(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221041712 9.7 (22)申请日 2022.04.20 (71)申请人 嘉兴南湖学院 地址 314001 浙江省嘉兴 市南湖区新兴街 道文昌路5 37号 申请人 嘉兴学院 (72)发明人 武瑛　杨俊　朱丽军　王磊　 孙彦武　 (74)专利代理 机构 嘉兴华实知识产权代理事务 所(普通合伙) 33484 专利代理师 孙艳 (51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法 (57)摘要 本发明公开了基于机器视觉的桥梁动力特 性识别方法， 包括以下步骤： S1、 在移动车辆上安 装加速仪形成移动采集设备； S2、 驱动移动车辆 匀速通过待检测桥梁， 移动车辆上的加速仪采集 加速度信号； S3、 通过傅里叶变换获取移动车辆 动力响应频谱； S4、 重复10次上述操作， 对动力响 应频谱内的幅值Xf进行平均， 并绘制能量谱密度 曲线PSD， 进而求取桥梁模态振型； S5、 调整移动 车辆位置， 重复上述操作， 获取多个桥梁模态振 型。 本发明通过基于机器视觉的桥梁动力特性识 别方法， 可以有效的检测桥梁动力特性， 工作人 员无需封锁桥梁， 保证了桥梁的正常通行效率， 也无需预设多个传感器， 大大减低了操作难度， 方便工作人员操作， 也可以保证 检测的准确性。 权利要求书1页 说明书5页 附图2页 CN 114756936 A 2022.07.15 CN 114756936 A 1.基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法， 其特 征在于， 包括以下 S1、 在移动车辆上安装加速 仪形成移动采集设备； S2、 驱动移动车辆匀速通过待检测桥梁， 移动车辆上的加速 仪采集加速度信号； S3、 通过傅里叶变换获取移动车辆动力响应频谱； S4、 重复10次上述操作， 对动力响应频谱内的幅值Xf进行平均， 并绘制能量谱密度曲线 PSD， 进而求取桥梁 模态振型； S5、 调整移动车辆位置， 重复上述操作， 获取多个桥梁 模态振型。 2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法， 其特征在于， 所述S1 中的移动车辆连接在牵引车辆上， 且移动车辆与牵引车辆通过 软性连接件进行 连接。 3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法， 其特征在于， 所述牵 引车辆上安装有信号接 收器、 摄像设备和定位系统， 所述信号接 收器与所述加速仪无线连 接。 4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法， 其特征在于， 所述牵 引车辆上安装有处 理终端， 所述处 理终端内设有计算机程序。 5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法， 其特征在于， 所述移 动车辆上还设有配重件， 用于改变移动车辆自重 。 6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法， 其特征在于， 所述移 动车辆的行 车速度分别为： 5km/ h、 20km/h、 40km/h、 60km/h、 80km/h和100km/h。 7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法， 其特征在于， 所述S4 中桥梁模态振型的算法包括随机 子空间法、 频域分解法或小 波分析法。 8.根据权利要求7所述的基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法， 其特征在于， 所述频 域分解法采用以下求取公式： Gxx＝2(Xf*×Xf) 其中， Xf为输入信号， Gxx为加速仪自谱。 9.根据权利要求8所述的基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法， 其特征在于， 所述频 域分解法还 包括以下求取公式： Hf1＝Gxy/Gxx Hf2＝Gyy/Gyx Gxx＝2(Xf*×Xf) 其中， Gxy是输入信号和输出信号 傅里叶变换后的互谱。 10.根据权利要求9所述的基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法， 其特征在于， 所述 S4中PSD曲线的峰值 为桥梁结构固有频率， 所述 桥梁结构固有频率的求取公式为： rf＝Gxy×Gxy*/Gxx×Gyy 其中， rf的变化范围在0 ‑1之间， 当rf<1,有以下几种情况： (1)测量中有外界干扰信号； (2)联系x(t)和y(t)的输出有非线性， 输出信号y(t)是由输入信号x(t)和其它输入信 号引起的综合输出。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114756936 A 2基于机器视觉的桥梁动力特性识别方 法 技术领域 [0001]本发明属于桥梁动力学技术领域， 具体涉及基于机器视觉的桥梁动力特性识别方 法。 背景技术 [0002]桥梁一般指架设在江河湖海上， 使车辆行人等能顺利通行的构筑物。 桥梁一般由 上部构造、 下部结构、 支座和附属构造物组成， 其中， 上部结构又称桥跨结构是跨越障碍的 主要结构； 下部结构包括桥台、 桥墩和基础； 支 座为桥跨结构与桥墩或桥台的支承处所设置 的传力装置； 附属构造物则指桥头搭板、 锥形护坡、 护 岸、 导流工程等。 [0003]随着桥梁的长时间使用， 其动力特性容易方法变化， 若工作人员不能及时发现， 则 会引发更大的工程事故， 因此， 需要阶段性的对桥梁进 行动力特性识别检测， 为长期监测桥 梁结构性能变化提供可靠依据。 现有的桥梁动力特性监测方法包括静态实验和结构振动实 验， 但静态实验在操作时， 需要封锁 桥梁， 进而容易影响通行， 造成交通的拥堵， 而 结构振动 实验需要 预设多个传感器， 且需要专门的激励方式， 整体操作较为困难， 也容易存在识别不 精确的问题。 [0004]因此， 针对上述 技术问题， 有必要提供基于 机器视觉的桥梁动力特性识别方法。 发明内容 [0005]本发明的目的在于提供基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法， 以解决上述的桥 梁动力特性识别方法存在弊端问题。 [0006]为了实现上述目的， 本发明一实施例提供的技 术方案如下： [0007]基于机器视觉的桥梁动力特性识别方法， 包括以下步骤： [0008]S1、 在移动车辆上安装加速 仪形成移动采集设备； [0009]S2、 驱动移动车辆匀速通过待检测桥梁， 移动车辆上的加速 仪采集加速度信号； [0010]S3、 通过傅里叶变换获取移动车辆动力响应频谱； [0011]S4、 重复10次上述操作， 对动力响应频谱内的幅值Xf进行平均， 并绘制能量谱密度 曲线PSD， 进而求取桥梁 模态振型； [0012]S5、 调整移动车辆位置， 重复上述操作， 获取多个桥梁 模态振型。 [0013]进一步地， 所述S1中的移动车辆连接在牵引车辆上， 牵引车辆用于驱动移动车辆 进行移动， 以便测量 桥梁的动力特性； [0014]移动车辆与牵引车辆通过软性连接件进行连接， 用于大大降低移动车辆向牵引车 辆传递的振动信号， 保证振动信号采集的精准 性。 [0015]进一步地， 所述牵引车辆上安装有信号接收器、 摄像设备和定位系统， 所述信号接 收器与所述加速仪无线连接， 所述信号接 收器用于 收集加速仪采集的加速度信号， 所述摄 像设备用于拍摄牵引车辆的行进轨迹， 保证移动车辆的移动路径， 所述定位系统用于定位 牵引车辆的位置， 以便更好的进行 数据采集。说　明　书 1/5 页 3 CN 114756936 A 3