铁路桥梁自适应时频域损伤诊断研究

既有铁路桥梁损伤诊断是集微弱信号检测、桥梁工程、机器学习等于一体的多学科交叉的研究课题。针对铁路桥梁损伤特点，从移动列车引起的桥梁振动响应入手，改进微弱测试信号的自适应分解方法，并进行相关性检,实现测试信号的分解、滤波、选择和重构；改进非线性、非平稳信号时频分析方法，获得可读性好、频率分辨率高的时频谱，构建时频域损伤预警指标，实现损伤预警；从富含损伤信息的重构信号中分别提取损伤位置和程度的时频域特征，将统计学习理论与铁路桥梁损伤位置和程度诊断有机结合，对损伤位置和程度诊断的样本库构建、算法选择及优化进行系统研究，在时频域内对铁路桥梁损伤位置和程度进行识别,并最终实现既有铁路桥梁自适应时频域损伤诊断。本申请是铁路桥梁时频域损伤诊断的基础性关键问题，其研究工作能促进桥梁结构损伤诊断这一新兴交叉学科的发展，研究成果具有广泛的直接或间接的应用前景，对既有铁路桥梁的管理、养护具有实际的指导意义。

既有铁路桥梁损伤诊断是集微弱信号检测、桥梁工程、机器学习等于一体的多学科交叉的研究课题，一般按损伤预警、损伤位置识别和损伤程度识别三个步骤分布识别。针对铁路桥梁损伤特点，从移动列车引起的桥梁振动响应入手，改进微弱测试信号的自适应分解方法，并进行相关性检验，实现测试信号的分解、滤波、选择和重构；改进非线性、非平稳信号时频分析方法，获得可读性好、频率分辨率高的时频谱，构建时频域损伤预警指标，实现损伤预警；从富含损伤信息的重构信号中分别提取损伤位置和程度的时频域特征，将统计学习理论与铁路桥梁损伤位置和程度诊断有机结合，对损伤位置和程度诊断的样本库构建、算法选择及优化进行系统研究，在时频域内对铁路桥梁损伤位置和程度进行识别，并最终实现既有铁路桥梁自适应时频域损伤诊断。本项目是铁路桥梁时频域损伤诊断的基础性关键问题，其研究工作能促进桥梁结构损伤诊断这一新兴交叉学科的发展，研究成果具有广泛的直接或间接的应用前景，对既有铁路桥梁的管理、养护具有实际的指导意义。