CN117421554A - 基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法 - Google Patents

基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法；属于桥梁结构检、监测领域；其操作步骤：获取结构振动响应数据；对结构振动响应数据进行滤波；计算滤波后结构响应数据的均方根包络时程曲线；计算结构不同测点的能量累计指标占比；计算结构损伤评估阈值参数；确定在长期运营荷载作用下结构的易损部位。本发明可以较为准确地计算结构加速度时程与结构累计耗能之间的关系，可通过损伤敏感程度指标准确地描述运营荷载作用下结构的健康状态变化，并确定结构的易损部位，对于定量评价运营荷载作用下结构的服役性能及安全状态的变化特征具有重要意义。

Description

基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法
技术领域
本发明属于桥梁结构检、监测领域，涉及了一种利用健康监测加速度时程数据的损伤识别方法；具体的是，涉及了一种基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法。
背景技术
加速度时程数据是桥梁健康监测***中的重要测试项目，有效利用结构监测***输出的历年监测数据，采用损伤识别方法进行桥梁结构的健康度评价，对桥梁结构的安全运营具有重要意义。一般而言，桥梁结构受力、变形及动力响应特征与所受荷载在时序上存在一一对应关系，比如，车辆荷载过桥时，主梁线性、斜拉索索力、吊索索力、结构应变等随之变化明显。在这类荷载长期作用下，结构中某些构件逐渐出现损伤，使整体结构的刚度也随之变化，而这一变化能通过结构的整体累计耗能反映。
因此，建立结构健康监测数据与结构累计耗能之间有效的关系，分析在运营荷载作用下结构整体刚度的变化，对于定量评估运营荷载长期作用下结构的服役性能和健康度具有重要意义。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供了一种基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法。
技术方案：本发明所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法，其操作步骤如下：
(1)：获取结构振动响应数据；
(2)：对结构振动响应数据进行滤波；
(3)：计算滤波后结构响应数据的均方根包络时程曲线；
(4)：计算结构不同测点的能量累计指标占比；
(5)：计算结构损伤评估阈值参数；
(6)：确定在长期运营荷载作用下结构的易损部位。
进一步的，在步骤(1)中，所述获取的数据包括获得结构加速度振动数据，并将历年的数据按月整理，将结构在第i个月第j个测点的振动加速度响应数据记为uij(t)，i＝1,2,…,M，j＝1,2,…,ns，其中，M为历年数据的月份总数，ns为结构加速度测点总数。
进一步的，在步骤(2)中，所述对结构振动响应数据进行滤波的操作步骤如下：
(2.1)：首先对结构进行有限元建模，并进行模态分析，得到结构各阶模态频率，
然后结合振动测点数量与分布情况确定监测***采集的结构振动模态阶数，并选择合适的目标频率带宽[fmin,fmax]使其覆盖各阶自振频率；
(2.2)：利用希尔伯特-黄变换中的经验模态分解(EMD)，将原始数据uij(t)分解为n阶固有模态分量ck(t)(k＝1,2,…,n)；
(2.3)：对各阶IMF分量进行功率谱密度分析，剔除振动频率小于fmin的IMF分量，并利用分型守恒原理对剩余的IMF分量进行滤波，得到lk(t)(k＝1,2,…,nl)，nl为筛选得到的有效IMF分量阶数；
组合各阶滤波后的IMF分量：获得滤波加速度时程信号；其中，滤波函数为：
其中，T是所给定的任意时刻范围最大值，ω为信号的振动频率，参数a和b分别表示局部扩散项与非局部反扩散项；
参数a和b可以通过由目标频率带宽确定的门限频率(ω1)，极大值频率(ωM)以及极大值频率对应的值(M值)计算获得，其表达式为：
其中，ω1和ωM满足两者的比值仅与参数λ有关，当λ在(0,2)区间内变化时，两者的比值在/>内变化；
为便于操作在实际情况中，可以将λ、ω1以及M设为定值。
进一步的，在步骤(3)中，所述计算滤波后结构响应数据的均方根(RMS)包络时程曲线是具体包括将滤波得到的加速度数据进行均方根(RMS)包络，以w为RMS包络内滑窗长度分别计算RMS上包络曲线uup(t)和RMS下包络曲线ulow(t)，其表达式为：
进一步的，在步骤(4)中，所述计算结构不同测点的能量累计指标占比的操作步骤如下：
(4.1)：利用加速度时程曲线的上下RMS包络线来计算时间间隔内与加速度振动相关的时域能量；其表达式为：
其中，nrec是记录的时间历程的计数，该值取决于监测数据的量；ntime是记录的时间历史中的采样点数量；
(4.2)：以历年时域信号能量ERMS为基础，计算其测点j的累计能量随时间的相对变化量Hj，将j测点的累计能量变化量除以全桥测点的累计能量变化量，得到占比Qj；其中，Hj与Qj的表达式分别为：
其中，为桥梁运营过程中加速度时程的时域能量；/>为桥梁初始状态下加速度时程的时域能量；ns为全桥振动测点数量。
进一步的，在步骤(5)中，所述计算结构损伤评估阈值参数具体包括利用各个测点的累计能量变化量与全桥测点的累计能量变化量的占比Qj，计算结构累计能量阈值Tj，并将其作为损伤指标评估各测点的结构健康状态；其表达式为：
进一步地，如果(∑Qj)/ns≤Tj，则说明结构在j测点处可能存在结构性损伤。
进一步地，如果(∑Qj)/ns＞Tj，则说明结构未存在结构性损伤。
进一步地，当结构各个测点根据历年Tj的变化差异判断结构的易损位置时；Tj变化大的位置相对于小的位置则更易发生损伤。
有益效果：本发明与现有技术相比，本发明的特点是：本发明可以较为准确地计算结构加速度时程与结构累计耗能之间的关系，并判断结构出现损伤的位置以及评估整体的健康状态；可以程序化实现，操作简单快捷，具有广泛的工程应用价值，为结构的健康诊断和状态评估提供技术支撑。
附图说明
图1是本发明的操作流程图；
图2是本发明实施例中大桥立面及主梁加速度传感器布置图；
图3是本发明实施例中滤波函数曲线图；
图4是本发明实施例中滤波后时程信号RMS上下包络曲线示意图；
图5是本发明实施例中主梁支座处损伤指标变化图；
图6是本发明实施例中主梁1/8跨处损伤指标变化图；
图7是本发明实施例中主梁1/4跨处损伤指标变化图；
图8是本发明实施例中主梁3/8跨处损伤指标变化图；
图9是本发明实施例中主梁1/2跨处损伤指标变化图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
如图1所示，本发明所述基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法，其操作步骤如下：获取结构振动响应数据；对结构振动响应数据进行滤波；计算滤波后结构响应数据的均方根包络时程曲线；计算结构不同测点的损伤敏感程度指标；计算结构损伤评估阈值参数；确定在长期运营荷载作用下结构的易损部位。
以某大桥为例，大桥全长2430米，主跨为1490米，桥跨布置(470+1490+470)米，为单孔双铰简支钢箱梁悬索桥；主梁为全焊扁平流线形封闭钢箱梁，箱梁桥面系为正交异性板结构，梁高为3.0m，全宽38.7m；全桥安装了结构健康监测***，分析所用的加速度时程主要选自主梁各测点的加速度传感器；大桥立面及主梁加速度传感器布置如图2所示。
以该桥主梁各测点的输出加速度数据为例，明晰主梁损伤识别及安全评估的计算方法，如图1所示，评估桥梁整体的健康状态；选取主梁各测点2008年与2014年的加速度监测数据为例进行说明。
(1)、获取结构振动响应数据：
获得结构加速度振动数据，并将历年的数据按月整理，将结构在第i个月第j个测点的振动加速度响应数据记为uij(t)，i＝1,2,…,M，j＝1,2,…,ns，M为历年数据的月份总数，ns为结构加速度测点总数；
其中，主梁各测点处传感器的采样频率为fD＝20Hz；测点每小时向控制台发送一次数据，采样点数为72000；
(2)、对结构振动响应数据进行滤波：
首先，基于结构的固有动力特性确定目标频率带宽；对结构进行有限元建模，并进行模态分析，计算得到结构各阶模态频率，然后结合振动测点数量与分布情况确定监测***能够采集的结构振动模态阶数，并选择合适的目标频率带宽[fmin,fmax]使其覆盖各阶结构自振频率；为了覆盖有限元模型模态分析计算所得的各阶频率，可将时程信号的目标频段定为[0.05Hz，0.1Hz]；
然后，利用希尔伯特-黄变换中的经验模态分解(EMD)，将原始数据uij(t)分解为n阶固有模态(IMF)分量ck(t)(k＝1,2,…,n)；
对各阶IMF分量进行功率谱密度分析，剔除振动频率小于fmin的IMF分量，并利用分型守恒原理对剩余的IMF分量进行滤波，得到lk(t)(k＝1,2,…,nl)，nl为筛选得到的有效IMF分量阶数；组合各阶滤波后的IMF分量：获得滤波加速度时程信号；滤波函数为：
其中，T是所给定的任意时刻范围最大值，ω为信号的振动频率，参数a和b分别表示局部扩散项与非局部反扩散项；参数a和b可以通过由目标频率带宽确定的门限频率(ω1)，极大值频率(ωM)以及极大值频率对应的值(M值)计算获得，表达式为：
其中，ω1和ωM满足两者的比值仅与参数λ有关，当λ在(0,2)区间内变化时，两者的比值在/>内变化；为便于操作在实际情况中可以将λ、ω1以及M设为定值；
根据信号的目标频段，以及桥梁结构门限频率和极大值频率等参数，分别求得到4π2a＝0.01，b＝0.05以及λ＝1.8，并绘制滤波函数曲线如图3所示。
(3)、计算滤波后结构响应数据的均方根包络时程曲线：
针对滤波得到的加速度数据，根据均方根(RMS)包络原理，分别计算RMS上包络曲线和RMS下包络曲线如图4所示，表达式为：
其中，为滤波后的加速度时程信号；uup(t)为滤波后加速度时程信号的上包络时程曲线；ulow(t)为滤波后加速度时程信号的下包络时程曲线；w为RMS包络内滑窗长度；
(4)、计算结构不同测点的能量累计指标占比：
首先，利用加速度时程曲线的上下RMS包络线来计算时间间隔内与加速度振动相关的时域能量；其表达式为：
其中，nrec是记录的加速度时程数量，该值取决于监测时长；ntime是单个时程内记录的加速度点数；
然后，以历年时域信号能量ERMS为基础，计算其测点j的累计能量随时间的相对变化量Hj，将j测点的累计能量变化量除以全桥测点的累计能量变化量，得到占比Qj，Hj与Qj的表达式分别为：
其中，为桥梁运营过程中加速度时程的时域能量；/>为桥梁初始状态下加速度时程的时域能量；ns为全桥振动测点数量；
根据2008年以及2014年半跨主梁各测点的加速度数据，可计算各测点两年间的损伤指标变化分别如图5-9所示；
(5)、计算结构损伤评估阈值参数：
利用各个测点的累计能量变化量与全桥测点的累计能量变化量的占比Qj，计算结构累计能量阈值Tj，并将其作为损伤指标评估各测点的结构健康状态；其表达式为：
如果(∑Qj)/ns≤Tj，则说明结构在j测点处可能存在结构性损伤；
如果(∑Qj)/ns＞Tj，则说明结构未存在结构性损伤；从图5-9的各损伤参数变化可知，桥梁结构并未发生结构性损伤；
(6)、确定在长期运营荷载作用下结构的易损部位：
如果(∑Qj)/ns＞Tj，结构各个测点可以根据历年Tj的变化差异判断结构的易损位置；Tj变化大的位置相对于小的位置更易发生损伤；
分析桥梁加速时域内能量损伤阈值的变化，发现在长期运营荷载作用下桥梁结构不同部位对损伤的敏感性存在明显差异；与桥梁支座位置和1/8跨处相比，主梁的1/4跨、3/8跨和1/2跨在长期的运营荷载作用下表现出了更大的易损性；值得注意的是，主梁1/4跨和3/8跨的结构刚度变化与温度等环境因素之间存在明显的关联。

Claims (10)

1.基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法，其特征在于：其操作步骤如下：
(1)：获取结构振动响应数据；
(2)：对结构振动响应数据进行滤波；
(3)：计算滤波后结构响应数据的均方根包络时程曲线；
(4)：计算结构不同测点的能量累计指标占比；
(5)：计算结构损伤评估阈值参数；
(6)：确定在长期运营荷载作用下结构的易损部位。
2.根据权利要求1所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述获取的数据包括获得结构加速度振动数据，并将历年的数据按月整理，将结构在第i个月第j个测点的振动加速度响应数据记为uij(t)，i＝1,2,…,M，j＝1,2,…,ns，其中，M为历年数据的月份总数，ns为结构加速度测点总数。
3.根据权利要求1所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述对结构振动响应数据进行滤波的操作步骤如下：
(2.1)：首先，对结构进行有限元建模，并进行模态分析，得到结构各阶模态频率，
然后，结合振动测点数量与分布情况确定监测***采集的结构振动模态阶数，并选择适配的目标频率带宽[fmin,fmax]使其覆盖各阶自振频率；
(2.2)：利用希尔伯特-黄变换中的经验模态分解，将原始数据uij(t)分解为n阶固有模态分量ck(t)(k＝1,2,…,n)；
(2.3)：对各阶IMF分量进行功率谱密度分析，剔除振动频率小于fmin的IMF分量，并利用分型守恒原理对剩余的IMF分量进行滤波，得到lk(t)(k＝1,2,…,nl)，nl为筛选得到的有效IMF分量阶数；
组合各阶滤波后的IMF分量：获得滤波加速度时程信号；
其中，滤波函数为：
式中，T是所给定的任意时刻范围最大值，ω为信号的振动频率，参数a和b分别表示局部扩散项与非局部反扩散项。
4.根据权利要求3所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法，其特征在于：
所述参数a和b通过由目标频率带宽确定的门限频率(ω1)，极大值频率(ωM)以及极大值频率对应的值计算获得，其表达式为：
式中，ω1和ωM满足两者的比值仅与参数λ有关，当λ在(0,2)区间内变化时，两者的比值在/>内变化；
为便于操作在实际情况中，将λ、ω1以及M设为定值。
5.根据权利要求1所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法，其特征在于：在步骤(3)中，所述计算滤波后结构响应数据的均方根包络时程曲线是具体包括将滤波得到的加速度数据进行均方根包络，以w为RMS包络内滑窗长度分别计算RMS上包络曲线uup(t)和RMS下包络曲线ulow(t)，其表达式为：
6.根据权利要求1所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法，其特征在于：在步骤(4)中，所述计算结构不同测点的能量累计指标占比的操作步骤如下：
(4.1)：利用加速度时程曲线的上下RMS包络线来计算时间间隔内与加速度振动相关的时域能量；其表达式为：
式中，nrec是记录的时间历程的计数，该值取决于监测数据的量；ntime是记录的时间历史中的采样点数量；
(4.2)：以历年时域信号能量ERMS为基础，计算其测点j的累计能量随时间的相对变化量Hj，将j测点的累计能量变化量除以全桥测点的累计能量变化量，得到占比Qj；其中，Hj与Qj的表达式分别为：
式中，为桥梁运营过程中加速度时程的时域能量；/>为桥梁初始状态下加速度时程的时域能量；ns为全桥振动测点数量。
7.根据权利要求1所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法，其特征在于：在步骤(5)中，所述计算结构损伤评估阈值参数具体包括利用各个测点的累计能量变化量与全桥测点的累计能量变化量的占比Qj，计算结构累计能量阈值Tj，并将其作为损伤指标评估各测点的结构健康状态；其表达式为：
8.根据权利要求7所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法，其特征在于：如(∑Qj)/ns≤Tj，则表示结构在j测点处可存在结构性损伤。
9.根据权利要求7所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法，其特征在于：如(∑Qj)/ns＞Tj，则表示结构未存在结构性损伤。
10.根据权利要求9所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法，其特征在于：其中，当结构各个测点根据历年Tj的变化差异判断结构的易损位置时；Tj变化大的位置相对于小的位置则易发生损伤。
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