CN108279294B - 用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统及方法,所述系统包括控制模块以及与所述控制模块连接的太阳能充电单元、多路振动传感器、脉冲激光发生器、电容空气耦合传感器、GPS定位单元、无线收发单元、存储单元和时钟单元;所述控制模块用于接收多路振动传感器的数据并判断是否超过阈值;用于采集脉冲激光发生器和电容空气耦合传感器的信号并判断是否发生裂纹;以及用于采集各GPS定位单元的信号并计算桥梁三维坐标和旋转角。本发明能够对钢结构桥梁的主要参数进行实时自主监控,一方面有助于在桥梁危险发生前对行驶人员得到有效预警,另一方面能够为桥梁设计和维护者提供宝贵的全周期数据,具有一定的经济价值。
Description
技术领域
本发明属于建筑物质量监测领域,尤其是一种用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统。
背景技术
钢结构桥梁在交通运输中发挥着不可替代的作用,但是桥梁的检测维护工作量及其庞大,一方面,我国旧桥的比例很庞大,这些桥梁起初设计标准较低,同时又长期缺乏必要的养护与维修,其老化现象日益严重,承载能力明显下降,逐渐不能满足现代交通发展的需求,另一方面,随着工业建设的发展,公路铁路上运输特大、特重型设备的频率已经大大加大,那些超重车辆从桥梁上通过时,将会对桥梁造成严重损害,甚至发生坍塌事故,从而带来不可挽回的生命和经济财产损失。
目前主流的桥梁健康监测方法主要包括混凝土结构无损检测,混凝土结构半破损检测,钢结构无损检测和预应力混凝土结构检测,这些检测方法大多采用人员定期检测方式,人员携带传统的测量仪器如倾角仪、位移计、数字像机、GPS、电子测距仪等对目标桥梁进行检测。这些方法测量需要人员工作量大,检测周期不固定,具有一定的主观性,同时需要经验丰富的检测人员才能担任,因此桥梁检测效率低下。
自主实时监测系统是一种能够自主监测桥梁健康状况的仪器,能够实施检测桥梁的振动状况,位移和旋转角等参数,同时能够定期检测桥梁内部钢结构裂纹大小,有助于提高桥梁检测效率。虽然目前存在一些桥梁内部结构检测装置,但功能普遍单一,并且与桥梁接触且具有损坏性,如钻心、射钉等局部破损的检测技术和桥梁混凝土表面层的锚杆拔出等半破损检测技术,因此如何实现无破损机制下的自动检测是目前桥梁健康检测领域所面临的迫切问题。
发明内容
发明目的:提供一种用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统,以解决现有技术存在的上述问题,实现多参数、高效率、自主实时的无损桥梁健康监测。
技术方案:一种用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统,包括控制模块以及与所述控制模块连接的太阳能充电单元、多路振动传感器、脉冲激光发生器、电容空气耦合传感器、GPS定位单元、无线收发单元、存储单元和时钟单元;
所述控制模块用于接收多路振动传感器的数据并判断是否超过阈值;用于采集脉冲激光发生器和电容空气耦合传感器的信号并判断是否发生裂纹;以及用于采集各GPS定位单元的信号并计算桥梁三维坐标和旋转角。
根据本发明的一个方面,所述振动传感器为三轴加速计,沿桥梁延伸的方向,振动传感器等距安装在桥梁的两侧。在优选的实施例中,在桥梁两侧布设钢钉,振动传感器固定在钢钉的端部。
根据本发明的一个方面,所述脉冲激光发生器安装于桥梁中部下方,所述电容空气耦合传感器安装于桥梁两端,在桥梁与脉冲激光发生器探头和电容空气耦合传感器探头相对的地方,采用钢块代替混凝土,使脉冲激光发生器探头与电容空气耦合传感器探头之间形成一钢结构波导路径。在优选的实施例中,电容空气耦合传感器与桥梁间隔一定的距离,例如25mm。脉冲激光发生器与桥梁间隔一定的距离,例如1000mm。
根据本发明的一个方面,所述GPS定位单元包括GPS天线和FPGA子单元,所述FPGA子单元用于GPS信号捕获,跟踪和处理,并将位置和旋转角结果输出至控制模块。
根据本发明的一个方面,所述脉冲激光发生器用于发出激光脉冲信号,从而在内部钢结构中形成超声导波,该超声导波包含纵向强波分量和表面弱波分量;所述电容空气耦合传感器用于接收桥梁两端的超声导波导信号,并根据强波分量出现的次数和时间差计算裂纹的位置。
一种用于钢结构桥梁健康监测的无损自动系统,包括设置在桥梁两端的一组电容空气耦合传感器,设置在桥梁中部下方的脉冲激光发生器,以及与所述空气耦合传感器和脉冲激光发生器连接的控制单元,所述脉冲激光发生器和电容空气耦合传感器与钢结构之间存在预定尺寸的间隙;所述脉冲激光发生器用于发出激光脉冲,从而在钢结构中形成超声导波;所述电容空气耦合传感器用于接收超声导波的信号;所述控制单元根据电容空气耦合传感器接收到的超声导波信号数量和时刻,计算是否出现裂纹以及裂纹与激光发生器之间的距离。
一种用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测方法,基于上述任一项实施例所述的用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统实现;所述用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测方法包括桥面振动监测过程、内部钢结构裂纹监测过程和桥梁轴向旋转角及位移监测过程。
根据本发明的一个方面,所述桥面振动监测过程包括如下步骤:
步骤11、设定监测时段、监测频率、振动采集频率和振动阈值;
步骤12、按照预定周期唤醒控制模块,轮流开启个振动传感器,完成振动信号采集;
步骤13、当某个振动传感器的振动信号超过振动阈值时,将振动发生时间、传感器编号和振动数值按照预定格式存储并传输至计算机。
根据本发明的一个方面,所述内部钢结构裂纹监测过程包括如下步骤:
步骤21、设定监测频率;
步骤22、周期性唤醒控制模块,开启脉冲激光发生器,使其发出激光脉冲信号,在钢结构中产生超声导波,超声导波压力P为:
式中,
E0为激光脉冲信号的能量,
Cp为钢结构比热容,
δ为钢材料厚度,
v为激光在声波在钢结构中传输速度,
β为钢材的热膨胀系数,τL为激光波长,
vτL≤δ为激光脉冲信号在钢结构中的作用距离;
步骤23、接收电容空气耦合传感器的信号,当一端的电容空气耦合传感器没有检测到预期强度的超声导波的强波分量(衰减的超声导波),而另一端的电容空气耦合传感器两次检测到超声导波的强波分量时,则裂纹与脉冲激光发生器之间的距离M为:
M=((t2-t1)×v)/2;
t2为另一端电容空气耦合传感器第二次接收到超声导波峰值脉冲时刻,t1为另一端电容空气耦合传感器第一次接收到超声导波峰值脉冲时刻,v为激光在声波在钢结构中传输速度;
当一端的电容空气耦合传感器检测到二次衰减的超声导波的脉冲信号,另一端的电容空气耦合传感器三次检测到超声导波的强波分量,则判断裂纹为两个,位于脉冲激光发生器的同一侧,
M2、M3分别为裂纹距脉冲激光发生器距离,t3为无裂纹端电容空气耦合传感器第三次接收到超声导波峰值脉冲时刻,t2为无裂纹端电容空气耦合传感器第二次接收到超声导波峰值脉冲时刻,t1为另一端电容空气耦合传感器第一次接收到超声导波峰值脉冲时刻,ν为激光在声波在钢结构中传输速度;
当两端的电容空气耦合传感器分别接收到两次衰减后的超声导波信号,两次超声导波的信号强度不同时,则判断裂纹为两个,分别位于脉冲激光发生器的两侧;
M4、M5分别为裂纹距脉冲激光发生器距离,t2为M5端电容空气耦合传感器第二次接收到超声导波峰值脉冲时刻,t1为M5端电容空气耦合传感器第一次接收到超声导波峰值脉冲时刻;τ2为M4端电容空气耦合传感器第二次接收到超声导波峰值脉冲时刻,τ1为M4端电容空气耦合传感器第一次接收到超声导波峰值脉冲时刻。
根据本发明的一个方面,所述桥梁轴向旋转角及位移监测过程包括如下步骤:
步骤31、设定检测周期;
步骤32、周期性唤醒控制模块,启动GPS定位单元,由FPGA外部中断得到时间观测量和导航电文,由时间观测量计算伪距信息,并由导航电文计算观测卫星三维位置、仰角和方位角;
步骤33、根据观测卫星的星历对伪距进行修正,并计算桥梁三维坐标和旋转角,将信息转换成所需的坐标格式,保存监测发生的时间,传输至数据采集计算机。
在优选的实施例中,还包括步骤24、裂纹数据存储与分析:
在首次检测到钢结构中存在裂纹时,根据接收到的超声导波信号强度和时间,计算裂纹的数量和位置;同时,对比接收到的超声导波信号强度与预期信号强度,计算裂纹的等级,并对各裂纹的位置、等级和出现时间进行标记和存储;
在下一检测周期时,去除已标记的裂纹产生的超声导波信号,根据剩余的超声导波信号判断是否存在新的裂纹,若存在,则根据该裂纹发射的超声导波信号强度和时间,计算裂纹的位置,同时对比接收到的超声导波信号强度与预期信号强度,计算裂纹的等级,将新裂纹的位置、等级和出现时间进行标记和存储。
优选的,提取裂纹信号并处理的步骤具体为:
提取裂纹信号峰值:由于电容空气耦合传感器接收的信号为经过多次反射、衰减的超声波信号,且不断重复上述过程,信号存在从强到弱的渐变,若第一路电容空气耦合传感器信号为X1(t),第二路电容空气耦合传感器信号为X2(t),利用Morlet窗函数在X1(t)和X2(t)上扫描,得到X(t)等长的峰值放大时域信号Y1(t)和Y2(t)。
其中,β为所选取的特征参数,其决定函数的形状,β越小,信号越窄,反之越宽;ξ为窗口中心值;t为Morlet窗函数的中轴时刻;i为复函数的虚部表示方式。
裂纹信号峰值合并:对于Y1(t)和Y2(t),考虑信号抖动,对于多个相邻峰值,将其合并成一个峰值,得到合并峰值的信号Z1(t)和Z2(t);
裂纹信号判别:设定最大峰值个数n=20;
b)分别在Z1(t)和Z2(t)上各搜索n个峰值,并对峰值实施排序:对于Z1(t)的排序结果,若第i个峰值>3×第i+1个峰值,则前i个峰值为有效峰值,第i+1至第n个峰值为无效峰值;对于Z2(t),若第j个峰值>3×第j+1个峰值,则前j个峰值为有效峰值,第j+1至第n个峰值为无效峰值;
c)针对第一路电容空气耦合传感器1~i个峰值的发生时间和第二路电容空气耦合传感器1~j个峰值的发生时间,根据步骤23实施裂纹位置判别,包括裂纹仅发生于一侧,发生于两侧以及多个裂纹情形。
有益效果:本发明不但能定期或持续监测桥梁的振动、内部钢结构裂纹、位移和旋转角等信息,同时脉冲激光和超声导波传输方式避免了传统混凝土钻孔探伤对桥梁结构体的破坏;引入无线传输和计算机控制方式,一方面有助于在桥梁危险发生前对行驶人员得到有效预警,另一方面能够为桥梁设计和维护者提供宝贵的全周期数据,具有潜在的经济价值。
附图说明
图1是本发明的用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统的电路框架。
图2是本发明的多路振动传感器的安装布局图。
图3是本发明的脉冲激光发生器和电容空气耦合传感器布局图。
图4是本发明的脉冲激光作用于钢结构生成超声导波示意图。
图5是本发明的太阳能供电模块连接图。
图6是本发明的GPS定位模块硬件连接图。
图7是本发明的TMS320F28335主程序流程图。
具体实施方式
本发明实施一种用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统,能够全天候或定期监测桥梁振动,桥梁内部钢结构裂纹,桥梁轴向旋转角和位移等信息,并将信息通过无线方式传输至数据采集计算机和处理器,以便操作人员观测记录和建立桥梁健康评估数据库,其利用TMS320F28335为主芯片(即控制单元、控制模块,下同),协调各模块有序工作。
具体地,本发明用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统,能够全天候或定期监测桥梁振动,桥梁内部钢结构裂纹,桥梁轴向旋转角和位移等信息,并将信息通过无线方式传输至数据采集计算机和处理器,以便操作人员观测记录和建立桥梁健康评估数据库。主要内容包括两部分:
硬件部分,所述用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统的电路框架,其由太阳能充电单元,TMS320F28335处理芯片,多路振动传感器,脉冲激光发生器,2路电容空气耦合传感器,GPS定位单元,无线收发单元,存储单元和时钟单元组成。
所述多路振动传感器根据桥梁长度和形状实施布局,采用沿桥梁等距排列方式,桥梁两侧等距钉入钢钉,振动传感器固定于钢钉一端,同时测量XYZ三个垂直方向的加速度,其中X方向为沿桥梁的轴向,Y方向为钢钉轴向,Z方向为垂直于X,Y方向的指向。所述多路振动传感器采用ADXL345三轴加速度计,采集频率为50Hz,三轴加速度计与TMS320F28335通过多路IIC通讯实现。脉冲激光发生器安装于桥梁中部下方1000mm处,激光探头方向向上,桥梁对应位置处剥离混凝土材料,改装钢块,与桥梁内部钢结构相连;所述2路电容空气耦合传感器安装于桥梁两端25mm处,探头方向分别指向桥梁,桥梁对应位置处剥离混凝土材料,改装钢块,与桥梁内部钢结构相连。脉冲激光发生器用于在钢结构表面产生超声导波,超声导波脉冲持续时间为5ns,波长为1064nm,能量为800mJ。所述的电容空气耦合传感器的检测频率为50kHz~2MHz。GPS定位单元包括GPS天线和FPGA模块,FPGA模块完成GPS信号捕获,跟踪,处理,并将位置和旋转角结果输出至TMS320F28335芯片。述无线收发单元采用GPRS连接入TCP/IP和数据采集计算机,两者支持双向数据传输,数据采集计算机可主动独立开启监测系统的振动传感器采集,设定监测系统的裂纹监测频率,设定桥梁旋转角和位移监测频率;监测系统主动按照设定频率传输采集数据。存储单元采用FLASH存储和SD卡存储分开的机制,前者用于存储系统状态参数、时间、位移、旋转角等小容量数据,后者用于加速度信号、超声导波等大容量数据。FLASH与TMS320F28335之间通过16路并行通讯,SD卡与TMS320F28335之间通过SPI串口通讯。太阳能充电单元采用三端稳压集成电路LM7805,其输入与太阳能电池板的输出相连,TMS320F28335控制电流检测模块和充电模块实现锂电池充电,所述电流检测模块是以MAX157双通道10位串行模数转换器为核心的转换电路,所述充电模块采用MAX1811锂电池充电控制器。
软件部分,所述用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统的软件主线程,包括:桥面振动的实时多点监测线程,内部钢结构裂纹的定期检测线程,桥梁轴向旋转角和位移的定期监测线程。
桥面振动实时多点监测线程,实施步骤如下:
步骤10-A)设定默认凌晨5:00至23:00为振动监测时段,监测频率5min/次,振动采集频率50Hz,振动阈值3g,超过3g振动数据保存,在特定时刻(如大型车辆密集经过桥梁,强风吹刮桥梁),可由数据采集计算机发出持续振动监测指令;
步骤10-B)一次振动监测事件发生时,唤醒TMS320F28335芯片,多个振动传感器轮流开启,与主芯片利用IIC通讯完成采集,直至最后一个振动传感器完成采集,本次振动监测事件结束;
步骤10-C)若该监测事件中,某个振动传感器振动阈值超过3g,则保存该振动发生的时间,传感器编号和振动数值,并主动传输至数据采集计算机;
步骤10-D)转入低功耗(休眠)状态,等待下一次振动监测事件发生,则转入步骤10-B。
内部钢结构裂纹的定期检测线程,实施步骤如下:
步骤11-A)设定默认钢结构裂纹定期检测频率为1周/次,在特定时刻(如大型车辆密集经过桥梁,强风吹刮桥梁),可由数据采集计算机发出额外监测指令,或更改裂纹检测周期;
步骤11-B)一次裂纹检测事件发生时,唤醒TMS320F28335芯片,由脉冲激光发生器产生一次激光脉冲信号,激光能量使得内部钢结构局部加热,升高的温度ΔT如下,其中E0为激光脉冲信号的能量,Cp为钢结构比热容,ρ为钢结构密度,V为吸收激光的钢材料体积;
不过但激光脉冲信号由产生的超声导波的压力和张力取决于吸收激光钢材料厚度,当激光穿透钢结构材料并射出时(vτL≤δ),产生的超声导波压力P公式为:
当激光穿透钢结构材料未射出时(vτL≤δ),产生的超声导波压力P公式为:
其中δ为钢材料厚度,v为激光在声波在钢结构中传输速度,β为钢材的热膨胀系数。
步骤11-C)从激光发生时刻至激光发生后5s持续观测电容空气耦合传感器信号,并经TMS320F28335芯片AD转换,保存裂纹检测发生的时间和波形数值,并主动传输至数据采集计算机;
步骤11-D)转入低功耗(休眠)状态,等待下一次裂纹检测事件发生,则转入步骤11-B。
桥梁轴向旋转角和位移的定期监测线程,实施步骤如下:
步骤12-A)设定默认桥梁轴向旋转角和位移的定期监测为1周/次,在特定时刻(如大型车辆密集经过桥梁,强风吹刮桥梁),可由数据采集计算机发出额外监测指令,或更改监测周期;
步骤12-B)当一次旋转角和位移的定期监测事件发生时,由FPGA外部中断得到时间观测量和导航电文,由时间观测量计算伪距信息,并由导航电文计算观测卫星三维位置、仰角和方位角等信息;
步骤12-C)根据观测卫星的星历对伪距进行修正,并根据定位原理,计算桥梁三维坐标和旋转角,并将信息转换成所需的坐标格式,保存监测发生的时间,并主动传输至数据采集计算机;
步骤12-D)转入低功耗(休眠)状态,等待下一次监测事件发生,则转入步骤12-B。
以下通过一实施例详细描述本发明的技术方案。
参见图1,用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统的电路框架,其主要由太阳能充电单元,TMS320F28335处理芯片,多路振动传感器,脉冲激光发生器,2路电容空气耦合传感器,GPS定位单元,无线收发单元,存储单元和时钟单元组成。从图1可见,与控制单元电连接的有三轴加速度计ADXL345、固态继电器控制脉冲激光发生器、电容空气耦合传感器和电荷放大器连接、FLASH存储芯片、SD卡存储芯片、RTC时钟、FPGA芯片、GPRS无线收发模块和GPS接收天线等。自动监测系统由太阳能充电锂电池供电,锂电池和电容空气耦合传感器的模拟信号经滤波放大等处理后,通过ADC转换成数字信号,并进一步送至控制单元。
参见图2,无损自动监测系统的多路振动传感器根据桥梁长度和形状实施布局,采用沿桥梁等距双列排列方式,桥梁两侧钉入钢钉,振动传感器固定于钢钉一端,能够同时测量X、Y、Z三个垂直方向的加速度,其中X方向为沿桥梁的轴向,Y方向为钢钉轴向,Z方向为垂直于X,Y方向的指向;多路振动传感器采用ADXL345三轴加速度计,采集频率为50Hz,三轴加速度计与TMS320F28335通过多路IIC通讯实现,以50Hz采集速率工作,当超过3g振动阈值时保存并传输。ADXL345三轴加速度计分辨率13位,测量范围±16g、数字输出为16位二进制补码格式,通过I2C数字接口访问。硬件电路中,三轴加速度计CS引脚拉高至3.3V,其占用了TMS320F28335的GPIO2、GPIO3和GPIO50引脚,其中GPIO2用于三轴加速度计的SCL连接,GPIO3用于三轴加速度计的SDA连接,GPIO50用于控制三轴加速度计的开启与闭合状态。当ADDRESS引脚为高电平时,器件7位I2C地址是0x1D。ADDRESS引脚接地时,器件7位I2C地址是0x53,具体通讯遵循I2C通讯协议,ADXL345三轴加速度计的技术规格如下表所示:
参见图3,无损自动监测系统的脉冲激光发生器(型号可选但不局限于Nd:YAG型)安装于桥梁中部下方1000mm处,激光探头方向向上,桥梁对应位置处剥离混凝土材料,改装钢块,与桥梁内部钢结构相连,脉冲激光发生器用于在钢结构表面产生超声导波,超声导波脉冲持续时间为5ns,波长为1064nm,能量为800mJ;2路电容空气耦合传感器安装于桥梁两端25mm处,探头方向分别指向桥梁,桥梁对应位置处剥离混凝土材料,改装钢块,与桥梁内部钢结构相连,电容空气耦合传感器的检测频率为50kHz~2MHz。
参见图4,当脉冲激光发生器工作时,由脉冲激光发生器产生一次激光脉冲信号,激光能量使得内部钢结构局部加热,升高的温度ΔT公式如下,其中E0为激光脉冲信号的能量,Cp为钢结构比热容,ρ为钢结构密度,V为吸收激光的钢材料体积;
激光脉冲信号产生超声导波的压力P取决于激光波长τL和钢材厚度δ,当激光穿透钢结构材料并射出时(vτL>δ),P的计算公式为:
当激光穿透钢结构材料未射出时(vτL≤δ),P的计算公式为:
其中,δ为钢材料厚度,τL为激光波长,v为激光在声波在钢结构中传输速度,β为钢材的热膨胀系数。
所述的电容空气耦合传感器与桥梁两端表面间的距离为25mm。在桥梁没有裂纹情况下,传感器能够同时检测到纵向强波(L)分量和表面弱波(R)分量,当存在裂纹时,纵向强波(L)分量衰减约12dB,表面弱波(R)分量衰减2dB。超声导波在传输过程中,
A)当钢结构靠近桥梁一端发生裂纹时,该侧电容空气耦合传感器接收到的超声导波将会衰减,检测到较弱的强波(L)分量峰值脉冲,而另一侧电容空气耦合传感器将接收到两次强波(L)分量(后续仍会收到多次反射量,直至衰减),第一次为激光脉冲产生的超声导波峰值,第二次为遇到裂纹后反射接收到的超声导波峰值,据此裂纹在桥梁上的位置M计算公式如下:
其中,M为裂纹距脉冲激光发生器距离(处于接收到弱超声导波峰值脉冲的电容空气耦合传感器一端),t2为另一端电容空气耦合传感器第二次接收到超声导波峰值脉冲时刻,t1为另一端电容空气耦合传感器第一次接收到超声导波峰值脉冲时刻,v为激光在声波在钢结构中传输速度。
B)当激光发生器一端同时存在多条裂纹时(以两条裂纹为例),由于钢结构裂纹长度远小于钢结构宽度,超声导波穿过第一个裂纹后经过一次衰减,并发生一次反射,穿过第二个裂纹时再发生一次衰减和反射现象,忽略二次反射,则有裂纹一端电容空气耦合传感器收到经过二次衰减的弱脉冲,无裂纹一端电容接收到三次强波(L)分量(后续仍会收到多次反射量,直至衰减),第一次为激光脉冲产生的超声导波峰值,第二次为遇到第一条裂纹后反射接收到的超声导波峰值,第三次为遇到第二条裂纹后反射接收到的超声导波峰值,据此裂纹在桥梁上的位置M1&M2计算公式如下:
其中,M1&M2为裂纹距脉冲激光发生器距离(处于接收到弱超声导波峰值脉冲的电容空气耦合传感器一端),t3为无裂纹端电容空气耦合传感器第三次接收到超声导波峰值脉冲时刻,t2为无裂纹端电容空气耦合传感器第二次接收到超声导波峰值脉冲时刻,t1为另一端电容空气耦合传感器第一次接收到超声导波峰值脉冲时刻;
C)当激光发生器两端均存在裂纹时(以两边均一条为例),两个电容空气耦合传感器均接收到两次强波(L)分量(后续仍会收到多次反射量,直至衰减),第一次为穿过这一段裂纹后衰减的峰值,第二次为对方裂纹反射峰值;据此裂纹在桥梁上的位置M1&M2计算公式如下:
其中,M1&M2为裂纹距脉冲激光发生器距离(处于计算电容空气耦合传感器对方),t2为M2端电容空气耦合传感器第二次接收到超声导波峰值脉冲时刻,t1为M2端电容空气耦合传感器第一次接收到超声导波峰值脉冲时刻;τ2为M1端电容空气耦合传感器第二次接收到超声导波峰值脉冲时刻,τ1为M1端电容空气耦合传感器第一次接收到超声导波峰值脉冲时刻。
步骤24、裂纹数据存储与分析:
在首次检测到钢结构中存在裂纹时,根据接收到的超声导波信号强度和时间,计算裂纹的数量和位置;同时,对比接收到的超声导波信号强度与预期信号强度,计算裂纹的等级,并对各裂纹的位置、等级和出现时间进行标记和存储;
在下一检测周期时,去除已标记的裂纹产生的超声导波信号,根据剩余的超声导波信号判断是否存在新的裂纹,若存在,则根据该裂纹发射的超声导波信号强度和时间,计算裂纹的位置,同时对比接收到的超声导波信号强度与预期信号强度,计算裂纹的等级,将新裂纹的位置、等级和出现时间进行标记和存储。
提取裂纹信号并处理的步骤具体为:
提取裂纹信号峰值:由于电容空气耦合传感器接收的信号为经过多次反射、衰减的超声波信号,且不断重复上述过程,信号存在从强到弱的渐变,若第一路电容空气耦合传感器信号为X1(t),第二路电容空气耦合传感器信号为X2(t),利用Morlet窗函数在X1(t)和X2(t)上扫描,得到X(t)等长的峰值放大时域信号Y1(t)和Y2(t)。
其中,β为所选取的特征参数,其决定函数的形状,β越小,信号越窄,反之越宽;ξ为窗口中心值;t为Morlet窗函数的中轴时刻;i为复函数的虚部表示方式。
裂纹信号峰值合并:对于Y1(t)和Y2(t),考虑信号抖动,对于多个相邻峰值,将其合并成一个峰值,得到合并峰值的信号Z1(t)和Z2(t);
裂纹信号判别:设定最大峰值个数n=20;
b)分别在Z1(t)和Z2(t)上各搜索n个峰值,并对峰值实施排序:对于Z1(t)的排序结果,若第i个峰值>3×第i+1个峰值,则前i个峰值为有效峰值,第i+1至第n个峰值为无效峰值;对于Z2(t),若第j个峰值>3×第j+1个峰值,则前j个峰值为有效峰值,第j+1至第n个峰值为无效峰值;
c)针对第一路电容空气耦合传感器1~i个峰值的发生时间和第二路电容空气耦合传感器1~j个峰值的发生时间,根据步骤23实施裂纹位置判别,包括裂纹仅发生于一侧,发生于两侧以及多个裂纹情形。
在另一实施中,对裂纹的判断过程进行详细描述如下:
步骤1、构建标准曲线和经验数据数据库:采用相同的实验器材,通过多组实验获取激光信号波长、作用时间与钢结构长度、形状之间关系,获取激光产生的超声导波在无裂纹钢结构中的衰减规律;在钢结构上设计预定等级的裂纹,分析超声导波随裂纹等级的变化规律;
步骤2、构建钢结构桥梁状态数据库:将电容空气耦合传感器设置在钢结构桥梁的两端,脉冲激光发生器设置在钢结构桥梁的中部;当激光发生器发出的激光在钢结构中产生超声导波时,超声导波向钢结构的两端传输;当钢结构中出现裂纹时,对于每个裂纹,其会使超声导波发生衰减和发射,因此两端的传感器会分别接收到一个衰减后的信号和一个反射的信号;若钢结构的一端(标记为A端)与激光发生器之间的钢结构中产生了N个裂纹,钢结构的另一端(标记为B端),与激光发生器之间的钢结构中产生了M个裂纹;则在第一个超声波传输周期中,钢结构A端的传感器会接收到1个衰减N次后的信号,B端的传感器会接收到1个衰减M次的脉冲信号;随后,A端的传感器接收到M个衰减次数不同的信号(衰减次数分别为N、N+1……、N+M-1);B端的传感器接收到N个衰减次数不同的脉冲信号(衰减次数分别为M、M+1……、M+N-1)。从接收到的信号中,取出上述信号即可判断裂纹数量和位置。
由于激光发生器位于桥梁的中部(优选为钢结构的中点位置),则第一个周期的时间为0.5×(L/V),L为桥梁的长度,V为超声导波在钢结构中的运动速度;第二个周期的时间不超过1.5×(L/V)。由于某信号可能经过多次反射和衰减,因此根据两端传感器接收到的信号强度和时间对信号进行筛选,判断裂纹的位置和数量;当裂纹数量较少时,可根据上一实施例中的步骤23进行计算,在此不再详述。
由于超声导波在钢结构中发生来回的发射,可检测的信号数量较大,因此传感器的工作时间设定为第一周期的20至50倍,以根据信号的出现时间和强度进行综合判断裂纹的数量和位置。
步骤3、裂纹等级及裂纹数量跟踪:当出现裂纹时,需要进一步跟踪裂纹是否变大和增加新的裂纹,因此,需要对裂纹的信息进行存储和分析。通过再次发射激光脉冲信号,在钢结构中产生超声波的方式进行跟踪;对于原有的裂纹,由于其位置确定了,则传感器接收到的信号时间与以往检测的时间是一致的,若裂纹变大,则此裂纹使信号衰减更大,通过对比历史数据判断裂纹的发展情况;若出现新的裂纹,则除了对信号造成衰减外,还会有新的反射信号出现,根据上述方法和历史数据,可以计算新裂纹的位置和等级。
参见图5,太阳能充电单元由太阳能电池板,LM7805稳压模块,MAX1577电流检测模块,AD采集模块,TMS320F28335控制模块,充电模块和锂电池组成。三端稳压集成芯片LM7805输入端与太阳能电池板的输出端相连,LM7805输出端输出稳定的5V电压与电池正极相连,满足充电模块的需要,MAX157电流采集模块采用新型双通道10位串行模数转换器实时监测充电电流,当电量不够时,可采用MAX1811锂电池充电控制器转换为外部充电模式,系统留有外部充电口,系统采用2节锂电池串联供电,输出电压为7.4V,并采用电源芯片转换为5V和3.3V给各单元供电。
参见图6,所述的GPS定位单元,其电路主要由GPS天线,射频前端GP2015,同步逻辑FPGA模块,TMS320F28335控制模块组成。射频前端GP2015的输出端与FPGA模块的输入端连接,用于完成信号的相关滤波和下变频以及A/D采样;FPGA模块与TMS320F28335控制模块互相信息通讯,其中前者完成信号的相关逻辑控制,后者主要负责信号的捕获,跟踪解调,观测值计算和生成桥梁位移和转向角信息。
所述无线收发单元采用GPRS连接入TCP/IP和数据采集计算机,两者支持双向数据传输,数据采集计算机可主动独立开启监测系统的振动传感器采集,设定监测系统的裂纹监测频率,设定桥梁旋转角和位移监测频率;监测系统主动按照设定频率传输采集数据,通讯过程中,数据采集计算机与监测系统功能码制定如下:
所述的存储单元,采用FLASH存储和SD卡存储分开的机制,前者用于存储系统状态参数、时间、位移、旋转角等小容量数据,后者用于加速度信号、超声导波等大容量数据。FLASH与TMS320F28335之间通过16路并行通讯,SD卡与TMS320F28335之间通过SPI串口通讯。
其中,FLASH分配0KB~50KB的配置参数存储格式如下:
其中,FLASH剩余50KB~800KB的存储数据格式如下:
字节 | 1-6 | 13-14 | 15-16 | 19-20 |
存储记录 | 时间 | 位移 | 旋转角 | 剩余电量 |
其中,SD卡中0GB~2GB的振动数据资源分配列表如下:
其中,SD卡中2GB~4GB的超声导波数据资源分配列表如下:
字节 | 1-6 | 7-106 |
存储记录 | 记录时间 | 100组超声导波数据 |
参见图7,用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统的软件主线程,软件设计主要包括以下几个方面:传感器数据采集、无线网络通讯、TMS320F28335模式控制等,主要流程的步骤如下:1)初始化。包括时钟、SCI口(无线通信模块)、FLASH存储器、ADC、定时器等初始化,开启总中断和定时中断,并进入低功耗状态;2)当到达采集周期时,唤醒微控制器;3)环境后按照设定进入三个分线程。软件构架主要采用定时中断和外部方式实现,环境监测模块占用PIE中断INT1.y的6个外设中断源,如下表所示:
其中,桥面振动的实时多点监测线程,实施步骤为:A)设定默认凌晨5:00至23:00为振动监测时段,监测频率5min/次,振动采集频率50Hz,振动阈值3g,超过3g振动数据保存,在特定时刻(如大型车辆密集经过桥梁,强风吹刮桥梁),可由数据采集计算机发出持续振动监测指令;B)一次振动监测事件发生时,唤醒TMS320F28335芯片,多个振动传感器轮流开启,与主芯片利用IIC通讯完成采集,直至最后一个振动传感器完成采集,本次振动监测事件结束;C)若该监测事件中,某个振动传感器振动阈值超过3g,则保存该振动发生的时间,传感器编号和振动数值,并主动传输至数据采集计算机;D)转入低功耗(休眠)状态,等待下一次振动监测事件发生,则转入步骤B;
其中,内部钢结构裂纹的定期检测线程,实施步骤为:A)设定默认钢结构裂纹定期检测频率为1周/次,在特定时刻(如大型车辆密集经过桥梁,强风吹刮桥梁),可由数据采集计算机发出额外监测指令,或更改裂纹检测周期;B)一次裂纹检测事件发生时,唤醒TMS320F28335芯片,由脉冲激光发生器产生一次激光脉冲信号;C)从激光发生时刻至激光发生后5s持续观测电容空气耦合传感器信号,并经TMS320F28335芯片AD转换,保存裂纹检测发生的时间和波形数值,并主动传输至数据采集计算机;D)转入低功耗(休眠)状态,等待下一次裂纹检测事件发生,则转入步骤B;
其中,桥梁轴向旋转角和位移的定期监测线程,实施步骤为:A)设定默认桥梁轴向旋转角和位移的定期监测为1周/次,在特定时刻(如大型车辆密集经过桥梁,强风吹刮桥梁),可由数据采集计算机发出额外监测指令,或更改监测周期;B)当一次旋转角和位移的定期监测事件发生时,由FPGA外部中断得到时间观测量和导航电文,由时间观测量计算伪距信息,并由导航电文计算观测卫星三维位置、仰角和方位角等信息;C)根据观测卫星的星历对伪距进行修正,并根据定位原理,计算桥梁三维坐标和旋转角,并将信息转换成所需的坐标格式,保存监测发生的时间,并主动传输至数据采集计算机;D)转入低功耗(休眠)状态,等待下一次监测事件发生,则转入步骤B。
总之,本发明公开了一种用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统,其主要包括:太阳能充电模块,DSP芯片主控模块,振动监测模块,桥梁中部激光发生器,桥梁两端气介超声换能模块,GPS定位模块和无线收发模块。所述监测系统按照设定需求能够实现三路工作线程:A、桥面振动的实时多点监测线程;B,内部钢结构裂纹的定期检测线程;C,桥梁轴向旋转角和位移的定期监测线程。此外太阳能模块用于自主充电并节省能耗,满足系统的长期自主运行;无线收发模块将桥梁振动信息,裂纹信息,旋转角和位移信息传输至数据采集计算机分析处理融合,以便操作人员评估桥梁健康状况。本发明能够对钢结构桥梁的主要参数进行实时自主监控,一方面有助于在桥梁危险发生前对行驶人员得到有效预警,另一方面能够为桥梁设计和维护者提供宝贵的全周期数据,具有一定的经济价值。
以上详细描述了本发明的优选实施方式,但是,本发明并不限于上述实施方式中的具体细节,在本发明的技术构思范围内,可以对本发明的技术方案进行多种等同变换,这些等同变换均属于本发明的保护范围。另外需要说明的是,在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征,在不矛盾的情况下,可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复,本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。此外,本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合,只要其不违背本发明的思想,其同样应当视为本发明所公开的内容。
Claims (8)
1.一种用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统,其特征在于,包括控制模块以及与所述控制模块连接的太阳能充电单元、多路振动传感器、脉冲激光发生器、电容空气耦合传感器、GPS定位单元、无线收发单元、存储单元和时钟单元;
所述控制模块用于接收多路振动传感器的数据并判断是否超过阈值;用于采集脉冲激光发生器和电容空气耦合传感器的信号并判断是否发生裂纹;以及用于采集各GPS定位单元的信号并计算桥梁三维坐标和旋转角;
所述脉冲激光发生器安装于桥梁中部下方,所述电容空气耦合传感器安装于桥梁两端,在桥梁与脉冲激光发生器探头和电容空气耦合传感器探头相对的地方,采用钢块代替混凝土,使脉冲激光发生器探头与电容空气耦合传感器探头之间形成一钢结构波导路径;
所述脉冲激光发生器用于发出激光脉冲信号,从而在内部钢结构中形成超声导波,该超声导波包含纵向强波分量和表面弱波分量;所述电容空气耦合传感器用于接收桥梁两端的超声导波导信号,并根据强波分量出现的次数和时间差计算裂纹的位置。
2.根据权利要求1所述的用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统,其特征在于,所述振动传感器为三轴加速计,沿桥梁延伸的方向,振动传感器等距安装在桥梁的两侧;所述GPS定位单元包括GPS天线和FPGA子单元,所述FPGA子单元用于GPS信号捕获,跟踪和处理,并将位置和旋转角结果输出至控制模块。
3.一种用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测方法,其特征在于,基于权利要求1或2所述的用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测系统实现;所述用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测方法包括桥面振动监测过程、内部钢结构裂纹监测过程和桥梁轴向旋转角及位移监测过程。
4.根据权利要求3所述的用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测方法,其特征在于,所述桥面振动监测过程包括如下步骤:
步骤11、设定监测时段、监测频率、振动采集频率和振动阈值;
步骤12、按照预定周期唤醒控制模块,轮流开启振动传感器,完成振动信号采集;
步骤13、当某个振动传感器的振动信号超过振动阈值时,将振动发生时间、传感器编号和振动数值按照预定格式存储并传输至计算机。
5.根据权利要求3所述的用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测方法,其特征在于,所述内部钢结构裂纹监测过程包括如下步骤:
步骤21、设定监测频率;
步骤22、周期性唤醒控制模块,开启脉冲激光发生器,使其发出激光脉冲信号,在钢结构中产生超声导波,超声导波压力P为:
vτL>δ;vτL≤δ;
式中,
E0为激光脉冲信号的能量,
Cp为钢结构比热容,
δ为钢材料厚度,
v为激光在声波在钢结构中传输速度,
β为钢材的热膨胀系数,τL为激光波长,
vτL≤δ为激光脉冲信号在钢结构中的作用距离;
步骤23、接收电容空气耦合传感器的信号,并根据两端的电容空气耦合传感器接收到的脉冲信号判断裂纹的位置和数量:
当一端的电容空气耦合传感器没有检测到预期强度的超声导波的强波分量,而另一端的电容空气耦合传感器两次检测到超声导波的强波分量时,则裂纹与脉冲激光发生器之间的距离M为:
M=((t2-t1)×v)/2;
t2为另一端电容空气耦合传感器第二次接收到超声导波峰值脉冲时刻,t1为另一端电容空气耦合传感器第一次接收到超声导波峰值脉冲时刻,v为激光在声波在钢结构中传输速度;
当一端的电容空气耦合传感器检测到二次衰减的超声导波的脉冲信号,另一端的电容空气耦合传感器三次检测到超声导波的强波分量,则判断裂纹为两个,位于脉冲激光发生器的同一侧,
M2、M3分别为裂纹距脉冲激光发生器距离,t3为无裂纹端电容空气耦合传感器第三次接收到超声导波峰值脉冲时刻,t2为无裂纹端电容空气耦合传感器第二次接收到超声导波峰值脉冲时刻,t1为另一端电容空气耦合传感器第一次接收到超声导波峰值脉冲时刻,v为激光在声波在钢结构中传输速度;
当两端的电容空气耦合传感器分别接收到两次衰减后的超声导波信号,两次超声导波的信号强度不同时,则判断裂纹为两个,分别位于脉冲激光发生器的两侧;
M4、M5分别为裂纹距脉冲激光发生器距离,t2为M5端电容空气耦合传感器第二次接收到超声导波峰值脉冲时刻,t1为M5端电容空气耦合传感器第一次接收到超声导波峰值脉冲时刻;τ2为M4端电容空气耦合传感器第二次接收到超声导波峰值脉冲时刻,τ1为M4端电容空气耦合传感器第一次接收到超声导波峰值脉冲时刻。
6.根据权利要求3所述的用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测方法,其特征在于,所述桥梁轴向旋转角及位移监测过程包括如下步骤:
步骤31、设定检测周期;
步骤32、周期性唤醒控制模块,启动GPS定位单元,由FPGA外部中断得到时间观测量和导航电文,由时间观测量计算伪距信息,并由导航电文计算观测卫星三维位置、仰角和方位角;
步骤33、根据观测卫星的星历对伪距进行修正,并计算桥梁三维坐标和旋转角,将信息转换成所需的坐标格式,保存监测发生的时间,传输至数据采集计算机。
7.根据权利要求5所述的用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测方法,其特征在于,还包括:
步骤24、裂纹数据存储与分析:
提取裂纹信号并处理;在首次检测到钢结构中存在裂纹时,根据接收到的超声导波信号强度和时间,计算裂纹的数量和位置;同时,对比接收到的超声导波信号强度与预期信号强度,计算裂纹的等级,并对各裂纹的位置、等级和出现时间进行标记和存储;
在下一检测周期时,去除已标记的裂纹产生的超声导波信号,根据剩余的超声导波信号判断是否存在新的裂纹,若存在,则根据该裂纹发射的超声导波信号强度和时间,计算裂纹的位置,同时对比接收到的超声导波信号强度与预期信号强度,计算裂纹的等级,将新裂纹的位置、等级和出现时间进行标记和存储。
8.根据权利要求7所述的用于钢结构桥梁健康监测的无损自动监测方法,其特征在于,提取裂纹信号并处理的步骤具体为:
提取裂纹信号峰值:由于电容空气耦合传感器接收的信号为经过多次反射、衰减的超声波信号,且不断重复上述过程,信号存在从强到弱的渐变,若第一路电容空气耦合传感器信号为X1(t),第二路电容空气耦合传感器信号为X2(t),利用Morlet窗函数在X1(t)和X2(t)上扫描,得到X(t)等长的峰值放大时域信号Y1(t)和Y2(t);
其中,β为所选取的特征参数,其决定函数的形状,β越小,信号越窄,反之越宽;ξ为窗口中心值;t为Morlet窗函数的中轴时刻;i为复函数的虚部表示方式;
裂纹信号峰值合并:对于Y1(t)和Y2(t),考虑信号抖动,对于多个相邻峰值,将其合并成一个峰值,得到合并峰值的信号Z1(t)和Z2(t);
裂纹信号判别:设定最大峰值个数n=20;
b)分别在Z1(t)和Z2(t)上各搜索n个峰值,并对峰值实施排序:对于Z1(t)的排序结果,若第i个峰值>3×第i+1个峰值,则前i个峰值为有效峰值,第i+1至第n个峰值为无效峰值;对于Z2(t),若第j个峰值>3×第j+1个峰值,则前j个峰值为有效峰值,第j+1至第n个峰值为无效峰值;
c)针对第一路电容空气耦合传感器1~i个峰值的发生时间和第二路电容空气耦合传感器1~j个峰值的发生时间,根据步骤23实施裂纹位置判别,包括裂纹仅发生于一侧,发生于两侧以及多个裂纹情形。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110108864B (zh) * | 2019-05-21 | 2022-01-28 | 湖南城市学院 | 一种预应力混凝土梁无损检测系统及方法 |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109580196A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-04-05 | 中铁第勘察设计院集团有限公司 | 桥梁阻尼器减震监测系统及方法 |
CN109405893A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-03-01 | 中国铁路广州局集团有限公司 | 沿海地区高铁站大跨度空间钢结构健康监测装置 |
CN110161118B (zh) * | 2019-05-24 | 2021-11-19 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于超声导波原理的钢板裂纹检测方法 |
CN110455175A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-11-15 | 无锡市高桥检测科技有限公司 | 一种桥梁位移检测装置及方法 |
CN110809201A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-02-18 | 中铁工程装备集团有限公司 | 建设工程健康监护管理芯片及系统 |
CN111060594A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-24 | 黄河水利职业技术学院 | 一种道路桥梁混凝土结构实时监测装置以及方法 |
CN112037494A (zh) * | 2020-08-05 | 2020-12-04 | 中车工业研究院有限公司 | 一种无线振动数据采集装置 |
CN112330635B (zh) * | 2020-11-06 | 2024-08-02 | 中国农业机械化科学研究院 | 一种基于相关滤波的玉米种子内部裂纹检测方法 |
CN112816116B (zh) * | 2020-12-31 | 2022-10-04 | 石家庄铁道大学 | 体外预应力钢束的监测系统 |
CN113900381B (zh) * | 2021-12-10 | 2022-04-12 | 西南科技大学 | 一种基于物联网的钢结构远程健康监测平台及应用方法 |
CN114324611B (zh) * | 2021-12-28 | 2024-02-09 | 江苏中路工程技术研究院有限公司 | 一种基于声发射技术的钢桥面铺装系健康监测系统及方法 |
CN114624336B (zh) * | 2022-05-16 | 2022-09-02 | 四川升拓检测技术股份有限公司 | 基于轮式隔音的冲击回波声频法的信号检测装置及方法 |
CN116242426B (zh) * | 2022-12-27 | 2023-11-14 | 中冶建筑研究总院有限公司 | 一种大跨度空间结构健康监管系统及其方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050061076A1 (en) * | 2003-09-22 | 2005-03-24 | Hyeung-Yun Kim | Sensors and systems for structural health monitoring |
CN102147231A (zh) * | 2010-12-27 | 2011-08-10 | 深圳思量微系统有限公司 | 一种钢结构建筑物结构位移监测传感器 |
CN103215865A (zh) * | 2013-04-03 | 2013-07-24 | 武汉理工大学 | 铁路连续梁桥梁和钢轨伸缩调节器健康状态动态监测方法 |
CN104199410A (zh) * | 2014-08-27 | 2014-12-10 | 重庆大学 | 一种桥梁结构健康监测通用性采集控制系统 |
CN206039247U (zh) * | 2016-09-22 | 2017-03-22 | 衡阳师范学院 | 一种桥梁结构健康监测系统 |
CN106546604A (zh) * | 2016-11-02 | 2017-03-29 | 山西大学 | 一种青铜器表面及亚表面微缺陷检测方法及系统 |
CN106885603A (zh) * | 2017-02-13 | 2017-06-23 | 商丘师范学院 | 一种土木工程结构健康检测系统 |
CN206563898U (zh) * | 2017-03-20 | 2017-10-17 | 中铁西南科学研究院有限公司 | 一种可自动采集数据并进行综合管理的桥梁监测系统 |
-
2017
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050061076A1 (en) * | 2003-09-22 | 2005-03-24 | Hyeung-Yun Kim | Sensors and systems for structural health monitoring |
CN102147231A (zh) * | 2010-12-27 | 2011-08-10 | 深圳思量微系统有限公司 | 一种钢结构建筑物结构位移监测传感器 |
CN103215865A (zh) * | 2013-04-03 | 2013-07-24 | 武汉理工大学 | 铁路连续梁桥梁和钢轨伸缩调节器健康状态动态监测方法 |
CN104199410A (zh) * | 2014-08-27 | 2014-12-10 | 重庆大学 | 一种桥梁结构健康监测通用性采集控制系统 |
CN206039247U (zh) * | 2016-09-22 | 2017-03-22 | 衡阳师范学院 | 一种桥梁结构健康监测系统 |
CN106546604A (zh) * | 2016-11-02 | 2017-03-29 | 山西大学 | 一种青铜器表面及亚表面微缺陷检测方法及系统 |
CN106885603A (zh) * | 2017-02-13 | 2017-06-23 | 商丘师范学院 | 一种土木工程结构健康检测系统 |
CN206563898U (zh) * | 2017-03-20 | 2017-10-17 | 中铁西南科学研究院有限公司 | 一种可自动采集数据并进行综合管理的桥梁监测系统 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110108864B (zh) * | 2019-05-21 | 2022-01-28 | 湖南城市学院 | 一种预应力混凝土梁无损检测系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108279294A (zh) | 2018-07-13 |
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