CN108458847B - 一种桥梁人致冲击荷载光学测量方法及其快速测试系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种桥梁人致冲击荷载光学测量方法及其快速测试系统，包括如下步骤：图像采集、行人跳跃时竖向速度信息计算、行人竖向跳跃时的加速度信息计算、人致动态冲击荷载估算和结构参数识别及性能评估。本发明基于高速相机非接触式测量的人致冲击荷载的测试方法，不同于传统的基于人工激励装置的冲击振动测试，本发明的测试方法直接将步行天桥的行人荷载作为激励源，可以更加方便快捷的实现城市步行桥梁的冲击振动测试，同时基于测量的人致动态冲击荷载，可以实现结构深层次参数识别，能够切实有效的实现结构性能评估。
Description
技术领域
本发明属于结构健康监测技术领域，具体涉及一种桥梁人致冲击荷载光学测量方法及其快速测试系统，可实现桥梁输入冲击荷载的快速测量和安全状态评估。
背景技术
世界各国基础设施体量庞大，在国民经济生活中起到了很重要的作用。另一方面，基础设施在漫长服役周期内，由于环境侵蚀、日常服役荷载甚至超载的作用导致结构的性能逐渐发生退化并且随时可能遭遇地震、台风等极端自然灾害的侵袭因此，如何实现公路网上为数众多桥梁的性能评估，以保障结构安全并最优化维护管理费用是国内外迫切需要解决的共同课题。冲击振动测试是结构健康监测的一种重要方法，它有潜力实现桥梁快速测试与可靠诊断。首先，与传统的环境振动测试相比，冲击振动测试同时采集结构输入冲击力时程和输出响应，不仅能够得出结构频响函数形状，而且能够得出频响函数的幅值。因此，它能够识别出更为完备的结构信息，比如结构振型缩放系数和位移柔度等深层次参数。其次，冲击振动测试装置可集成于移动车辆实现桥梁快速测试。冲击振动很早就有研究，但是由于激励方式等方面的限制在实际工程中应用不广泛。
在冲击振动的研究初期，使用大力锤对桥梁进行冲击激振，它产生的冲击力具有较好的宽频域特性，但幅值低(小于20kN)，无法充分激励桥梁结构的动力特征。此后，国内外学者开发了可车载的落锤式激励装置，它可以产生大幅值(100kN)和宽频域(0～200Hz)的冲击力，能够有效激振桥梁，但是该装置在现场测试过程中需要“停下激振”，即需将该冲击装置移动到一个测量点停稳后进行冲击测试，完成之后再移动到下一个测点，从而降低了桥梁快速测试的效率。
为避免上述“停下激振”的局限性，一个理想的方式是直接利用车辆本身作为激励方式“边移动边激振”，即在正常行驶过程中对桥梁结构进行激励，从而方便快捷的进行桥梁冲击振动测试。但其带来的挑战性问题是如何实时测量车桥界面的连续竖向车轮力即车桥耦合作用力。竖向车轮力测量的第一个手段就是基于车辆整体响应的方法，通过在车轴和车身安装加速度计和陀螺仪等传感器测量卡车运动尝试得出竖向车轮力，但其精度受到车辆模型精确建立的影响。另外一种手段是直接测量车辆轮胎响应。车轮六分力传感器通过安装特制轮毂并监测其应变实现各方向车轮力的精确反演，但其售价高昂。另外，有学者提出将应变片安装在轮毂边缘计算竖向车轮力，但是只有当应变片靠近地面时才能计算出车轮力。为了克服此问题，采取将加速度计或激光传感器安装入轮胎空腔内侧的思路进行路面不平整度的监测而不是以车轮力的计算为目的。
上述快速测量方法或者设备都是针对公路桥梁，对于步行桥而言，使用激励装置或者移动车辆车不方便。行人激励荷载是步行桥设计的一个主要考虑因素，如果能够直接测量得到行人激励对结构施加的动态冲击荷载，可以实现步行桥的快速冲击振动测试。测量人体跳跃时作用于结构的冲击荷载一般的方法是根据作用与反作用原理，直接利用测力板或者测力鞋垫技术测量得到人体跳跃作用于地面的激振力。然而，测力板技术并不适合日常现场使用，因为其沉重而繁琐，需要一定长度的专用电缆和适配自身功率和信号调节的连接。为了克服此问题，国外学者提出使用无线惯性测量单元(IMU)固定于人体的各个部位，通过利用体重和垂直加速度数据得到跳跃力，并在跳跃位置测得桥面加速度，可以生成频响函数并估算模态质量，该方法在现场试验中得到了验证。但是，该方法需要在人体各个部位安装加速度传感器，在一定程度上影响了桥梁快速测试的要求。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种测试方便快速且精度高的人致冲击荷载快速测量方法和桥梁快速测试系统。
技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种桥梁人致冲击荷载光学测量快速测试系统，包括图像拍摄装置、数据采集系统和数据分析系统，所述图像拍摄装置用来获取行人在不同跳跃形式下的运动图像序列；所述数据采集系统采集行人跳跃时的运动图像并同时采集被测结构在行人激励下的动态响应，并存储采集的图像序列和结构响应时间序列文件；所述数据分析系统包含人致冲击荷载估算模块和结构静动力参数识别模块两部分，所述人致冲击荷载估算模块用于得到行人跳跃时作用于结构的动态冲击荷载，所述结构静动力参数识别模块基于测量的人致动态冲击荷载，实现结构深层次参数识别，可以实现结构缩放频响函数以及位移柔度矩阵识别，可以用来预测结构在任意静力荷载下的挠度、损伤识别以及结构长期性能研究，用于结构当前安全状态以及长期性能评估，切实有效地对桥梁结构的健康状态进行评估。
所述的一种桥梁人致冲击荷载光学测量快速测试系统的测量方法，包括如下步骤：
1)图像采集：通过图像拍摄装置获取到行人在不同跳跃形式下的运动图像序列，数据采集系统采集行人跳跃时的运动图像并同时采集被测结构在行人激励下的动态响应，并存储采集的图像序列和结构响应时间序列文件。
2)行人跳跃时竖向速度信息计算：采用粒子图像测速技术获取人体上下跳跃时各个子区的速度时程，假设拍摄得到ti和ti+1时刻的运动图像，分别对ti和ti+1拍摄的图像的进行子区划分，取ti时刻的任意一个子区为Gi，其子区中心为(x0，y0),ti+1时刻与之对应的图像子区为Gi+1，对Gi和Gi+1区域的灰度分布信息进行比较，即：
便可以得到ti+1时刻相对于ti时刻的位移变化量ΔD(m，n)，结合两张图像之间的时间间隔Δt＝ti+1-ti，从而可以得到ti时刻的运动速度，即v(m，n，ti)＝ΔD(m，n)/Δt，对所有子区进行计算，可以得到人体跳跃时的各个子区的速度时间序列。
3)行人竖向跳跃时的加速度信息计算：在得到各个子区的速度时间序列之后，利用四点一次差分算法可以得到各个子区的加速度时间序列，即：
a(m，n，ti)＝[v(m，n，ti-2)-8v(m，n，ti-1)+8v(m，n，ti+1)-v(m，n，ti+2)]/12Δt
其中，v(m，n，ti-2)为子区(m，n)在时刻ti-2的速度信息；v(m，n，ti-1)为子区(m，n)在时刻ti-1的速度信息，依次类推，a(m，n，ti)为子区(m，n)在时刻ti的加速度信息；Δt为相机拍摄两相邻图像之间的时间间隔；
然后，将速度变化比较明显的子区加速度时间序列挑选出来便于后续冲击荷载的估算，子区加速度时间序列的挑选采用的方法是选择速度RMS值比较大的子区，即：
a(p，k)＝a(m，n) if RMS(m，n)＞Threshold
其中，L为总的数据长度，tn为总的采样时间；Threshold为定义的阈值，不同的荷载工况有不同的值，挑选范围一般为所有子区RMS最大值的0.6～0.8之间。
4)人致动态冲击荷载估算：将步骤3中符合条件的加速度时间序列与人体各个部位的质量相乘，便可以得到人体作用于结构的动态冲击荷载；
5)结构参数识别及性能评估：包括实现结构频响函数缩放和位移柔度深层次参数的识别，可以进一步用于结构的挠度预测、损伤识别以及结构的长期性能评估。
本发明基于高速相机非接触式测量的人致冲击荷载的测试方法，不同于传统的基于人工激励装置的冲击振动测试，本发明的测试方法直接将步行天桥的行人荷载作为激励源，可以更加方便快捷的实现城市步行桥梁的冲击振动测试，同时基于测量的人致动态冲击荷载，可以实现结构深层次参数识别，能够切实有效的实现结构性能评估。
有益效果：本发明的测量方法直接将行人荷载作为激励源，能够在短时间内完成一座桥梁的测试工作，具有成本低、操作简单、结果精确以及抗噪音能力强的优点，能够更加有效的对桥梁进行安全评估和维护管理，从而有应用于桥梁健康诊断和性能评估的前景，其与现有技术相比，具备如下优点：
1、能够实现人致动态冲击荷载的准确估算，并且不需要在行人身体各个部位安装有线加速度传感器、无线惯性测量单元或者粘贴标志点，利用高速相机非接触式捕捉人体运动信息，并直接利用行人穿着的纹理特征实现竖向跳跃时的速度、加速度以及动态冲击荷载的估算，具有更加方便快捷以及结果精准可靠的优点；
2、能够实现结构深层次参数的识别，利用人致动态冲击荷载与结构响应信息，可以实现结构振型缩放系数以及位移柔度矩阵等深层次参数的识别，与传统的环境振动测试方法相比，能够得到对结构性能评估更为关键的参数，可以更加有效的对结构安全状态进行评估，克服了传统健康监测数据处理方法不能有效支持结构安全评估以及现有冲击振动测试方法需要使用人工激励装置的缺点。
附图说明
图1为桥梁人致冲击荷载光学测量快速测试系统的测量方法的流程示意图；
图2为动态冲击荷载估算方法的示意图；
图3为人体跳跃时竖向加速度时程曲线示意图；
图4为通过本发明方法估算的不同跳跃荷载形式下的动态冲击荷载示意图；
图5为本发明方法识别的位移振型矩阵示意图；
图6为本发明方法识别的位移柔度矩阵示意图；
图7为本发明方法基于人致冲击荷载识别的位移柔度预测变形与传统方法的对比图。
具体实施方式
本发明提供一种桥梁人致冲击荷载光学测量快速测试系统，包括图像拍摄装置、数据采集系统和数据分析系统，所述图像拍摄装置用来获取行人在不同跳跃形式下的运动图像序列；所述数据采集系统采集行人跳跃时的运动图像并同时采集被测结构在行人激励下的动态响应，并存储采集的图像序列和结构响应时间序列文件；所述数据分析系统包含人致冲击荷载估算模块和结构静动力参数识别模块两部分，所述人致冲击荷载估算模块用于得到行人跳跃时作用于结构的动态冲击荷载，所述结构静动力参数识别模块基于测量的人致动态冲击荷载，实现结构深层次参数识别，可以实现结构缩放频响函数以及位移柔度矩阵识别，可以用来预测结构在任意静力荷载下的挠度、损伤识别以及结构长期性能研究，用于结构当前安全状态以及长期性能评估，切实有效地对桥梁结构的健康状态进行评估。
本发明将行人激励作为结构的输入荷载，利用新型的光学测量设备捕捉人体的运动信息，基于粒子图像测速技术获取人体跳跃时的竖向加速度时程曲线，根据牛顿第二定律，便可以得到人体作用于桥梁结构的竖向动态冲击荷载；同时，采集人行天桥在人体冲击荷载下的动态加速度时程曲线，基于结构的输入冲击荷载和输出结构响应，可以进一步计算结构的频响函数矩阵，此频响函数矩阵不仅能够得出与理论频响函数一致的形状，而且能够得出相同的幅值，因此，它能够识别出更为完备的结构信息，比如结构振型缩放系数和位移柔度等深层次参数，基于位移柔度矩阵可以进行挠度预测、损伤识别以及结构状态评估，为结构的安全性能评估奠定基础。该方法不同于传统的冲击振动测试(比如：需要大力锤或者激振器激振)，直接利用人体的跳跃荷载作为输入荷载，具有更加方便快捷的优点，可以实现人行天桥等柔性结构的快速测试，同时可以得到可以用于结构性能评估的深层次参数。
如图1和图2所示，本发明提供一种桥梁人致冲击荷载光学测量快速测试系统的测量方法，包括如下步骤：
1)人体竖向跳跃运动信息采集：根据测试结构周围环境确定高速相机所在位置，将高速相机假设在三脚架上并调整相机的视场大小和角度，使得被测实验人员位于相机视场的中间位置，根据试验需求，设置相机采集参数，如：采样频率、曝光时间、图像分辨率等，参数设置完成之后，利用高速相机捕捉人体在不同跳跃形式下的运动图像序列，并对采集到的图像进行存储。
2)行人跳跃时竖向速度信息计算：采用粒子图像测速技术获取人体上下跳跃时各个子区的速度时程，假设拍摄得到ti和ti+1时刻的运动图像，分别对ti和ti+1拍摄的图像进行子区划分，取ti时刻的任意一个子区为Gi，其子区中心为(x0，y0),ti+1时刻与之对应的图像子区为Gi+1，对Gi和Gi+1区域的灰度分布信息进行比较，即：
便可以得到ti+1时刻相对于ti时刻的位移变化量ΔD(m，n)，结合两张图像之间的时间间隔Δt＝ti+1-ti，从而可以得到ti时刻的运动速度，即v(m，n，ti)＝ΔD(m，n)/Δt，对所有子区进行计算，可以得到人体跳跃时的各个子区的速度时间序列。
3)行人竖向跳跃时的加速度信息计算：在得到各个子区的速度时间序列之后，利用四点一次差分算法可以得到各个子区的加速度时间序列，即：
a(m，n，ti)＝[v(m，n，ti-2)-8v(m，n，ti-1)+8v(m，n，ti+1)-v(m，n，ti+2)]/12Δt
其中，v(m，n，ti-2)为子区(m，n)在时刻ti-2的速度信息；v(m，n，ti-1)为子区(m，n)在时刻ti-1的速度信息，依次类推，a(m，n，ti)为子区(m，n)在时刻ti的加速度信息；Δt为相机拍摄两相邻图像之间的时间间隔；
然后，将速度变化比较明显的子区加速度时间序列挑选出来便于后续冲击荷载的估算，子区加速度时间序列的挑选采用的方法是选择速度RMS值比较大的子区，即：
a(p，k)＝a(m，n) if RMS(m，n)＞Threshold
其中，L为总的数据长度，tn为总的采样时间；Threshold为定义的阈值，不同的荷载工况有不同的值，挑选范围一般为所有子区RMS最大值的0.6～0.8之间。
4)人致动态冲击荷载估算：将步骤3中符合条件的加速度时间序列与人体各个部位的质量相乘，便可以得到人体作用于结构的动态冲击荷载，即：
其中：M为人体总质量；mi为每个子区对应的质量，可取mi＝M/N；N＝p×k为符合要求的子区大小总数。
5)结构参数识别及性能评估：利用加速度传感器采集结构在人致冲击荷载下的动态响应，结合由光学测量方法得到的动态冲击荷载，可以实现结构频响函数计算，即：
其中，Hd为结构的位移频响函数，描述了在频率w内系统的位移响应与力之间的映射关系；qi为第i阶模态对应的模态缩放系数，代表复共轭，取频响函数在频率w＝0的值，便可以得到结构的位移柔度矩阵。在得到位移柔度矩阵之后，便可以进一步用来预测结构变形、损伤识别和长期性能预测。结构位移柔度矩阵被认为是评估结构安全状态的关键参数，所以本发明方法通过基于人致冲击荷载的方法实现结构的柔度识别以及挠度预测，不需要额外的激励装置(如：大力锤、激振器或者移动车辆)，从而具有更加方便快速的优点，在实际桥梁的健康诊断和性能评估中有着广泛的应用前景。
实施例1：
结合图3～图7，通过一个典型桥梁案例来说明本发明的人致冲击荷载光学测量方法及桥梁快速测试系统，其具体步骤如下：
1)图像采集。
采用高速相机(FASTCAM SA3)拍摄人体上下跳动时的运动图像序列，相机分辨率为512*1024像素，采用频率为1024Hz，为了验证本发明方法的适用性，本次试验中共考虑三种试验工况，即在本次试验中共考虑了3种工况：(a)脚尖脚跟不离地多次跳跃、(b)脚尖着地多次跳跃和(c)脚尖脚跟同时着地多次跳跃。
2)行人跳跃时竖向速度时程计算。
根据分析需要选择感兴趣的区域，然后将其划分为多个子区，在本算例中，其子区大小为64×64像素，具体计算时以ti和ti+1时刻采集的图像进行匹配，相关系数最大的位置便为ti+1相对于ti时刻的位移，除以时间间隔Δt＝ti+1-ti，便可以得到速度，依次类推，便可以得到人体跳跃时的速度时程曲线。
3)行人跳跃时竖向加速度时程计算。
计算每个子区速度时程曲线的均方根值，将其中均方根值比较大的子区对应的速度时程曲线挑选出来，对其进行四点一次差分计算便可以得到人体跳跃时的竖向加速度时程曲线，在本算例中工况(a)、(b)和(c)跳跃形式下的加速度时程曲线与传统的加速度传感器采集的加速度信号的比较如图3所示，从图3中可以看出，利用本发明方法计算的工况(a)、(b)和(c)跳跃形式的加速度时程信号与直接测量值吻合一致，相关系数均在0.9以上(相关系数约接近于1，测量结果越准确，一般情况下相关系数大于0.85可以认为是正确结果)。
4)人致冲击荷载估算。
在得到工况(a)、(b)和(c)的加速度时程曲线之后，根据牛顿第二定律，与各个子区对应的人体质量相乘便可以得到人致冲击荷载。在本算例中，试验人员总质量为M＝75KG，工况(a)、(b)和(c)下的冲击荷载如图4所示，力传感器直接采集的动力时程信号认为是基准值，从图4中可以看出相关系数R均在0.93以上，验证了本发明方法的正确性。
5)结构参数识别及性能评估。
在得到作用于结构的冲击荷载之后，结合结构的输出加速度时程信号，由输入和输出响应，可以得到结构的静动力特性。由本实施例方法得到的动态冲击荷载和加速度响应可以得到结构的频响函数，进而利用模态参数识别算法得到结构的基本动力特性参数，在本实施例中使用效果较好的SI方法，识别得到的结构前3阶模态振型如图5中灰色圆圈所示，为了验证识别振型的正确性，利用传统力锤对此结构进行了多参考点冲击振动测试，其识别振型如图中黑色方框所示，从图5中可以看出，两种方法识别振型吻合一致，两种方法识别振型的MAC值大于0.9，从而验证了识别振型的正确性。
对于该典型桥梁，利用本实施例方法识别的位移柔度矩阵三维曲面图如图6所示，矩阵维数为7*7。利用识别的位移柔度矩阵，可以预测结构在任意静力荷载下的变形、进行损伤识别以及长期性能评估。在本实施例中，以预测结构在任意静力荷载下的变形为例子，阐述识别位移柔度矩阵的用图，利用识别位移柔度矩阵乘以任意静力荷载下的等效力向量,便可以得到结构在此等效节点力下竖向挠度。为了验证本实施例方法识别深层次参数的正确性，对其进行了标准静载试验，其在静力荷载下的变形由位移计测量。在本实施例中，共测试5中工况，工况1：在节点4施加90kg质量块；工况2：在节点4施加120kg质量块；工况3：在节点4施加150kg质量块；工况4：在节点4施加150kg质量块，同时在节点3和节点5施加30kg质量块；工况5：在节点4施加150kg质量块，同时在节点3和节点5施加60kg质量块。
利用本实施例方法所预测的各节点挠度值和静载试验测试数据的比较如图7所示，从图7中可以看出，在所作用静力荷载下的最大值发生于跨中测点，利用识别位移柔度矩阵预测竖向挠度与静载实验直接测试值的相对误差小于5％，满足工程精度要求，验证了本实施例方法识别柔度矩阵预测结构在任意静力荷载下的挠度的有效性与准确性。
Claims (6)
1.一种桥梁人致冲击荷载光学测量快速测试系统，其特征在于：包括图像拍摄装置、数据采集系统和数据分析系统，所述图像拍摄装置用来获取行人在不同跳跃形式下的运动图像序列；所述数据采集系统采集行人跳跃时的运动图像并同时采集被测结构在行人激励下的动态响应，并存储采集的图像序列和结构响应时间序列文件；所述数据分析系统包含人致冲击荷载估算模块和结构静动力参数识别模块两部分，所述人致冲击荷载估算模块用于得到行人跳跃时作用于结构的动态冲击荷载，所述结构静动力参数识别模块基于测量的人致动态冲击荷载，实现结构深层次参数识别，用于结构当前安全状态以及长期性能评估，对桥梁结构的健康状态进行评估。
2.根据权利要求1所述的一种桥梁人致冲击荷载光学测量快速测试系统，其特征在于：所述图像拍摄装置为高速相机。
3.根据权利要求1所述的一种桥梁人致冲击荷载光学测量快速测试系统的测量方法，其特征在于：包括如下步骤：
1)图像采集：通过图像拍摄装置获取到行人在不同跳跃形式下的运动图像序列，数据采集系统采集行人跳跃时的运动图像并同时采集被测结构在行人激励下的动态响应，并存储采集的图像序列和结构响应时间序列文件；
2)行人跳跃时竖向速度信息计算：采用粒子图像测速技术获取人体上下跳跃时各个子区的速度时程；
3)行人竖向跳跃时的加速度信息计算：在得到各个子区的速度时间序列之后，利用差分算法可以得到各个子区的加速度时间序列，将速度变化比较明显的子区加速度时间序列挑选出来便于后续冲击荷载估算；
4)人致动态冲击荷载估算：将步骤3中符合条件的加速度时间序列与人体各个部位的质量相乘，便可以得到人体作用于结构的动态冲击荷载；
5)结构参数识别及性能评估：基于人致冲击荷载和结构振动响应可以实现结构深层次参数识别，从而进一步实现结构挠度预测、损伤识别以及状态评估。
4.根据权利要求3所述的一种桥梁人致冲击荷载光学测量快速测试系统的测量方法，其特征在于：所述步骤2的具体流程为：假设拍摄得到ti和ti+1时刻的运动图像，分别对ti和ti+1拍摄的图像进行子区划分，取ti时刻的任意一个子区为Gi，其子区中心为(x0，y0)，ti+1时刻与之对应的图像子区为Gi+1，对Gi和Gi+1区域的灰度分布信息进行比较，即：
便可以得到ti+1时刻相对于ti时刻的位移变化量ΔD(m，n)，结合两张图像之间的时间间隔Δt＝ti+1-ti，从而可以得到ti时刻的运动速度，即v(m，n，ti)＝ΔD(m，n)/Δt，对所有子区进行计算，可以得到人体跳跃时的各个子区的速度时间序列；
所述步骤3的具体流程为：在得到子区的速度时间序列后，利用如下差分算法可以得到各个子区的加速度时间序列，即：
a(m，n，ti)＝[v(m，n，ti-2)-8v(m，n，ti-1)+8v(m，n，ti+1)-v(m，n，ti+2)]/12Δt
其中，v(m，n，ti-2)为子区(m，n)在时刻ti-2的速度信息；v(m，n，ti-1)为子区(m，n)在时刻ti-1的速度信息，依次类推，a(m，n，ti)为子区(m，n)在时刻ti的加速度信息；Δt为相机拍摄两相邻图像之间的时间间隔；
然后，将速度变化比较明显的子区加速度时间序列挑选出来便于后续冲击荷载的估算。
5.根据权利要求4所述的一种桥梁人致冲击荷载光学测量快速测试系统的测量方法，其特征在于：所述步骤3中子区加速度时间序列的挑选采用的方法是选择速度RMS值比较大的子区，即：
a(p，k)＝a(m，n) if RMS(m，n)＞Threshold
其中，L为总的数据长度，tn为总的采样时间；Threshold为定义的阈值，不同的荷载工况有不同的值。
6.根据权利要求5所述的一种桥梁人致冲击荷载光学测量快速测试系统的测量方法，其特征在于：所述子区加速度时间序列的筛选原则为将所有子区速度时程曲线RMS值位于0.6～0.8最大值的之间的子区加速度时程挑选出来便于后续处理。
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