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基于贝叶斯估计的振动基频提取及预测算法
| 题名： | 基于贝叶斯估计的振动基频提取及预测算法 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 王代君;陈星;龚惠云;熊玮 |
| 作者单位： | 江西省交通运输科学研究院有限公司;江西省交通监控指挥中心 |
| 关键词： | 索力监测;振动频率法;贝叶斯;基频提取 |
| 摘要： | 通过振动频率法测量斜拉桥索力时，由于受设备安装条件和复杂环境的影响，在振动频谱中通常只能获得各级高阶自振频率，而无法直接识别基频。针对这一难点，基于弦振动理论分析索振动的2个重要特性，提出一种基于贝叶斯估计的振动基频提取及预测算法，文中采用高斯函数建立先验概率分布模型和似然函数模型，通过“差频法”和“主频法”联合求解提高成功率，提高基频提取及预测算法的精度和稳定性。利用最新计算的基频值对模型进行更新，使其具备动态学习能力。应用结果表明，经过迭代后的模型参数能自适应调整，并逐渐趋于稳定，基频预测曲线与测量曲线的变化趋势一致，总体预测误差在±1.5%以内。根据基频计算的全桥索力分布与工程实际相符，与成桥索力对比的总体偏差在±10%以内，拉索运营状态正常。 |
| 期刊名称： | 交通科技 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 05 |
| 页码： | 44-48 |
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