基于MATLAB的地震模拟振动台试验的数据处理

　　在结构模型的地震模拟振动台试验中，试验采集的数据数量庞大，其数据种类有加速度、位移、应变等。试验数据均需要转换，如加速度数据需积分以得到速度和位移数据，应变需转换成为内力等。采用手工处理数据极其繁琐，因此，采用基于MATLAB编程的试验数据转换和处理是十分必要的。

　　1 振动台试验数据的预处理

　　试验数据的预处理是将试验过程中采集到的数据尽可能真实地还原成实际试验状况的数据加工方式。一般包括标定变换、零点调整、峰值调整、趋势项消除等手段。

　　1. 1 标定变换

　　采集得到的数据首先需要进行标定变换( 有些测试仪器会自动进行，但也要输入标定系数) ，使之还原成具有相应物理单位的数字信号数据。在振动台试验测试中，经数据采集器得到的数据，有的是数字电压值，有的是以采集器分辨率为单位的整形数字量。对于数字电压量的数据，直接乘以传感器的标定值，即传感器的物理量与输出电压的比值，标定转换即可完成。对于整形数字量的数据，首先需要乘以采集器的分辨率以转换成电压数据，然后再进行物理单位的标定变换。

　　1. 2 零点调整

　　因快速傅里叶变换及其逆变换的要求，振动控制信号的长度往往需要是2 的整数次幂，故振动台控制器在发送地震波时程数据时，会在其前面或后面加上一段接近于零的数据，且长度不一。在进行数据处理时，需要将前导的无效数据去除。可采用定位地震波中最大的一到二个峰值的办法，将地震波时程曲线和各通道采集的数据中的前导无效数据剔除。

　　1. 3 峰值调整

　　由于试验模型与振动台台面组成的动力系统本身的非线性，即振动输入与动力输出之间的关系为非线性，虽经振动控制器采用控制算法进行模拟，但试验过程中的控制参数( 一般为峰值加速度) 仍不能精确达到试验的期望值，两者之间往往有 1% ～5%的误差。而试验时不可能在同一工况进行多次试验以逼近精确值，因此该误差几乎是振动台试验无法避免的。为了使得到的数据在后续分析时具有良好的可对比性，可以对数据进行峰值调整，计算峰值调整系数( 期望 PGA 值/实测 PGA 值) ，再对所有通道的数据均乘以峰值调整系数，以便相同 PGA 下不同工况的数据具有可比性。

　　1. 4 趋势项消除

　　试验采集到的振动信号数据，由于可能存在零点漂移、传感器低频性能的不稳定以及周围的环境干扰、样本截取长度选择不当等因素，大多都含有一定的趋势项。趋势项的存在，会使时域中的相关分析或频域中的功率谱分析产生很大的误差，甚至使低频谱完全失去真实性[1]。