【摘 要】
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桥梁健康监测系统是大跨桥梁不可或缺的工具,而损伤识别是发展桥梁健康监测系统的重要目标。然而随着海量数据集的积累,传统损伤识别理论在各种健康监测系统中的应用陷入瓶颈,大量监测数据未被彻底挖掘。为了挖掘桥梁健康监测系统蕴含的大量隐藏信息及改进传统结构损伤识别方法的不足之处,本文提出了立足于监测数据和数据驱动的损伤识别方法。以Matlab编程为基础,开发了桥梁监测数据预处理程序,通过可信度评估、异常数据
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（11572286）
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桥梁健康监测系统是大跨桥梁不可或缺的工具,而损伤识别是发展桥梁健康监测系统的重要目标。然而随着海量数据集的积累,传统损伤识别理论在各种健康监测系统中的应用陷入瓶颈,大量监测数据未被彻底挖掘。为了挖掘桥梁健康监测系统蕴含的大量隐藏信息及改进传统结构损伤识别方法的不足之处,本文提出了立足于监测数据和数据驱动的损伤识别方法。以Matlab编程为基础,开发了桥梁监测数据预处理程序,通过可信度评估、异常数据剔除、遗漏数据插补及平滑滤波模块对原始监测数据进行了有效处理;并利用卷积、栈式自编码神经网络各自对监测数据的可视化图像和时间序列数据进行识别。主要研究工作及结论如下:（1）以明州大桥为例,基于Matlab编程、图形用户界面技术以及相关的预处理理论方法开发了桥梁监测数据预处理程序,核心模块包括可信度评估、异常数据剔除、遗漏数据插补及平滑滤波。可信度评估采用灰色关联法,异常数据剔除采用概率法和数据跳跃法相结合的两层剔除方法,遗漏数据插补综合了拉格朗日插补和曲线拟合插补两种典型方法,平滑滤波则运用了经典的移动平均法、五点二次平滑和五点三次平滑法。（2）在监测数据预处理之后,采用Midas构建明州大桥...
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