CN110231403A - 移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法，包括以下步骤：选择长跨桥梁测点，量测该测点在移动荷载作用下的加速度响应信号；通过移动荷载的位移‑时间关系，将量测信号中的时间信息转化为长跨桥梁的空间位置信息；进行降噪处理，得到消除量测噪声和环境噪声的有效信号；进行平移不变小波包变换，得到尺度L下的子信号分量；根据多尺度分量计算得到多尺度积；根据多尺度积是否出现奇异峰来判断长跨桥梁损伤，出现奇异峰的位置就是损伤位置。本发明在单一测点下识别损伤特征的效果明显，可大幅降低长跨桥梁的损伤检测成本。

Description

移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别 方法

技术领域

本发明属于长跨桥梁损伤检测领域，具体涉及一种移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法。

背景技术

桥梁结构的广泛应用助力了城市道路交通的快速发展，但桥梁结构在实际复杂环境中运行不可避免发生损伤，早期局部损伤的演化累积会导致桥梁整体结构的倒塌破坏。基于此，近二十年来结构无损检测技术取得迅速进步，在及时发现结构早期损伤方面发挥了巨大作用，保障了重大桥梁结构的安全运行。

动力指纹法是桥梁结构损伤检测的主要方法，包括频率法、模态振型法、曲率模态法等。动力指纹法具有物理意义明确、易于量测、对损伤敏感等优点，可有效识别和定位桥梁结构损伤。但是，动力指纹法的损伤检测精度一定程度上依赖于传感器的数量和优化布置：大量的传感器可以获得结构损伤的精确定位，但大大增加结构损伤检测的时间成本和经济成本；较少的传感器可降低结构损伤检测的时间成本和经济成本，但损伤定位效果较差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法，包括以下步骤：

步骤一、选择长跨桥梁测点，量测该测点在移动荷载作用下的加速度响应信号，记为x(t_k),k＝1,2,…,N，N为数据长度；

步骤二、通过移动荷载的位移-时间关系，将量测信号x(t)中的时间信息转化为长跨桥梁的空间位置信息，得到测点加速度的空间位置表示，记为x(φ_k)，k＝1,2,…,N；

步骤三、用Daubechies 4小波对x(φ)进行降噪处理，得到消除量测噪声和环境噪声的有效信号，记为s(φ_k),k＝1,2,…,N；

步骤四、对s(φ)进行平移不变小波包变换，得到尺度L下的子信号分量i＝1,2,…,M，M＝2^L,k＝1,2,…,N，M表示尺度L下子信号分量的数量；

步骤五、根据多尺度分量计算得到多尺度积T(φ)；

步骤六、根据T(φ)是否出现奇异峰来判断长跨桥梁损伤，出现奇异峰的位置判定为损伤位置。

本发明与现有技术相比，具有以下有益效果：本发明提供一种移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法，该方法应用平移不变小波包变换分析长跨桥梁在移动荷载作用下的加速度响应信号，进而通过多尺度积判断是否存在损伤并定位损伤；相比于传统方法，本方法在单一测点下识别损伤特征的效果明显，在大幅降低长跨桥梁的损伤检测的时间成本和经济成本的同时，获得精确的结构损伤定位；可与激光扫描测振仪等先进传感器配套使用，广泛应用于长跨桥梁的损伤检测。

附图说明

图1为本发明移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法流程图。

图2为本发明中桥梁中点在移动荷载下的加速度响应信号x(t)示意图。

图3为本发明中桥梁中点加速度响应信号去噪后的空间表示s(φ)示意图。

图4为本发明中平移不变小波包分解多尺度积T(φ)示意图。

具体实施方式

如图1所示，一种移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法，包括以下步骤：

步骤1、选择长跨桥梁测点，在测点处布置加速度计，由加速度计记录该测点在移动荷载作用下的加速度响应信号x(t)，经过INV3060系列LAN分布式多功能采集仪采集和INV1861八通道动态应变调理器修正后，通过以太网线传输至主机存储。

其中，x(t)＝{x(t_k)|k＝1,2,…,N}，N为数据长度，N不必局限为2的幂指数的整数倍，可为任意数据长度；这里，移动荷载为四轮移动车辆的自重荷载，所述加速度计可升级为激光扫描测振仪。

步骤2、通过移动荷载的位移-时间关系，将量测信号x(t)中的时间信息转化为长跨桥梁的空间位置信息，得到测点加速度的空间位置表示，记为x(φ_k)，k＝1,2,…,N；具体为：

(1)获取移动荷载的速度-时间关系，形成移动荷载的速度矩阵V；

(2)根据速度矩阵V，计算移动荷载的位移-时间转换关系：

φ＝V·t， (1)

其中·代表矩阵相乘运算；V为速度矩阵，对初速度为v₀的匀速直线运动，有V＝v₀E，E＝diag(1,1,…,1)；t为测点加速度时程中的时间列阵，t＝{t₁,t₂,…,t_N}^T；φ为移动荷载的加速度，反映长跨桥梁的空间位置信息，φ＝{φ₁,φ₂,…,φ_N}^T；

(3)将x(t)中的时间信息t替换为长跨桥梁的空间位置信息φ，得到测点加速度的空间位置表示，记为x(φ_k)，k＝1,2,…,N。

步骤3、用Daubechies 4小波对x(φ)进行降噪处理，得到消除量测噪声和环境噪声等干扰的有效信号，记为s(φ_k),k＝1,2,…,N，其中s(φ)＝{s(φ_k)|k＝1,2,…,N}。

步骤4、对s(φ)进行平移不变小波包变换，得到尺度L下的子信号分量i＝1,2,…,M，M＝2^L,k＝1,2,…,N，M表示尺度L下子信号分量的数量，具体为：

(1)选择小波基函数ψ为“rbio2.2”小波，获取“rbio2.2”小波包分解低通滤波器H和高通滤波器G，H＝{h₀,h₁,h₂,…,h_P-1}，G＝{g₀,g₁,g₂,…,g_P-1}，P为滤波器元素数量；

其中，小波基函数ψ不局限于标准正交小波基，对双正交小波基同样适用。

(2)确定小波包分解层数L；

(3)应用多孔算法，构造用于第j层平移不变小波包分解的低通滤波器H′_j和高通滤波器G′_j：

其中，j＝1,2,…,L，H′_j和G′_j的滤波器长度均为2^j-1P；

(4)计算各尺度下平移不变小波包分解的子带信号

其中，为平移不变小波包分解在j尺度下的第i个子带信号，具有与量测信号x(t)相同的数据长度,j＝1,2,…L,i＝1,2,…2^L,k＝1,2,…N。

步骤5、根据多尺度分量计算多尺度积T(φ):

其中，Π为连乘符号，T(φ)为尺度L下所有子带信号小波包系数的哈达马积，

步骤6、根据T(φ)是否出现奇异峰来判断长跨桥梁损伤，出现奇异峰的位置就是损伤位置。

下面通过附图和实施例对本发明进行详细说明。

实施例

本实施例采用低碳钢材料桥梁结构，一端固定一端简支，长2000mm，宽200mm，厚度20mm；在距离固定端800mm处的结构下侧，有一预制的宽2mm、深6mm贯穿结构宽度方向的损伤缝。自重为60N的模型车从固定端开始以初速度v₀＝1m/s匀速行驶过桥梁结构，通过加速度计记录测点在移动荷载作用下的加速度响应信号x(t)，如图2所示。

按照公式(1)计算移动荷载位移-时间关系，取V＝v₀E，E＝diag(1,1,…,1)；将x(t)中的时间信息t替换为长跨桥梁的空间位置信息φ，可得到测点加速度的空间位置表示，记为x(φ_k)，k＝1,2,…,N。

用Daubechies 4小波对x(φ)进行降噪处理，得到基本消除量测噪声和环境噪声等干扰的有效信号，记为s(φ)，如图3所示。

对s(φ)进行平移不变小波包变换，选取小波基“rbio2.2”，分解尺度L＝3，按照公式(2)～(5)计算得到第3层的子信号分量i＝1,2,…,2³,k＝1,2,…,N。

取j＝3，按照公式(6)计算多尺度积T(φ)，结果如图4所示。

在图4中，T(φ)在φ＝800mm处出现奇异峰，这表示该桥梁结构在距离固定端800mm处存在损伤，与预制损伤位置完全吻合，从而验证了本发明方法的有效性和可行性。

作为对比，传统动力指纹方法无法仅从结构的单点量测数据识别和定位损伤；而本发明方法可以从结构的单点量测数据准确识别和定位损伤，突破了损伤检测方法对传感器数量的依赖，有效解决了在较少传感器数量情况下结构损伤识别与定位精度差的问题，在大幅降低桥梁结构损伤检测的时间成本和经济成本的情况下，依然可获得较高的损伤识别与定位精度。

Claims (9)

1.一种移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、选择长跨桥梁测点，量测该测点在移动荷载作用下的加速度响应信号，记为x(t_k)，k＝1，2，...，N，N为数据长度；

步骤二、通过移动荷载的位移-时间关系，将量测信号x(t)中的时间信息转化为长跨桥梁的空间位置信息，得到测点加速度的空间位置表示，记为x(φ_k)，k＝1，2，...，N；

步骤三、用Daubechies4小波对x(φ)进行降噪处理，得到消除量测噪声和环境噪声的有效信号，记为s(φ_k)，k＝1，2，...，N；

步骤四、对s(φ)进行平移不变小波包变换，得到尺度L下的子信号分量i＝1，2，...，M，M＝2^L，k＝1，2，...，N，M表示尺度L下子信号分量的数量；

步骤五、根据多尺度分量计算得到多尺度积T(φ)；

步骤六、根据T(φ)是否出现奇异峰来判断长跨桥梁损伤，出现奇异峰的位置判定为损伤位置。

2.根据权利要求1所述的移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法，其特征在于，步骤一中长跨桥梁测点在移动荷载作用下的加速度响应信号x(t)的获取方式具体为：

在测点处布置加速度计，由加速度计记录该测点在移动荷载作用下的加速度响应信号x(t)，经过采集仪采集和调理器修正后，传输至主机存储。

3.根据权利要求2所述的移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法，其特征在于，所述采集仪为INV3060系列LAN分布式采集仪，所述调理器为INV1861八通道动态应变调理器，所述移动荷载为四轮移动车辆的自重荷载。

4.根据权利要求1所述的移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法，其特征在于，步骤二的具体计算方式如下：

(1)获取移动荷载的速度-时间关系，形成移动荷载的速度矩阵V；

(2)根据速度矩阵V，计算移动荷载的位移-时间转换关系：φ＝V·t，其中·代表矩阵相乘运算；V为速度矩阵，对初速度为v₀的匀速直线运动，有V＝v₀E，E＝diag(1，1，...，1)；t为测点加速度时程中的时间列阵，t＝{t₁，t₂，...，t_N}^T；φ为移动荷载的加速度，φ＝{φ₁，φ₂，...，φ_N}^T；

(3)将x(t)中的时间信息t替换为长跨桥梁的空间位置信息φ，得到测点加速度的空间位置表示，记为x(φ_k)，k＝1，2，...，N。

5.根据权利要求1所述的移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法，其特征在于，步骤四的具体计算方式如下：

(1)选择小波基函数ψ，获取与ψ对应的小波包分解低通滤波器H和高通滤波器G，H＝{h₀，h₁，h₂，…，h_P-1}，G＝{g₀，g₁，g₂，…，g_P-1}，P为滤波器元素数量；

(2)确定小波包分解层数L；

(3)应用à trous算法，构造用于第j层平移不变小波包分解的低通滤波器H′_j和高通滤波器G′_j：

其中，j＝1，2，...，L，H′_j和G′_j的滤波器长度均为2^j-1P；

(4)计算各尺度下平移不变小波包分解的子带信号

其中，为平移不变小波包分解在j尺度下的第i个子带信号，j＝1，2，...L，i＝1，2，...2^L，k＝1，2，...N，具有与量测信号x(t)相同的数据长度，

6.根据权利要求5所述的移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法，其特征在于，所述小波基函数ψ采用标准正交小波基或双正交小波基。

7.根据权利要求5或6所述的移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法，其特征在于，所述小波基函数ψ为rbio2.2小波。

8.根据权利要求1所述的移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法，其特征在于，所述多尺度积T(φ)为尺度L下所有子带信号小波包系数的哈达马积。

9.根据权利要求1所述的移动荷载响应小波包分析支持的长跨桥梁在线实时损伤识别方法，其特征在于，步骤五的具体计算方式如下：

其中，Π为连乘符号。