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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种悬索桥主梁纵向非线性液体黏滞阻尼器漏油监测诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117007242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311002616.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种悬索桥主梁纵向非线性液体黏滞阻尼器漏油监测诊断方法是由杨东辉;顾海伦;伊廷华;李宏男设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种悬索桥主梁纵向非线性液体黏滞阻尼器漏油监测诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种悬索桥主梁纵向非线性液体黏滞阻尼器漏油监测诊断方法，步骤如下：1基于监测数据的主梁纵向准静态累计位移提取；2等效交通量指标的建立和提取；3基于等效交通量与准静态累计位移相关性建模的阻尼器漏油诊断。本发明构造了一种可以表征车流特征且不受梁端约束装置损坏影响的等效交通量指标；建立基于等效交通量与主梁纵向累计位移相关性建模的阻尼器漏油诊断方法，有效消除了交通量变化对液体黏滞阻尼器漏油退化预警的干扰，实现了液体黏滞阻尼器的在线监测。最后，利用一座在役悬索桥长期监测数据验证了所提方法的有效性。因此，本发明在悬索桥纵向液体黏滞阻尼器性能评估领域具有较高的工程应用价值。

本发明授权一种悬索桥主梁纵向非线性液体黏滞阻尼器漏油监测诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种悬索桥主梁纵向非线性液体黏滞阻尼器漏油监测诊断方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1.基于监测数据的主梁纵向准静态累计位移提取 1.1去除主梁纵向位移监测数据中的恒载和温度趋势项：先设置移动窗口长度为15min并选取一个窗口长度内的主梁纵向位移监测数据进行核密度估计拟合，以核密度估计模型中提取的概率密度最大值点对应的主梁纵向位移作为该时段内的主梁纵向静载位移代表值；再设置移动窗口长度为5min，并不断重复以上步骤对不同时段下的主梁纵向静载位移代表值进行更新；对提取的主梁纵向静载位移代表值依次采用样条插值、中值滤波和滑动平均进行主梁纵向静载位移趋势项的提取，通过将监测的原始位移数据减去主梁纵向静载位移趋势项即去除主梁纵向位移监测数据中的恒载和温度的影响； 1.2采用低通滤波方法对已去除恒载和温度趋势项的主梁纵向位移监测数据进行车致准静态位移成分的提取，低通滤波器的截止频率设置为车辆的广义集激励，其中是指以ms为计量单位的车速，对于公路悬索桥设置为100kmh，即28ms；是指悬索桥主跨长度； 1.3通过式1叠加梁端位移时程曲线位移变化绝对值，计算主梁纵向准静态累计位移，以一小时为单位进行统计分析； 1 式中：代表第i个主梁纵向准静态位移数据样本；为单位时段内主梁纵向准静态位移数据集样本总数； 1.4消除间接温度效应对于主梁纵向准静态位移的影响：根据式2建立温度与主梁纵向准静态累计位移的关系模型，并采用式3将主梁纵向准静态累计位移指标归一化至同一参考温度，获得归一化的主梁纵向准静态累计位移指标： 2 3 式中：和为通过最小二乘法得到的拟合参数；T为主梁平均温度；关系模型的建立使用桥梁阻尼器处于正常状态的主梁纵向位移数据和温度数据；表示结构温度等于T时的主梁纵向准静态累计位移指标的测量值；表示结构温度等于T时的主梁纵向准静态累计位移估计值；表示结构温度等于20℃时的主梁纵向准静态累计位移估计值； 步骤2.等效交通量指标的建立和提取 2.1提取主梁跨中位置的竖向位移和应变监测数据，采用步骤1.1和步骤1.2分别进行恒载及温度趋势项提取和车致准静态位移成分的提取； 2.2根据式4计算主梁跨中不同横向位置处位移和应变均方根RMS指标，进一步采用步骤1.4中同样的方法进行均方根指标中间接温度效应的剔除以及指标的归一化； 4 式中：代表第j个跨中竖向位移或应变数据样本；为单位时段内主梁跨中竖向位移或应变数据集的样本总数，单位时段同样设置为1小时； 2.3根据式5对归一化的RMS指标与归一化主梁纵向准静态累计位移指标进行典型相关性分析，获得典型相关模型的标准正交基向量： 5 式中，为RMS指标间的协方差矩阵；为梁端准静态累计位移指标间的协方差矩阵；为梁端准静态累计位移指标和RMS指标间的互协方差矩阵，且；表示由特征向量构成的标准正交矩阵，表示第k对标准正交基向量； 2.4采用式6计算RMS指标在第k对标准正交基向量上的投影，即得到等效交通量指标； 6 步骤3.基于等效交通量与主梁纵向准静态累计位移相关性建模的阻尼器漏油诊断 3.1采用阻尼器处于正常状态下的包括主梁纵向位移数据、跨中竖向位移和应变数据、温度数据的监测数据作为训练集，按照步骤1和步骤2进行主梁纵向准静态累计位移和等效交通量指标的提取，之后，根据式7建立等效交通量与主梁纵向准静态累计位移相关性模型； 7 式中：为基于相关性模型估计的第t个小时的主梁纵向准静态累计位移，为训练集所包含的主梁纵向准静态累计位移指标的总数；为第k个回归系数，通过最小二乘法确定； 3.2根据式8计算主梁纵向准静态累计位移的实测值与相关模型估计值的残差指标； 8 式中：表示第t个小时主梁纵向准静态累计位移的实测值；表示第t个小时主梁纵向准静态累计位移的估计残差； 3.3通过式9构造加权的统计量作为预警指标，即指标 9 式中：表示第t小时的预警指标；是平滑常数，其值越小时，对较小的指标异常偏移更为灵敏，设置为0.05；表示阻尼器健康状态下训练集中统计量的平均值； 3.4根据式10和式11计算所提出的阻尼器漏油诊断方法的预警阈值： 10 11 式中，表示预警阈值的下限；表示预警阈值的上限；表示由训练集计算的统计量的数学期望； 3.5在在线监测阶段，重复步骤1-步骤2，计算每一个新的主梁纵向准静态累计位移的预警指标并与步骤3.4设定的预警阈值进行比较，从而进行液体黏滞阻尼器的在线评估和异常预警。

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