粒子滤波与随机子空间在多模态振动信号在线监测中的应用

"这篇文章是2013年发表的一篇工程技术论文，主要研究了基于粒子滤波(Particle Filter, PF)和随机子空间识别(Stochastic Subspace Identification, SSI)算法的多模态振动信号在线监测和跟踪方法。通过SSI算法获取振动系统的模态参数，如模态主频和阻尼比，进而构建状态矩阵和输出矩阵。接着，应用PF算法对状态方程中的信号进行在线监测和跟踪，以实现降噪和预测分析。这种方法对于确保大型机械和桥梁等基础设施的安全运行具有重要意义。文章还提到了实际的斜拉索振动信号测试，验证了所提出算法的稳定性和可靠性。" 本文介绍了一种结合了SSI和PF算法的创新方法，用于处理多模态振动信号的实时监测问题。首先，SSI算法是振动信号处理中的一种常用技术，它可以从复杂的振动数据中提取出关键的模态参数，包括模态主频（即振动模式的频率）和阻尼比（描述振动能量损失的参数）。这些参数对于理解结构动态行为至关重要。 接下来，作者利用提取到的模态参数来建立振动系统的数学模型，具体包括状态矩阵和输出矩阵。这些矩阵构成了描述系统动态行为的基础，反映了系统内部状态如何随时间变化以及如何响应外部输入。 随后，引入了粒子滤波这一非线性滤波器。粒子滤波是一种概率建模方法，特别适合处理高维和非线性问题，例如振动信号的复杂动态特性。通过PF，可以对状态方程中的信号进行在线监测和跟踪，有效地滤除噪声，同时进行预测分析，提前发现潜在的问题。 文章强调了这种技术在实际工程中的重要性，特别是在大型机械设备和重要建筑结构，如桥梁的安全监控中。实时的振动监测有助于及时发现潜在的故障或异常，从而预防可能的事故，保障社会经济活动的正常进行。 最后，作者通过实际的斜拉索振动信号测试，验证了所提出的算法在跟踪和预测振动信号方面的稳定性和准确性。这表明该方法具有良好的应用前景，可以为结构健康监测提供有力的技术支持。 关键词：粒子滤波，随机子空间，振动信号，在线监测 中图分类号：TU196 文献标识码：A