基于核相关滤波算法的双柱式桥墩小幅振动位移及动力特性识别

来源：振动与冲击杂志2025年第8期北京时间：

作者：陈良玉，蔡玮,谢文xiewen@nbu，何天涛,

单位：1.宁波大学土木工程系，浙江宁波315211;2.同济大学桥梁工程系，上海200092；3.宁波市市政设施中心，浙江宁波315010

摘要：桥梁的振动位移可反应桥梁的力学性能及运营状态，同时通过振动位移可反演桥梁的动力特性，如模态和频率等参数，从而评估桥梁的运营状态和损伤状况，而传统的位移监测技术成本高和测点有限。本文提出了一种低成本、非接触、多点测的基于核相关滤波器 (kernelized correlation filters，KCF)算法的桥梁小幅振动位移视觉测量方法，开展了不同白噪声扫频下双柱式桥墩模型振动台试验，采用激光位移计(laser displacement sensor ,LDS)作为参考进行比较验证，利用协方差驱动的随机子空间方法识别了桥梁固有频率及模态振型，验证了采用核相关滤波算法在识别双柱式桥墩乃至桥梁小幅振动位移及相应模态频率的可靠性、可行性和准确性。结果表明，基于核相关滤波算法识别的双柱式桥墩小幅振动位移与LDS记录的波形、变化趋势和峰值几乎一致，其峰值误差在4%以内；采用机器视觉识别的振动位移识别的双柱式桥墩固有频率与LDS结果之间的误差在2.5%之内，两者之间识别的模态振型置信水平达0.90以上。<br>

关键词：机器视觉；改进的KCF算法；小幅振动位移；动力特性；振动台试验