CN104316249B - 桥梁承重短杆索张力无线自动测试与识别系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种桥梁承重短杆索张力无线自动测试与识别系统，属于桥梁结构安全评估技术领域。包括振动传感器、传输模块1、采集模块、识别模块、传输模块2、供电模块、传输模块3和用户终端；振动传感器将桥梁杆索索的振动信号通过传输模块1传送至采集模块，采集模块对振动信号进行处理后将数据通过传输模块2传送至识别模块，识别模块根据接收到的数据采用识别算法对桥梁杆索索张力进行计算并将计算结果通过传输模块3传送至用户终端。本系统可精确识别固支‑铰支边界和固支‑固支边界的短杆索张力以及快速估计复杂边界条件下短杆索的张力范围，实现提高张力识别的计算精度和识别效率，可用于桥梁杆索张力的定期检测和长期监测。

Description

桥梁承重短杆索张力无线自动测试与识别系统

技术领域

本发明属于桥梁结构安全评估技术领域，涉及一种桥梁承重短杆索张力无线自动测试与识别系统。

背景技术

近年来随着我国经济持续快速发展，特大跨径、大跨径的跨江跨海大桥层出不穷，受力性能优良的承重杆索或者拉索(简称：杆索)被首选作为最主要的承力构件之一，如系杆拱桥、悬索桥、斜拉桥等。与此同时，作为最主要的承力构件的桥梁杆索，其受力状态对整个桥梁结构的健康运营至关重要。然而在役杆索桥梁在使用过程中其受力构件不可避免地受到不利环境作用的影响，如遭受风、地震、急剧增长的交通荷载等外来作用，同时结构自身的功能退化也会随着服役期的增长而发生变化，在内外因素综合作用下，将会导致杆索出现不同程度的病害，如果承重杆索失效将会引发严重的桥梁事故。因此，桥梁承载短杆索的张力识别方法以及与其相关的定期检测和长期监测技术有明确的实际工程意义，可以为索缆承重桥梁的安全运营提供理论基础和技术保障。

为了掌握索缆承重桥梁在建造、运营和换索过程中的实际受力状况，必须全面了解承重体系中所有杆索的实际受力情况，并对承载杆索进行健康评估和诊断检测。目前，国外已对包括液压表法、应力测力仪法、索伸长量法、电磁场法及动力学方面的测频率法等方面作过大量研究。液压表法、应变测力仪及索伸长量法一般只适用于施工中的测量，并存在测试设备笨重、劳动力消耗大、费时、准确度低等缺点。由于电磁场及测频率法可用于在役承载杆索的张力测试，振动频率法与其余三种测试方法相比较，该方法具更经济、更省力、更省时等特点，非常适合于营运期杆索的张力测试和监测。

以往的张力识别方法要么是借助于繁琐的非线性方法迭代，要么是采用公式直接对张力进行识别。目前后者仅限于铰支-铰支边界和固支-固支边界的张力识别，铰支-铰支边界张力公式采用的是经典的公式，而固支-固支边界张力公式则是基于张力分段区间的识别公式，步骤是：(1)预估计一个张力；(2)根据预估计张力选择张力分段区间；(3)将测试频率代入张力公式之中，得到识别张力；(4)再根据已识别张力，反复迭代上述过程，就可以得到精度较高的张力，整个识别过程比较繁琐、精度不高，不便于实际操作。同时，还未见固支-铰支边界条件下张力公式和基于估计区间的复杂边界条件张力估计方面的报道。

发明内容

鉴于此，本发明的目的在于提供一种桥梁承重短杆索张力无线自动测试与识别系统，本方案能够精确识别铰支-固支(或固支-铰支)边界和固支-固支边界的短杆索张力以及快速估计复杂边界条件下短杆索的张力范围，可实现复杂边界条件下承重短杆索张力识别的工程化、仪器化和标准化，提高张力识别的效率和精度。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种桥梁承重短杆索张力无线自动测试与识别系统，包括振动传感器、传输模块1、采集模块、识别模块、传输模块2、供电模块、传输模块3和用户终端；振动传感器将桥梁杆索的振动信号通过传输模块1传送至采集模块，采集模块对振动信号进行处理后将数据通过传输模块2传送至识别模块，识别模块根据接收到的数据采用识别算法对桥梁杆索张力进行计算并将计算结果通过传输模块3传送至用户终端。

进一步，所述系统还包括云平台，采集模块接收到振动传感器传送的数据，进行处理后通过传输模块3传送至云平台，在云平台上通过识别算法对数据进行计算并得到桥梁杆索张力，用户终端通过访问云平台得到桥梁杆索张力计算结果。

进一步，识别模块中的识别算法能够实现铰支-铰支边界、铰支-固支(或固支-铰支)边界和固支-固支边界的张力识别以及复杂边界条件下桥梁杆索张力的范围估计，具体张力计算方法如下：

1)铰支-铰支边界张力解析公式

$T_{JJ}=\frac{4f_i^2{\mathrm{\ρAl}}^2}{i^2}-\frac{EI}{l^2}{\left(i\mathrm{\π}\right)}^2$

其中，π为圆周率，i为频率阶数，f_i为第i阶自振频率，T_JJ为铰支-铰支边界的杆索张力，l为杆索长度，EI为弯曲刚度，ρA为杆索线密度。

2)铰支-固支(或固支-铰支)边界张力解析公式

$T_{JG}=\frac{4{\mathrm{\ρAl}}^2{f}_i^2}{{(i+{\mathrm{\μ}}_i)}^2}-\frac{EI}{l^2}{(i+{\mathrm{\μ}}_i)}^2{\mathrm{\π}}^2$

其中，T_JG为铰支-固支(或固支-铰支)边界的杆索张力，μ_i是与相关的待定参数，是与杆索弯曲刚度EI、密度ρA、长度l和自振频率f_i相关的参数，即根据的取值，确定出μ_i的表达式。

当频率阶数i＝1时，与μ₁关系见表1所示，表中

表1当频率阶数i＝1时根据确定μ₁取值

3)固支-固支边界张力解析公式

$T_{GG}=\frac{4{\mathrm{\ρAl}}^2{f}_i^2}{{(i+{\mathrm{\μ}}_i)}^2}-\frac{EI}{l^2}{(i+{\mathrm{\μ}}_i)}^2{\mathrm{\π}}^2$

其中，T_GG为固支-固支边界的杆索张力，μ_i是与相关的待定参数，是与杆索弯曲刚度EI、密度ρA、长度l和自振频率f_i相关的参数，即根据的取值，确定出μ_i的表达式。

当频率阶数i＝1时，与μ₁关系见表2所示，表中

表2当i＝1时根据确定μ₁取值

4)复杂边界条件张力估计

I类复杂边界:铰支-铰支～铰支-固支(或固支-铰支)：

II类复杂边界:铰支-铰支～固支-固支：

III类复杂边界:铰支-固支(或固支-铰支)～固支-固支：

其中，表示复杂边界条件的杆索张力，T_JJ、T_JG和T_GG根据1)、2)和3)中的公式得到。

进一步，所述供电模块采用太阳能或桥梁振动发电或杆索振动发电的方式为系统提供电源。

进一步，所述传输模块1、传输模块2、传输模块3采用无线或有线通信的方式实现数据传输。

本发明的有益效果在于桥梁承载短杆索的张力识别方法对于铰支-固支(或固支-铰支)边界和固支-固支的张力识别是直接采用测试频率对张力公式进行分段计算，无需进行反复迭代识别；对于复杂边界条件，可快速估计张力的变化范围，进而能够实现提高张力识别的计算精度和效率，可用于桥梁杆索张力的定期检测和长期监测。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为本发明所述系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

图1为本发明所述系统的结构示意图，如图所示，本发明所述的桥梁杆索张力无线自动测试与识别系统，包括振动传感器、传输模块1、采集模块、识别模块、传输模块2、供电模块、传输模块3和用户终端；振动传感器将桥梁杆索的振动信号通过传输模块1传送至采集模块，采集模块对振动信号进行处理后将数据通过传输模块2传送至识别模块，识别模块根据接收到的数据采用识别算法对桥梁杆索张力进行计算并将计算结果通过传输模块3传送至用户终端。

在本实施例中，所述供电模块除了采用常用的交流电或电池供电以外，还可以采用太阳能或桥梁振动发电或杆索振动发电的方式为系统提供电源。所述传输模块1、传输模块2、传输模块3采用无线或有线通信的方式实现数据传输。

识别模块中的识别算法能够实现铰支-铰支边界、铰支-固支(或固支-铰支)边界和固支-固支边界的张力识别以及复杂边界条件下桥梁杆索张力的范围估计，具体张力计算方法如下：

1)铰支-铰支边界张力解析公式

$T_{JJ}=\frac{4f_i^2{\mathrm{\ρAl}}^2}{i^2}-\frac{EI}{l^2}{\left(i\mathrm{\π}\right)}^2$

其中，π为圆周率，i为频率阶数，f_i为第i阶自振频率，T_JJ为铰支-铰支边界的杆索张力，l为杆索长度，EI为弯曲刚度，ρA为杆索线密度。

2)铰支-固支(或固支-铰支)边界张力解析公式

$T_{JG}=\frac{4{\mathrm{\ρAl}}^2{f}_i^2}{{(i+{\mathrm{\μ}}_i)}^2}-\frac{EI}{l^2}{(i+{\mathrm{\μ}}_i)}^2{\mathrm{\π}}^2$

其中，T_JG为铰支-固支(或固支-铰支)边界的杆索张力，μ_i是与相关的待定参数，是与杆索弯曲刚度EI、密度ρA、长度l和自振频率f_i相关的参数，即根据的取值，确定出μ_i的表达式。

当频率阶数i＝1时，与μ₁关系见表1所示，表中

表1当频率阶数i＝1时μ₁与的关系式

3)固支-固支边界张力解析公式

$T_{GG}=\frac{4{\mathrm{\ρAl}}^2{f}_i^2}{{(i+{\mathrm{\μ}}_i)}^2}-\frac{EI}{l^2}{(i+{\mathrm{\μ}}_i)}^2{\mathrm{\π}}^2$

其中，π为圆周率，T_GG为固支-固支边界的杆索张力，μ_i是与相关的待定参数，是与杆索弯曲刚度EI、密度ρA、长度l和自振频率f_i相关的参数，即根据的取值，确定出μ_i的表达式。

当频率阶数i＝1时，与μ₁关系见表2所示，表中

表2当频率阶数i＝1时根据确定μ₁取值

4)复杂边界条件张力估计

I类复杂边界:铰支-铰支～铰支-固支(或固支-铰支)：

II类复杂边界:铰支-铰支～固支-固支：

III类复杂边界:铰支-固支(或固支-铰支)～固支-固支：

其中，为复杂边界条件的杆索张力，T_JJ、T_JG和T_GG根据1)、2)和3)中的公式得到。

作为进一步改进，本系统还可以包括云平台，采集模块接收到振动传感器传送的数据，进行处理后通过传输模块3传送至云平台，在云平台上通过识别算法对数据进行计算并得到桥梁杆索张力，用户终端通过访问云平台得到桥梁杆索张力的计算结果。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其进行各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (3)

1.一种桥梁承重短杆索张力无线自动测试与识别系统，其特征在于：包括振动传感器、传输模块1、采集模块、识别模块、传输模块2、供电模块、传输模块3和用户终端；振动传感器将桥梁杆索的振动信号通过传输模块1传送至采集模块，采集模块对振动信号进行处理后将数据通过传输模块2传送至识别模块，识别模块根据接收到的数据采用识别算法对桥梁杆索张力进行计算并将计算结果通过传输模块3传送至用户终端；

所述系统还包括云平台，采集模块接收到振动传感器传送的数据，进行处理后通过传输模块3传送至云平台，在云平台上通过识别算法对数据进行计算并得到桥梁杆索张力，用户终端通过访问云平台得到桥梁杆索张力识别结果；

识别模块中的识别算法能够实现铰支-铰支边界、铰支-固支或固支-铰支边界和固支-固支边界的张力识别以及复杂边界条件下桥梁杆索张力的范围估计，具体张力识别方法如下：

1)铰支-铰支边界张力解析公式

$T_{JJ}=\frac{4{f_i}^2{\mathrm{\ρAl}}^2}{i^2}-\frac{EI}{l^2}{\left(i\mathrm{\π}\right)}^2$

其中，π为圆周率，i为频率阶数，f_i为第i阶自振频率，T_JJ为铰支-铰支边界的杆索张力，l为杆索长度，EI为杆索弯曲刚度，ρA为杆索线密度；

2)铰支-固支或固支-铰支边界张力解析公式

$T_{JG}=\frac{4f_i^2{\mathrm{\ρAl}}^2}{{(1+{\mathrm{\μ}}_i)}^2}-\frac{EI}{l^2}{(1+{\mathrm{\μ}}_i)}^2{\mathrm{\π}}^2$

其中，T_JG为铰支-固支或固支-铰支边界的杆索张力，μ_i是与相关的待定参数，是与杆索弯曲刚度EI、密度ρA、长度l和自振频率f_i相关的参数，即根据的取值，确定出μ_i的表达式；

当频率阶数i＝1时，与μ₁关系见表1所示，表中

表1当频率阶数为i＝1时根据确定μ₁取值

3)固支-固支边界张力解析公式

$T_{GG}=\frac{4f_i^2{\mathrm{\ρAl}}^2}{{(1+{\mathrm{\μ}}_i)}^2}-\frac{EI}{l^2}{(1+{\mathrm{\μ}}_i)}^2{\mathrm{\π}}^2$

其中，T_GG为固支-固支边界的杆索张力，μ_i是与相关的待定参数，是与杆索弯曲刚度EI、密度ρA、长度l和自振频率f_i相关的参数，即根据的取值，确定出μ_i的表达式；

当频率阶数i＝1时，与μ₁关系见表2所示，表中

表2当频率阶数i＝1时根据确定μ₁取值

4)复杂边界条件张力估计

I类复杂边界:铰支-铰支～铰支-固支或固支-铰支：

II类复杂边界:铰支-铰支～固支-固支：

III类复杂边界:铰支-固支或固支-铰支～固支-固支：

其中，表示复杂边界条件的杆索张力，T_JJ、T_JG和T_GG根据1)、2)和3)中的公式得到。

2.根据权利要求1所述的一种桥梁承重短杆索张力无线自动测试与识别系统，其特征在于：所述供电模块采用太阳能或桥梁振动发电或杆索振动发电的方式为系统提供电源。

3.根据权利要求1所述的一种桥梁承重短杆索张力无线自动测试与识别系统，其特征在于：所述传输模块1、传输模块2、传输模块3采用无线或有线通信的方式实现数据传输。