CN115985041B - 一种改进的桥梁安全监测综合报警分析方法和*** - Google Patents
一种改进的桥梁安全监测综合报警分析方法和*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种改进的桥梁安全监测综合报警分析方法和***,该方法包括:S1根据监测数据计算各项报警指标值,其中报警指标包括环境作用指标和结构影响指标;S2根据设定的评分标准,对各项报警指标值进行评分;S3根据得到的各项报警指标的评分进行单指标报警分析和多指标综合报警分析;S4根据单指标报警分析和多指标综合报警分析的结果采取相应的警后措施。本发明综合了单指标报警分析和多指标综合报警分析方法的优势,可以同时把握桥梁结构的局部状态和整体状态,有效弥补现有报警体系的不足。
Description
技术领域
本发明涉及桥梁监测技术领域,特别是一种改进的桥梁安全监测综合报警分析方法和***。
背景技术
结构报警是桥梁安全监测***的一个重要组成部分,对于充分发挥桥梁安全监测***的作用、保障桥梁结构安全运营具有重要意义。
现有的结构报警分析方法可分为两类:单指标报警分析和多指标综合报警分析方法。前者只对各项报警指标进行单独分析,缺乏对结构整体状态的综合考虑;后者是近年来发展起来的新方法,虽然可以对桥梁的整体状态作出综合评价,但也容易忽略了结构局部损伤的风险。
目前,在单指标报警分析中客观存在偶发误报的情况,往往需要人工干预和判断,极大降低了报警工作的效率。
由于多指标综合报警分析方法相对复杂,处理过程需要进行大量的监测数据统计更新,在实际工程中应用比较困难。同时,综合报警的各阶段分析结果的可视化程度仍有很大的改进空间。
发明内容
针对上述问题,本发明旨在提供一种改进的桥梁安全监测综合报警分析方法和***。综合了单指标报警分析和多指标综合报警分析方法的优势,可以同时把握桥梁结构的局部状态和整体状态,有效弥补现有报警体系的不足。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
第一方面,本发明示出一种改进的桥梁安全监测综合报警分析方法,包括:
S1根据监测数据计算各项报警指标值,其中报警指标包括环境作用指标和结构影响指标;
S2根据设定的评分标准,对各项报警指标值进行评分;
S3根据得到的各项报警指标的评分进行单指标报警分析和多指标综合报警分析;
S4根据单指标报警分析和多指标综合报警分析的结果采取相应的警后措施。
一种实施方式中,该方法还包括:
SB1根据桥梁安全监测数据设置相应的报警指标,其中报警指标包括10min平均风速、构件温差、15min平均疲劳车辆荷载与拉索索力、构件应力、结构变形。
一种实施方式中,该方法还包括:
SB2计算报警指标阈值;
SB3制定各项报警指标评分标准。
一种实施方式中,SB2具体包括:
将报警指标日最大值和日最小值概率分布函数的95%和5%分位值设定为黄色阈值,将年最大值和年最小值概率分布函数的95%和5%分位值设定为红色阈值。
步骤SB3具体包括:采用评分的方式对各项报警指标进行归一化处理,并根据计算的报警指标阈值制定相应的评分标准。
一种实施方式中,步骤S3中,根据得到的各项报警指标的评分进行单指标报警分析,包括:
采用概率分析方法确定单指标报警频次的临界限值,对报警频次超过这个临界值的报警指标进行警报。
一种实施方式中,步骤S3中,根据得到的各项报警指标的评分进行多指标综合报警分析,包括:
1)利用层次分析法确定各项环境作用类和结构响应类报警指标的权重;
2)根据各项报警指标权重,分别计算环境作用和结构响应的分类综合报警得分,计算公式为
R=∑βi·Gi
式中R为环境作用类或结构响应类综合报警得分;Gi为环境作用类或结构响应类第i项报警指标评分;βi为环境作用类或结构响应类各项报警指标的权重;
3)确定相应的综合报警等级;
4)确定结构整体报警等级。
第二方面,本发明提出一种改进的桥梁安全监测综合报警分析***,包括云平台和云下终端,其中,云平台用于从数据库中读取监测数据;
云下终端用于从云平台读取监测数据,根据监测数据计算各项报警指标值,其中报警指标包括环境作用指标和结构影响指标;
云下终端还用于根据设定的评分标准,对各项报警指标值进行评分;
云平台还用于根据得到的各项报警指标的评分进行单指标报警分析和多指标综合报警分析;
云下终端还用于根据单指标报警分析和多指标综合报警分析的结果采取相应的警后措施。
一种实施方式中,云平台包括数据存储模块、报警分析模块和报警结果可视化模块;
云下终端包括报警指标计算模块和警后措施制定模块。
本发明的有益效果为:
(1)多指标综合报警分析方法是近年来发展起来的结构报警方法,但不可避免地存在忽略结构局部损伤的风险。本发明提出改进的桥梁安全监测综合报警分析方法,同时兼顾了单指标报警分析和多指标综合报警分析方法的优势,可以同时把握桥梁结构的局部状态和整体状态,有效弥补现有报警体系的不足。
(2)在单指标报警分析中采用概率分析方法确定报警频次的临界限值,以周期内报警频次作为判别报警条件,比传统的单指标报警方法采用单次触发报警更符合实际工程情况,可有效降低误警情况的发生,显著降低工程管理人员的工作负担。
(3)结合云计算设计研发了一套结构报警软件,可满足大型工程结构安全监测需求。通过合理的算法流程设计和快捷的混合编程技术应用,成功解决了改进的桥梁安全监测综合报警分析方法应用于实际工程的“可行”问题。
(4)应用最新的网页技术,设计开发了全新的结构报警前端软件。采用科学、美观的展现形式,将各类报警结果快捷地推送给管理人员,有效降低管理工作成本,成功解决了改进的桥梁安全监测综合报警分析方法应用于实际工程的“可视化”问题。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明示例性实施例所示的一种示例性的改进的桥梁安全监测综合报警分析方法流程示意图;
图2为本发明示例性实施例所示的一种示例性的改进的桥梁安全监测综合报警分析方法步骤示意图;
图3为本发明示例性实施例所示的一种示例性的改进的桥梁安全监测综合报警分析***的总体框架结构示意图;
图4为本发明示例性实施例所示的风速报警指标评分算法流程示意图;
图5为本发明示例性实施例所示的单指标报警分析算法流程示意图;
图6为本发明示例性实施例所示的多指标综合报警分析算法流程示意图;
图7为本发明示例性实施例所示的单指标报警结果可视化示意图;
图8为本发明示例性实施例所示的结构整体报警结果可视化示意图;
图9为本发明示例性实施例所示的分类综合报警结果可视化示意图;
图10为本发明示例性实施例所示的报警指标评分结果可视化示意图。
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1,其示出一种示例性的改进的桥梁安全监测综合报警分析方法流程图,该方法综合了单指标报警分析和多指标综合报警分析方法的优势,可以同时把握桥梁结构的局部状态和整体状态,有效弥补现有报警体系的不足。该方法的分析流程主要分为3个阶段:第一阶段为报警指标分析,目的是得到各项报警指标评分;第二阶段为结构状态分析,目的是把握桥梁结构的局部状态和整体状态;第三阶段为警后措施制定,目的是保障桥梁结构的安全运营。
其中,参见图2,改进的桥梁安全监测综合报警分析方法的主要步骤如下:
SB1根据桥梁安全监测数据设置相应的报警指标。指标可分为环境作用和结构响应两类。一般包括10min平均风速、构件温差、15min平均疲劳车辆荷载与拉索索力、构件应力、结构变形等。
S1计算各项报警指标值。根据监测数据的特点分别采用不同的分析计算方法,常用的方法如下:
1)10min平均风速
10min平均风速的计算公式为
式中Vi为每秒风速,可由风速监测传感器监测得到。
2)构件温差
构件温差的计算公式为
式中为钢构件的平均温度;/>为混凝土构件的平均温度。
3)15min平均疲劳车辆荷载
疲劳车辆荷载的计算公式为
F=∑niWi 3
式中Wi为第i类车的等效总重,可通过人工对桥梁进行交通量参数调查得到;ni为第i 类车的数量。
4)拉索索力
拉索索力的计算公式为
式中T为拉索索力;m为单位长度吊杆质量;l为吊杆计算长度;fn为吊杆第n阶自振频率。
5)构件应力
钢结构构件应力计算公式为
σ钢=E钢K(f1 2-f0 2)
式中K为振弦传感器计算系数;f0和f1分别为振弦传感器前后两次测得的频率。
混凝土构件应力计算公式为
σ砼=E砼[K(f1 2-f0 2)+(α-β)ΔT-(ε收缩-ε徐变)]
式中α为振弦钢丝的热膨胀系数;ΔT振弦钢丝的温度变化量;ε收缩和ε徐变分别为混凝土收缩和徐变应变。
6)结构变形
桥梁结构变形测量主要有GPS变形测量法和压差式传感器变形测量法。
GPS测量法需要对数据中的粗差进行剔除处理,可采用无偏估计法,计算公式为
μi-2σi<Xi<μi+2σi,则Xi=μi
式中l为进行单次粗差剔除的数据长度;i为需要移动的次数;j为数据点的编号;L为需要进行粗差剔除的总数据长度;Xi为实测数据值;μi为实测数据平均值;σi为实测数据标准差。
压差式传感器变形测量法的计算公式为
式中Sk表示全局坐标系下测点k的竖向位移;sk表示局部坐标系下测点k的竖向位移;当k≠0时,ck表示局部坐标系下转点k的竖向位移,当k=0时,ck表示局部坐标系下基准点的竖向位移。
SB2报警指标阈值计算。本方法将报警指标日最大值和日最小值概率分布函数的95%和 5%分位值设定为黄色阈值,将年最大值和年最小值概率分布函数的95%和5%分位值设定为红色阈值。
监测数据的概率分布函数计算方法:从桥梁健康监测***的数据库中选取一年的实测数据,计算并统计报警指标在一年中的日最大值和日最小值。假设日最大值和日最小值均为具有各态历经性的随机过程,从而获得日最大值概率分布函数以及日最小值概率分布函数/>假设每一天的报警指标日最大值和日最小值均相互独立,则年最大值概率分布函数/>和年最小值概率分布函数/>可分别表示为
式中
SB3制定各项报警指标评分标准。
本方法采用评分的方式对各项报警指标进行归一化处理,并制定了一套报警指标评分标准,如表1所示。
表1报警指标评分标准
表1中的Si为当前时刻第i项报警指标值;和/>分别为第i项报警指标的上限和下限黄色阈值,/>和/>分别为第i项报警指标的上限和下限红色阈值,它们可采用步骤SB2 的方法确定;Gi为当前时刻第i项报警指标的评分。
S2参照报警指标评分标准,对步骤S1计算的报警指标值进行评分。
S3进行单指标报警分析。本发明方法采用概率分析方法确定单指标报警频次的临界限值,对报警频次超过这个临界值的报警指标进行警报,以确保能及时发现桥梁结构可能存在的局部安全隐患,并减少误警情况的发生。
将对某一项报警指标的观测看成试验E,将该项报警指标超越黄色阈值看成事件A,设P{A}=p,根据报警指标黄色阈值的设定标准,取p=0.05。假设每一天和每个测点都是相互独立的,则30天之内某项报警指标累计出现超越黄色阈值的天数Mi服从二项分布,即
式中r表示对某项报警指标累计出现超越黄色阈值天数的观测周期,即r=30。
发生概率小于0.1%的事件被称为小概率事件,表示正常情况下发生的概率很小,因此可将0.1%作为发生概率对mi进行求解,即
将p=0.05,r=30代入式P{Mi≥mi},可求得mi=6。即单项报警指标在30天观测周期内累计有6天以上超越黄色阈值的概率为0.1%。
进行多指标综合报警分析。
1)利用层次分析法确定各项环境作用类和结构响应类报警指标的权重。
2)根据各项报警指标权重,分别计算环境作用和结构响应的分类综合报警得分,计算公式为
R=∑βi·Gi
式中R为环境作用类或结构响应类综合报警得分;Gi为环境作用类或结构响应类第i项报警指标评分;βi为环境作用类或结构响应类各项报警指标的权重。
3)确定相应的综合报警等级。
参见表2所示的分类综合报警等级评定标准,本方法将环境作用和结构响应综合报警等级分为高(A)、中(B)和低(C)3个等级,这3个等级对应的分类综合报警评分区间分别为(2/3,1)、[1/3,2/3]和[0,1/3]。根据上述分类综合报警等级评定标准,由分类综合报警得分可确定环境作用和结构响应的综合报警等级。
表2分类综合报警等级评定标准
注:分类是指环境作用类和结构响应类。
4)确定结构整体报警等级。根据环境作用类和结构响应类综合报警等级分析结果,即可利用本方法构建的结构整体报警矩阵确定结构整体报警等级。其中,结构整体报警矩阵如表 3所示。
表2结构整体报警矩阵
S4报警后措施。在分别完成单指标报警分析和多指标综合报警分析之后,应根据分析结果采取相应的警后措施,以排查可能存在的风险隐患,保障桥梁安全运营。其中,单指标报警分析结果及相应的警后措施如表4所示
表4单指标报警分析结果及相应的警后措施
注:频繁报警是指单项报警指标在30天内超过黄色阈值的天数不小于6。
结构整体报警等级及相应的警后措施如表5所示。
表5结构整体报警等级及相应的警后措施
其中,上述提出的改进的桥梁安全监测综合报警分析方法,综合了单指标报警分析和多指标综合报警分析方法的优势,可以同时把握桥梁结构的局部状态和整体状态,有效弥补现有报警体系的不足。该方法的分析流程主要分为3个阶段:第一阶段为报警指标分析,目的是得到各项报警指标评分;第二阶段为结构状态分析,目的是把握桥梁结构的局部状态和整体状态;第三阶段为警后措施制定,目的是保障桥梁结构的安全运营。
基于上述提出的改进的桥梁安全监测综合报警分析方法,为实现改进的桥梁安全监测综合报警分析方法的工程应用,并提升结构报警人机交互效果,本发明还提出了一种改进的桥梁安全监测综合报警分析***。其中,报警分析***的总体架构如图3所示。该架构以数据存储模块为纽带,将报警***分成“云端”(即云平台)和“云下”(指云下终端)2个部分。
“云端”主要包括数据存储、报警分析和报警结果可视化等3个模块。主要负责从数据库自动读取监测数据,对这些监测数据进行报警分析后将结果写入数据库,并通过网页可视化手段对报警分析结果进行展示。这几个模块涉及的报警工作对时效性均有一定要求,需在线完成,且程式化程度较高,便于利用算法自动完成,云平台强大的计算能力可以满足这些需求。
“云下”主要包括报警指标计算模块、警后措施制定模块等2项。主要负责从云数据库中读取监测数据计算报警指标阈值,以及根据报警分析结果制定相应的警后措施等。由于报警指标阈值计算较为复杂,而警后措施制定涉及线下工作,因此将这2项报警工作安排在“云下”进行。
其中,结构报警分析模块是整个报警***中的后端核心软件,承担了报警指标评分、单指标报警以及多指标综合报警等复杂算法功能。各类功能算法流程如下:
(1)报警指标评分算法(以风速数据为例,如图4所示的风速报警指标评分算法流程)
图4中的主要步骤说明如下:
1)从云数据库中读取风速数据(W)、风速阈值(YW)和风速报警纪录(MW)。其中,MW是指过去30天内风速报警指标累计超越报警阈值的天数纪录,包含日期和对应的纪录标签0、1。0表示该日风速未超越阈值,1表示该日存在超越风速阈值的情况。
2)根据报警指标评分标准编写代码,由输入的W和YW,得到风速报警指标评分(GW),并写入云数据库,供后续的多指标综合报警分析使用。
3)根据风速报警指标评分(GW),更新风速报警纪录(MW)。如果GW低于1分,且 MW中当日的纪录标签为0,则将MW中当日的纪录标签更新为1;否则MW保持不变。将 MW写入云数据库,供后续的单指标报警分析使用。
(2)单指标报警分析算法,如图5所示,
在报警指标评分计算时,已得到各项报警指标的报警纪录。根据上述算法流程,可进一步获取单指标报警分析结果。
(3)多指标综合报警分析算法,如图6所示,
图6中的主要步骤说明如下:
1)从云数据库中读取各项报警指标评分、权重;
2)分别对环境作用类和结构响应类报警指标评分进行加权计算,得到分类综合报警得分,进而得到分类综合报警等级,并写入云数据库;
3)根据结构整体报警矩阵编写代码,结合分类综合报警等级,得到结构整体报警等级,并保存结果到云数据库。
结构报警结果可视化模块是整个报警***中的前端交互软件。为改善现有软件展示不直观、管理效率低的问题,本发明结合报警分析方法和网页技术的特点,重新设计研发了一套结构报警前端软件。
(1)如图7所示,单点报警结果采用柱状图进行展示,并用不同的颜色表示不同类型的报警指标。柱状图的横坐标表示日期,纵坐标表示报警测点个数。
(2)综合报警结果分别采用饼状图和表格等方式进行展示。
1)结构整体报警等级包含的一级报警、二级报警、三级报警和四级报警这4种报警级别,分别用绿色、蓝色、黄色和红色进行表示。同时,一种场景中,如图8所示,根据某一报警级别在查询时间段内出现的次数占4种报警级别总次数的百分比,确定该报警级别对应颜色的面积。
2)分类综合报警等级包括环境作用报警等级和结构响应报警等级2类,每类报警等级均包含A级报警、B级报警和C级报警3种报警级别。一种场景中,如图9所示,将饼状图平均分成2份,分别用于表示环境作用报警等级和结构响应报警等级,并采用绿色、黄色和红色3种颜色分别表示A级报警、B级报警和C级报警3种报警级别。其中,某种颜色的面积由对应的报警级别在查询时间段内出现的次数占3种报警级别总次数的百分比进行确定。
3)每类报警指标的评分均对应未见报警、黄色报警和红色报警3种报警类型。假设报警指标有n类,则将饼状图平均分为n等份,每份用于展示某一类报警指标的评分。一种场景中,如图10所示,采用绿色、黄色和红色3种颜色分别表示未见报警、黄色报警和红色报警3种报警类型。其中,某种颜色的面积由对应的报警类型在查询时间段内出现的次数占3种报警类型总次数的百分比进行确定。
4)单测点评分反映了桥梁结构在各个监测部位的状态。单个测点评分数据一般包含报警时间、设备类型、测点编号、测点位置和报警类型等信息。采用表格形式比较适合单测点评分结果的可视化,如表6所示;
表6单测点报警评分结果可视化样式表
一种实施方式中,改进的桥梁安全监测综合报警分析***,包括云平台和云下终端,其中,云平台用于从数据库中读取监测数据;
云下终端用于从云平台读取监测数据,根据监测数据计算各项报警指标值,其中报警指标包括环境作用指标和结构影响指标;
云下终端还用于根据设定的评分标准,对各项报警指标值进行评分;
云平台还用于根据得到的各项报警指标的评分进行单指标报警分析和多指标综合报警分析;
云下终端还用于根据单指标报警分析和多指标综合报警分析的结果采取相应的警后措施。
一种实施方式中,云平台包括数据存储模块、报警分析模块和报警结果可视化模块;
云下终端包括报警指标计算模块和警后措施制定模块。
其中,本发明提出的改进的桥梁安全监测综合报警分析***,还用于实现如上述图2所示的改进的桥梁安全监测综合报警分析方法中各方法步骤和对应的具体实施例,本发明在此不重复叙述。
本发明的主要优点有:
(1)多指标综合报警分析方法是近年来发展起来的结构报警方法,但不可避免地存在忽略结构局部损伤的风险。本发明提出改进的桥梁安全监测综合报警分析方法,同时兼顾了单指标报警分析和多指标综合报警分析方法的优势,可以同时把握桥梁结构的局部状态和整体状态,有效弥补现有报警体系的不足。
(2)在单指标报警分析中采用概率分析方法确定报警频次的临界限值,以周期内报警频次作为判别报警条件,比传统的单指标报警方法采用单次触发报警更符合实际工程情况,可有效降低误警情况的发生,显著降低工程管理人员的工作负担。
(3)结合云计算设计研发了一套结构报警软件,可满足大型工程结构安全监测需求。通过合理的算法流程设计和快捷的混合编程技术应用,成功解决了改进的桥梁安全监测综合报警分析方法应用于实际工程的“可行”问题。
(4)应用最新的网页技术,设计开发了全新的结构报警前端软件。采用科学、美观的展现形式,将各类报警结果快捷地推送给管理人员,有效降低管理工作成本,成功解决了改进的桥梁安全监测综合报警分析方法应用于实际工程的“可视化”问题。
需要说明的是,在本发明各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个处理单元/模块中,也可以是各个单元/模块单独物理存在,也可以是两个或两个以上单元/模块集成在一个单元/模块中。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元/模块的形式实现。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解,可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现,处理器可以在一个或多个下列单元中实现:专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现,实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时,可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当分析,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (3)
1.一种改进的桥梁安全监测综合报警分析方法,其特征在于,包括:
SB1根据桥梁安全监测数据设置相应的报警指标,其中报警指标包括10min平均风速、构件温差、15min平均疲劳车辆荷载与拉索索力、构件应力和结构变形;
S1根据监测数据计算各项报警指标值,其中报警指标包括环境作用指标和结构影响指标;
其中,根据监测数据计算各项报警指标值,其中采用的报警指标值计算函数包括:
1)10min平均风速:
10min平均风速的计算公式为
式中为每秒风速,可由风速监测传感器监测得到;
2)构件温差:
构件温差的计算公式为
;
式中为钢构件的平均温度;/>为混凝土构件的平均温度;
3)15min平均疲劳车辆荷载:
疲劳车辆荷载的计算公式为
;
式中为第i类车的等效总重,可通过人工对桥梁进行交通量参数调查得到;/>为第i类车的数量;
4)拉索索力:
拉索索力的计算公式为
;
式中T为拉索索力;m为单位长度吊杆质量;l为吊杆计算长度;为吊杆第n阶自振频率;
5)构件应力:
钢结构构件应力计算公式为
;
式中K为振弦传感器计算系数;和/>分别为振弦传感器前后两次测得的频率;
混凝土构件应力计算公式为
;
式中为振弦钢丝的热膨胀系数;/>振弦钢丝的温度变化量;/>和/>分别为混凝土收缩和徐变应变;
6)结构变形;
桥梁结构变形测量主要有GPS变形测量法和压差式传感器变形测量法;
GPS测量法需要对数据中的粗差进行剔除处理,可采用无偏估计法,计算公式为
;
;
则/>;
式中l为进行单次粗差剔除的数据长度;i为需要移动的次数;j为数据点的编号;L为需要进行粗差剔除的总数据长度;为实测数据值;/>为实测数据平均值;/>为实测数据标准差;
压差式传感器变形测量法的计算公式为
;
式中表示全局坐标系下测点/>的竖向位移;/>表示局部坐标系下测点/>的竖向位移;当/>时,/>表示局部坐标系下转点/>的竖向位移,当/>时,/>表示局部坐标系下基准点的竖向位移;
SB2计算报警指标阈值;包括:
将报警指标日最大值和日最小值概率分布函数的95%和5%分位值设定为黄色阈值,将年最大值和年最小值概率分布函数的95%和5%分位值设定为红色阈值;
其中,监测数据的概率分布函数计算方法包括:从桥梁健康监测***的数据库中选取一年的实测数据,计算并统计报警指标在一年中的日最大值和日最小值;从而获得日最大值概率分布函数以及日最小值概率分布函数/>,则年最大值概率分布函数和年最小值概率分布函数/>可分别表示为
式中,/>,/>;
SB3制定各项报警指标评分标准;包括:采用评分的方式对各项报警指标进行归一化处理,并根据计算的报警指标阈值制定相应的评分标准;
S2根据设定的评分标准,对各项报警指标值进行评分;
S3根据得到的各项报警指标的评分进行单指标报警分析和多指标综合报警分析;
其中,根据得到的各项报警指标的评分进行单指标报警分析,包括:
采用概率分析方法确定单指标报警频次的临界限值,对报警频次超过这个临界值的报警指标进行警报;
其中,根据得到的各项报警指标的评分进行多指标综合报警分析,包括:
1)利用层次分析法确定各项环境作用类和结构响应类报警指标的权重;
2)根据各项报警指标权重,分别计算环境作用和结构响应的分类综合报警得分,计算公式为
式中R为环境作用类或结构响应类综合报警得分;为环境作用类或结构响应类第i项报警指标评分;/>为环境作用类或结构响应类各项报警指标的权重;
3)确定相应的综合报警等级;
4)确定结构整体报警等级;
S4根据单指标报警分析和多指标综合报警分析的结果采取相应的警后措施。
2.一种改进的桥梁安全监测综合报警分析***,其特征在于,包括云平台和云下终端,其中,
云下终端用于根据桥梁安全监测数据设置相应的报警指标,其中报警指标包括10min平均风速、构件温差、15min平均疲劳车辆荷载与拉索索力、构件应力和结构变形;
云平台用于从数据库中读取监测数据;
云下终端用于从云平台读取监测数据,根据监测数据计算各项报警指标值,其中报警指标包括环境作用指标和结构影响指标;其中,根据监测数据计算各项报警指标值,其中采用的报警指标值计算函数包括:
1)10min平均风速:
10min平均风速的计算公式为
式中为每秒风速,可由风速监测传感器监测得到;
2)构件温差:
构件温差的计算公式为
;
式中为钢构件的平均温度;/>为混凝土构件的平均温度;
3)15min平均疲劳车辆荷载:
疲劳车辆荷载的计算公式为
;
式中为第i类车的等效总重,可通过人工对桥梁进行交通量参数调查得到;/>为第i类车的数量;
4)拉索索力:
拉索索力的计算公式为
;
式中T为拉索索力;m为单位长度吊杆质量;l为吊杆计算长度;为吊杆第n阶自振频率;
5)构件应力:
钢结构构件应力计算公式为
;
式中K为振弦传感器计算系数;和/>分别为振弦传感器前后两次测得的频率;
混凝土构件应力计算公式为
;
式中为振弦钢丝的热膨胀系数;/>振弦钢丝的温度变化量;/>和/>分别为混凝土收缩和徐变应变;
6)结构变形;
桥梁结构变形测量主要有GPS变形测量法和压差式传感器变形测量法;
GPS测量法需要对数据中的粗差进行剔除处理,可采用无偏估计法,计算公式为
;
;
则/>;
式中l为进行单次粗差剔除的数据长度;i为需要移动的次数;j为数据点的编号;L为需要进行粗差剔除的总数据长度;为实测数据值;/>为实测数据平均值;/>为实测数据标准差;
压差式传感器变形测量法的计算公式为
;
式中表示全局坐标系下测点/>的竖向位移;/>表示局部坐标系下测点/>的竖向位移;当/>时,/>表示局部坐标系下转点/>的竖向位移,当/>时,/>表示局部坐标系下基准点的竖向位移;
云下终端还用于计算报警指标阈值;包括:
将报警指标日最大值和日最小值概率分布函数的95%和5%分位值设定为黄色阈值,将年最大值和年最小值概率分布函数的95%和5%分位值设定为红色阈值;
其中,监测数据的概率分布函数计算方法包括:从桥梁健康监测***的数据库中选取一年的实测数据,计算并统计报警指标在一年中的日最大值和日最小值;从而获得日最大值概率分布函数以及日最小值概率分布函数/>,则年最大值概率分布函数和年最小值概率分布函数/>可分别表示为
式中,/>,/>;
SB3制定各项报警指标评分标准;包括:采用评分的方式对各项报警指标进行归一化处理,并根据计算的报警指标阈值制定相应的评分标准;
云下终端还用于根据设定的评分标准,对各项报警指标值进行评分;
云平台还用于根据得到的各项报警指标的评分进行单指标报警分析和多指标综合报警分析;其中,根据得到的各项报警指标的评分进行单指标报警分析,包括:
采用概率分析方法确定单指标报警频次的临界限值,对报警频次超过这个临界值的报警指标进行警报;
其中,根据得到的各项报警指标的评分进行多指标综合报警分析,包括:
1)利用层次分析法确定各项环境作用类和结构响应类报警指标的权重;
2)根据各项报警指标权重,分别计算环境作用和结构响应的分类综合报警得分,计算公式为
式中R为环境作用类或结构响应类综合报警得分;为环境作用类或结构响应类第i项报警指标评分;/>为环境作用类或结构响应类各项报警指标的权重;
3)确定相应的综合报警等级;
4)确定结构整体报警等级;
云下终端还用于根据单指标报警分析和多指标综合报警分析的结果采取相应的警后措施。
3.根据权利要求2所述的一种改进的桥梁安全监测综合报警分析***,其特征在于,云平台包括数据存储模块、报警分析模块和报警结果可视化模块;
云下终端包括报警指标计算模块和警后措施制定模块。
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