基于亚像素边缘检测的结构全场位移与振型识别方法

作     者：易金鑫 

作者单位：湖南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：孔烜;贺耀北

授予年度：2023年

学科分类：08[工学] 081402[工学-结构工程] 080203[工学-机械设计及理论] 081304[工学-建筑技术科学] 0813[工学-建筑学] 0802[工学-机械工程] 0814[工学-土木工程] 

主      题：桥梁工程 模态识别 亚像素边缘检测 边缘跟踪 全场模态振型 计算机视觉 图像处理 

摘      要：土木工程结构在服役期间会受到荷载效应、材料老化、环境腐蚀、地震和强风等因素的作用,导致结构发生不同程度的损伤和性能衰减,甚至引发结构倒塌破坏,对国家和人民生命财产造成巨大损失。因此,对结构进行检测和监测具有重要意义,而其中结构位移和模态参数是结构健康监测的重要指标。 传统的接触式结构振动测量方法存在传感器数量需求多、安装和测试费时费力等缺点。为了快速准确地获取结构振动位移和模态信息,本文提出了一种基于亚像素边缘检测的非接触式全场位移与振型识别方法。主要研究内容和结论如下: (1)边缘检测方法的改进和对比分析。提出了一种改进的亚像素边缘检测算法,结合Canny算子和改进的Zernike正交矩(ZOM)亚像素边缘定位技术,提高了边缘检测的精度。该算法首先利用Canny算子对图像边缘进行预提取,得到像素级边缘点;再利用改进的ZOM亚像素定位技术对像素级边缘点进行亚像素级精确定位。通过实验室悬臂梁试验验证了该方法的准确性和鲁棒性。 (2)基于边缘跟踪和自适应比例转换的结构全场位移识别。提出了一种基于边缘点坐标关系进行边缘跟踪的技术,通过双阈值去除噪声边缘点并保留有效边缘点。主要利用亚像素边缘点的帧内和帧间坐标关系,在每一帧图像对目标边缘点进行精确定位,从而提高跟踪的准确性。同时,提出了一种自适应比例转换的位移校准方法,以解决数字视频目标畸变问题。该方法利用结构物理尺度不变的原则,计算结构各边缘位置的比例转换因子,从而获取相应的结构校准位移。通过上述方法成功提取了实验室悬臂梁结构的全场位移。 (3)基于协方差驱动随机子空间识别方法(SSI-COV)和层次聚类分析的结构全场振型识别。在获取结构振动位移的基础上,利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)去除位移噪声信号,再结合SSI-COV和层次聚类分析对全场位移进行处理,提取结构全场高分辨率振型。通过实验室悬臂梁结构验证了该方法的正确性和有效性。 (4)室内拉索与实桥试验验证。将本文方法应用于室内拉索试验,识别的拉索固有频率与加速度传感器测量结果最大误差为1.19%,识别振型与理论振型的模态置信准则(MAC)值均大于95%,有效验证了本方法提取全场振型的准确性。同时,将本文方法应用于2020年虎门大桥涡振视频,成功识别了虎门大桥主梁共振频率和振型,验证了本方法在大跨桥梁模态参数识别中的可行性和适用性。