CN110160719A - 一种大跨斜拉桥监测挠度温度效应的分离方法 - Google Patents

一种大跨斜拉桥监测挠度温度效应的分离方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于技术领域，公开了一种大跨斜拉桥监测挠度温度效应的分离方法，包括：将获取的挠度数据进行波形延拓，得到延拓挠度数据；对所述延拓挠度数据进行小波分解，得到初始温度效应一维数据和分解剩余分量；剔除所述分解剩余分量中幅值高于设定阈值的分量，得到阈值剔除分量；将所述初始温度效应一维数据与所述阈值剔除分量进行信号重构得到重构挠度数据；对所述重构挠度数据进行小波分解或者变分模态分解VMD得到温度效应曲线；通过改进的集总平均经验模态分解算法MEEMD对所述温度效应曲线进行分解，得到挠度温度效应中的各周期成分。本发明提供的方法能够精确的分离挠度温度效应的各周期成分。

Description

一种大跨斜拉桥监测挠度温度效应的分离方法
技术领域
本发明涉及桥梁监测技术领域，特别涉及一种大跨斜拉桥监测挠度温度效应的分离方法。
背景技术
桥梁挠度成分构成中一般主要包括活荷载、环境噪声、温度效应、桥梁结构徐变及结构损伤等，其中活荷载一般包括行人和车辆因素，温度效应一般包括日温差效应、年温差效应。
现有技术中，挠度温度效应分离算法是通过以建立挠度与温度的对应关系或者确定挠度各周期成分的准确周期为基础从而实现挠度温度效应分离。然而对于大跨斜拉桥的BDS挠度监测来说，监测位置一般位于桥面上方，常常不方便配备可以反映整桥变化的对应位置的温度获取装置，另外，由于远距离的信号传输和测点三维坐标解算不完整的原因，所获得挠度监测数据会面临监测数据不完整的难题，导致温度效应的同成分周期并不完全相同，从而无法精确分离温度效应。
发明内容
本发明提供一种大跨斜拉桥监测挠度温度效应的分离方法，解决现有技术中大跨斜拉桥不同周期温度效应分离精确度低的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种大跨斜拉桥监测挠度温度效应的分离方法，包括：
将获取的挠度数据进行波形延拓，得到延拓挠度数据；
对所述延拓挠度数据进行小波分解，得到初始温度效应一维数据和分解剩余分量；
剔除所述分解剩余分量中幅值高于设定阈值的分量，得到阈值剔除分量；
将所述初始温度效应一维数据与所述阈值剔除分量进行信号重构得到重构挠度数据；
对所述重构挠度数据进行小波分解或者变分模态分解VMD得到温度效应曲线；
通过改进的集总平均经验模态分解算法MEEMD对所述温度效应曲线进行分解，得到挠度温度效应中的各周期成分。
进一步地，所述波形延拓包括：
将所述挠度数据的原始波形的相邻的周期的同幅值水平段的半个周期通过对称平移实现波形延拓。
进一步地，所述小波分解包括：采用sym8小波进行多层分解。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例中提供的大跨斜拉桥监测挠度温度效应的分离方法，先将获取挠度数据进行波形延拓，以抑制端点效应，再通过小波分解得到初始温度效应一维数据，并将分解剩余分量中的高幅值车载进行阈值剔除后进行信号重构，而后将重构的挠度数据进行小波二次分解或变分模态分解VMD，重新分离得到温度效应，以提高温度效应分离精度。其中，波形延拓+预降噪+小波或VMD分解的降噪算法比直接降噪或者经过两次降噪都有着更高的相似度和更小的误差，降噪分离精度较高。由于降噪后的温度效应曲线较为光滑，此时将温度效应曲线进行MEEMD分解，可得温度效应中日温差效应、年温差效应、长期挠度，从而将挠度信号各成分精确分离。
附图说明
图1为本发明提供的大跨斜拉桥监测挠度温度效应的分离方法流程图；
图2为本发明实施例提供的模拟总时程曲线；
图3为本发明实施例提供的模拟日温差时程曲线；
图4为本发明实施例提供的环境噪声和低幅高频车载时程曲线；
图5为本发明实施例提供的长期挠度时程曲线；
图6为本发明实施例提供的高幅低频车载时程曲线；
图7为本发明实施例提供的总挠度波形延拓示意图；
图8为本发明实施例提供的总挠度经波形延拓、预降噪和小波分解的端点效应示意图；
图9为本发明实施例提供的总挠度经波形延拓、预降噪和VMD分解的端点效应示意图；
图10为本发明实施例提供的BDS测点位置及斜拉桥立面图；
图11为本发明实施例提供的实测上游跨中实测挠度时程图；
图12为本发明实施例提供的实测下游跨中实测挠度时程图；
图13为本发明实施例提供的实测上游跨中实测数据降噪效果图；
图14为本发明实施例提供的实测下游跨中实测数据降噪效果图；
图15为本发明实施例提供的上游跨中实测数据温度效应分解示意图；
图16为本发明实施例提供的下游跨中实测数据温度效应分解示意图；
图17为本发明实施例提供的上下游跨中日温差效应对比示意图。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种大跨斜拉桥监测挠度温度效应的分离方法，解决现有技术中大跨斜拉桥不同周期温度效应分离精确度低的技术问题。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
参见图1，一种大跨斜拉桥监测挠度温度效应的分离方法，包括：
将获取的挠度数据进行波形延拓，得到延拓挠度数据；
对所述延拓挠度数据进行小波分解，得到初始温度效应一维数据和分解剩余分量；
剔除所述分解剩余分量中幅值高于设定阈值的分量，得到阈值剔除分量；
将所述初始温度效应一维数据与所述阈值剔除分量进行信号重构得到重构挠度数据；
对所述重构挠度数据进行小波分解或者变分模态分解VMD得到温度效应曲线；
通过改进的集总平均经验模态分解算法MEEMD对所述温度效应曲线进行分解，得到挠度温度效应中的各周期成分。
本实施例针对BDS监测数据的车载特性，借鉴镜像延拓的思想，通过波形延拓，具体包括分解前数据延拓和分解后数据截取，以抑制分解过程中的端点效应，接着进行小波分解实现高幅值车载的预降噪，最后将预降噪的挠度信号通过小波分解或变分模态分解VMD实现低幅高频的车载和环境噪声的最终降噪，得到平滑的降噪挠度信号后，对温度效应挠度进行MEEMD分解，即可将不同周期温度效应实现精确分离。
具体来说，所述波形延拓包括：
将所述挠度数据的原始波形的相邻的周期的同幅值水平段的半个周期通过对称平移实现波形延拓。
一般而言，所述小波分解为，通过sym8小波进行多层分解。
下面将通过软件仿真和实例说明本实施例方案的效果。
挠度信号成分分析
桥梁挠度的成分构成主要包括：活荷载、环境噪声、温度效应、桥梁结构徐变及结构损伤等。其中，活荷载一般包括行人和车辆因素；温度效应一般包括日温差效应、年温差效应。而考虑到大跨斜拉桥的柔性较强及车流量大、车载成分多样，又可将车载分为低频高幅值车载和高频低幅值车载，其中高频低幅车载和环境噪声会表现出高斯分布特性，而低频高幅车载由于造成的挠度较大会表现出偏态分布特性，因此可根据各成分分布特性将总挠度成分表示如下
S(t)＝S1(t)+S2(t)+S3(t)+S4(t)+S5(t)
式中：S1(t)为低频高幅值车载，S2(t)为高频低幅值车载和环境噪声，S3(t)为日温差效应，S4(t)为年温差效应，S5(t)为长期挠度。
挠度温度效应分离
首先将获取挠度数据进行波形延拓，以抑制端点效应，再通过小波分解得到初始温度效应一维数据，将此时的分解剩余分量中高幅值车载进行阈值剔除后将信号重构，进行小波二次分解或变分模态分解VMD，重新分离得到温度效应，以提高温度效应分离精度。
波形延拓+预降噪+小波或VMD分解的降噪算法比直接降噪或者经过两次降噪都有着更高的相似度和更小的误差，降噪分离精度较高。由于降噪后的温度效应曲线较为光滑，此时将温度效应曲线进行MEEMD分解，可得温度效应中日温差效应、年温差效应、长期挠度，从而将挠度信号各成分精确分离。
其中，改进的集总平均经验模态分解算法MEEMD分解能够有效抑制信号分解过程中的模态混叠现象，同时，长期监测的降噪挠度信号中周期成分数量相对较少，通过MEEMD分解，可直接分离出各周期成分，但分解的各周期成分也同样存在端点效应的难题，为提高降噪挠度各周期成分分离的精度，可先在分解前进行波形延拓再分解。
或者先将降噪的挠度信号进行MEEMD分解，对分解出的日温差和年温差效应进行第一周期的内部对称置换，可得精确分离的日温差和年温差效应，从降噪挠度信号中剔除对称置换后日温差和年温差效应得到残余分量，将该残余分量再次进行MEEMD分解，所得趋势项即为长期挠度。
模拟挠度信号分析
考虑到本桥梁柔性较强，挠度主要受复杂车辆荷载、温度效应和环境噪声影响，先对桥梁挠度进行短期模拟降噪研究。因此，挠度信号S(t)可按下式计算：
S(t)＝S1(t)+S2(t)+S3(t)+S5(t)
式中：S1(t)为低频高幅值车载，S2(t)为高频低幅值车载和环境噪声，S3(t)为日周期效应，S5(t)为长期挠度，车载的频率和幅度划分为相对值。日温差具有周期性，用正弦函数模拟日温差，通过不同的幅值构造变温差作用，长期挠度采用直线模拟，环境噪声和低幅高频车载通过MATLAB中噪声函数模拟，高幅低频车载则通过随机B环境下进行，取每十分钟一个数据总计1440个共10天的数据模拟函数生成特定数量的和特定幅值段的数值在整个时程内进行随机分布来模拟，整个数值模拟除长期挠度其他成分幅值与桥梁实际监测挠度各成分幅值相仿，数值模拟在MATLA。为充分模拟实际挠度温度效应，日温差效应幅值为150mm和100mm的变温差效应组合而成；低幅高频车载和环境噪声幅值为30mm和10mm的不同时段的组合而成；高幅低频随机车载幅值范围为50mm至250mm；长期挠度在十天内降幅为100mm。
参见图2、图3、图4、图5和图6，模拟的总挠度时程曲线和各分量时程曲线。
降噪效果对比
对模拟总挠度信号分别进行EMD分解、EEMD分解、小波分解、VMD分解，其中主要分解参数如下：EEMD分解加入高斯白噪声100次进行运算；小波分解采用sym8小波基，分解5层；VMD分解层数为2层。各分解结果中，EMD、EEMD分解中分量较多，可通过频率识别有效成分，将频率集中低于1HZ的成分重构可得降噪后挠度时程；小波和VMD分解可直接得到降噪后挠度时程。
本次数值模拟的降噪效果采用分离值与实际值的相似系数(ρ)和均方根误差(RMSE)两种方式进行评价。
式中，Si为挠度成分实际值，imfi为挠度成分分离值，相关系数取值范围为[-1,1]，相关系数绝对值越接近1，分离效果越好；越接近0，分离效果越差，通常认为相关系数绝对值大于0.8时，实际值与分离值就具有很强的相关性。
式中，Si为挠度成分实际值，imfi为挠度成分分离值,n为数据长度。上述四种单一方法降噪效果通过各算法直接分解去噪的挠度分离值与实际值相关系数和均方根误差，见表1：
由表1中相关系数和均方根误差对比可知，小波降噪后相似度较高且均方根误差较小，所以为进一步减少车载中偏态分布成分的影响，可将小波分解作为预降噪方法，将小波分解残余分量中幅值大于50mm的数据过滤掉，再和小波分解所得温度效应重构成新的挠度信号，将新的挠度信号再次进行前文四种单一方法降噪的挠度分离值与实际值相关系数和均方根误差，二次降噪效果见表2：
对比表2和表1可知考虑挠度中偏态分布成分进行预降噪可有效提高分离相似度，并减小降噪误差。同时，EMD/EEMD分解中端点不一定存在极值，VMD分解中希尔伯特变换的使用会使待分解信号进行90度相移，信号端点也由于各成分的累加，包括小波分解在内降噪时都会存在不同程度的端点效应，因而有必要对分解过程中的端点效应进行抑制。
端点效应的抑制方法较多，总的来说都是根据原信号的特点通过不同手段将模拟的数据进行两端延拓，分解之后截取原数据的相应位置数据即可。
参见图7，结合BDS监测数据的车载特性的温度效应分离的特点，温度效应相邻周期相关性较大，可直接将邻周期的同幅值水平段的半个周期通过对称平移进行波形延拓。
参见图8和图9，由于小波分解和VMD分解的降噪效果较好，将总挠度进行波形延拓后，先通过小波预降噪，之后再进行小波或VMD降噪，降噪后端点效应和分离结果如图。
挠度分离值与实际值相关系数和均方根误差如下表3。
表3
不难发现经过波形延拓后，端点效应得到一定抑制，对比表1、表2、表3可以知道本文波形延拓+预降噪+小波或VMD分解的降噪算法比直接降噪或者经过两次降噪都有着更高的相似度和更小的误差，降噪分离精度较高。
下面将通过实测实施例加以说明。
本实施例以某大跨双塔双索面斜拉桥，桥梁柔性较强，桥上车载情况复杂。为全面、实时监测桥梁三维形变情况，在桥面、桥墩、桥塔等位置均安装有BDS监测点，通过桥上监测点接收北斗卫星坐标信号，结合桥梁附近北斗参考站的坐标信息，经事后解算出监测点的高精度实时三维坐标，从而达到整桥三维形变的监测，可为桥梁结构安全评价等提供可靠依据。
参见图10，本次实时监测数据来源于具有代表性的下游跨中测点的BDS监测点，其监测位置和斜拉桥立面图如图所示。
参见图11和图12，本实施例选取跨中上下游监测点2017年11月8日0点至2017年11月26日0点的监测数据，实时监测数据时程如图所示。
实测挠度温度效应分离
从图11和图12中可以看出实测挠度成分除日温差变化外，还具有复杂的噪声成分，尤其是幅值较大的车辆车载作用.
参见图13和图14，先将实测数据进行波形延拓+预降噪+小波分解的降噪处理，实测数据小波分解均选取sym8小波进行6层分解，降噪效果如图所示。
从图11和图12中，上下游实测数据可以看出第三周期曲线谷底处由于大量连续性的高幅值车辆荷载的影响，日温差效应已被混叠严重，结合图13和图14实测数据小波降噪和波形延拓+预降噪+小波分解对比可知，如果只采用小波分解降噪，图13该处曲线谷底会发生偏移，图14该处曲线谷底将会多分出来一个峰值，均会影响日温差变化曲线，因而考虑偏态分布的高幅值车载影响可以提高温度效应分离精度。
参见图15和图16，实测数据降噪后保留延拓数据直接进行MEEMD分解，最后截取相应数据即可实现温度效应分离，分离各IMF分量如图所示。从图15和图16，可以看出上下游温度效应分解的IMF2分量为各自日温差效应，IMF3-IMF5分量为各自实测数据中周期长于一天的温度效应成分，IMF6分量为各自该时间段整体温度效应趋势，可见分解过程中未出现明显模态混叠和虚假分量现象，分离效果较好。
参见图17，上下游跨中实测数据分离出来的日温差效应对比，两者相似系数为0.9829，均方根误差仅为0.0066m，可见上下游分离出来的日温差效应基本一致，这与实际情况相符，所以该算法分离效果较为可靠。
因此，值得说明的是：
1、降噪处理过程中，由于小波降噪后相似度较高且均方根误差较小，所以为进一步减少车载中偏态分布成分的影响，可将小波分解作为预降噪方法，将小波分解残余分量中幅值大于50mm的数据过滤掉，再和小波分解所得温度效应重构成新的挠度信号，将新的挠度信号再次进行小波或VMD降噪，实现二次降噪，减少了降噪误差。
2、根据原信号的特点通过不同手段将模拟的数据进行两端延拓，分解之后截取原数据的相应位置数据实现了对端点效应的抑制。
3、MEEMD分解能够有效抑制分解过程中的模态混叠现象，适合挠度温度效应的分离，考虑端点效应可以进一步提高各成分分离精度。
4、BDS实测数据中主要成分为日温差效应，还伴随有周期长于一天的温差效应和温度变化趋势成分，其上下游跨中日温差效应变化基本一致，与实际相符，温度效应分离效果较好。
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，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精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (3)

1.一种大跨斜拉桥监测挠度温度效应的分离方法，其特征在于，包括：
将获取的挠度数据进行波形延拓，得到延拓挠度数据；
对所述延拓挠度数据进行小波分解，得到初始温度效应一维数据和分解剩余分量；
剔除所述分解剩余分量中幅值高于设定阈值的分量，得到阈值剔除分量；
将所述初始温度效应一维数据与所述阈值剔除分量进行信号重构得到重构挠度数据；
对所述重构挠度数据进行小波分解或者变分模态分解VMD得到温度效应曲线；
通过改进的集总平均经验模态分解算法MEEMD对所述温度效应曲线进行分解，得到挠度温度效应中的各周期成分。
2.如权利要求1所述的大跨斜拉桥监测挠度温度效应的分离方法，其特征在于，所述波形延拓包括：
将所述挠度数据的原始波形的相邻的周期的同幅值水平段的半个周期通过对称平移实现波形延拓。
3.如权利要求1所述的大跨斜拉桥监测挠度温度效应的分离方法，其特征在于，所述小波分解包括：
采用sym8小波进行多层分解。
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