CN110849724A - 一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法，包括以下步骤：1）将压电传感器嵌入剪力墙内部，以二维阵列进行布置；相邻压电传感器两两组成传感路径，所有传感路径构建传感网络；2）选择传感路径中的一个压电传感器作为激励器，加载激励信号进行激励，同时以另一个作为接收传感器采集结构响应；3）计算不同级地震作用下传感网络中各条传感路径的损伤指标；4）采用概率统计方法对损伤指标进行统计分析，排除环境变化对结构损伤识别结果的影响；5）对所有传感路径的损伤指标进行统计分析，计算损伤出现在任一点的概率值，进而进行概率成像。该方法有利于快速、有效、准确地对装配式混凝土剪力墙的损伤进行识别与定位。

Description

一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法

技术领域

本发明涉及结构健康监测技术领域，具体涉及一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法。

背景技术

装配式混凝土框架-剪力墙结构融合了框架和剪力墙的装配技术，区别于纯框架结构和纯剪力墙结构，适用于住宅和公共建筑等，应用范围较广。因此有必要对装配式混凝土框架-剪力墙结构进行研究，特别是剪力墙作为主抗侧力构件，地震作用下承担大部分水平力，是第一道抗震防线。然而，与现浇混凝土相比，装配式混凝土剪力墙拼接区的存在削弱了结构的整体性，在地震中最易发生破坏，故装配式混凝土剪力墙自身的抗震性能好坏至关重要。

目前，国内外学者对装配式混凝土剪力墙结构的力学性能、传力机理等开展了很多相关研究。为了保障装配式混凝土剪力墙在服役期间充分发挥其承载力并具有良好的抗震性能，除了在设计阶段满足要求外，更需要在使用阶段对其进行健康监测，及时识别损伤并做出预警，保障人民的生命财产安全。

传统的健康监测和损伤识别技术一般是判断结构是否出现损伤或已有的损伤是否进一步发展，远远不能满足准确评估结构损伤状态的目的。为确定损伤位置和识别损伤程度提供一种快速直观的方法，开展损伤定位成像的算法具有重大意义。其中概率成像技术通过合理布设传感器，实现信号传输，并结合一定的定位算法和信号处理技术准确地实现对混凝土结构损伤的定位成像，直观地显示损伤信息(位置及程度)，具有较大的优越性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法，该方法有利于快速、有效、准确地对装配式混凝土剪力墙的损伤进行识别与定位。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法，包括以下步骤：

步骤1)将压电传感器嵌入剪力墙内部，以二维阵列的方式进行布置，形成二维压电传感器阵列；每个压电传感器分别与相邻的压电传感器以一发一收的方式组成一条激励-传感路径，所有传感路径构建成覆盖监测区域的传感网络；

步骤2)选择传感路径中的一个压电传感器作为激励器，通过信号发生器和电荷放大器，将激励信号加载到激励器进行激励，同时选择传感路径中的另一个压电传感器作为接收传感器，采集结构响应；

步骤3)计算不同级地震作用下传感网络中各条传感路径基于小波包能量差异系数的损伤指标DI；

步骤4)采用概率统计方法对所述损伤指标进行统计分析，判断损伤是否存在，以排除环境变化对结构损伤识别结果的影响；

步骤5)对所有传感路径的损伤指标进行统计分析，计算损伤出现在任一点(x，y)的概率值，进而进行概率成像。

进一步地，所述装配式混凝土剪力墙属于三层两跨现浇RC框架-装配式剪力墙结构体系。

进一步地，所述二维压电传感器阵列布置在二层剪力墙内。

进一步地，所述压电传感器由圆形压电陶瓷片经环氧树脂封装而成。

进一步地，所述传感网络由三行五列的压电传感器组成。

进一步地，所述不同级地震作用为峰值加速度0.1g-0.8g的地震波。

进一步地，所述激励信号是频率为10KHz、电压为10V的五峰波信号。

进一步地，所述步骤3)中，通过分析损伤状态与健康状态的小波包能量差异系数来获取各条传感路径的损伤指标，对a-b传感路径而言，损伤指标DI_a-b为：

其中，DI_a-b为压电传感器a激励、压电传感器b传感组成的激励-传感通道上的损伤指标，

表示传感路径a-b的健康结构响应信号的第i个频带能量，表示传感路径a-b的包含损伤结构响应信号的第i个频带能量，m＝2^j-1为小波包分解频带总数。

进一步地，所述步骤4)具体为：在结构无损状态下测得M组信号x_i(t)，i＝1,2,…,M，然后将任一组信号作为参考基准信号，其余M-1组信号相对于参考基准信号的损伤指标定义为

同样的，在结构有损状态下测得N组信号x^* _j(t)，j＝1,2,…,N，则这N组信号相对于参考基准信号的损伤指标定义为

采用概率统计函数t对所述损伤指标进行统计分析：

其中，

E(DI⁽¹⁾)和E(DI⁽²⁾)分别是DI_i ⁽¹⁾和DI_j ⁽²⁾的数学期望，σ₁和σ₂分别是DI_i ⁽¹⁾和DI_j ⁽²⁾的标准方差；

根据计算的t值是否大于设定阈值，判断所述损伤指标是由结构损伤引起还是由环境变化造成。

进一步地，所述步骤5)具体包括以下步骤：

5.1)对一条单独的传感路径而言，假设该条路径上的损伤指标是DI，则结构上任意一点在该条路径得到的信息下，判断发生损伤的概率为

其中，β是控制一条传感路径影响范围的尺度因子，R(x,y)是结构上任意一点与接收传感器和激励器的距离之和与接收传感器与激励器之间距离的比值；

5.2)对于二维压电传感器阵列，首先计算以一条单一路径为长轴的椭圆区域内全部点存在损伤的概率，然后通过叠加压电传感器阵列中所有路径确定的椭圆区域来计算整个监测区域内全部点出现损伤的概率；监测区域中任一点在一条路径中发生损伤的概率是：

其中，DI_ab表示该条路径上的损伤指标，R(x,y)是结构上一点分别到激励器a和接收传感器b之间距离之和与接收传感器到激励器之间距离的比值：

且

若传感网络中有n条传感路径，监测区域内最终的成像结果为：

因为判定损伤位置出现在像素最大的点，则损伤出现的位置(x₀,y₀)是(x₀,y₀)＝(X_max(P(x,y)),Y_max(P(x,y)))；

5.3)把步骤5.2)计算的概率值经正则化后得到概率分布图像，表明损伤存在的概率，其中概率值最大的坐标点为损伤的中心位置坐标，以进行损伤成像与定位。

相较于现有技术，本发明具有以下技术效果：

1、本发明能快速有效地实现装配式混凝土剪力墙的损伤识别并成像，确保装配式混凝土剪力墙在地震作用下的服役安全性。

2、本发明克服了传统损伤识别方法无法精确定位RC结构中损伤缺陷，满足了实时在线的无损健康监测需求。

3、本发明提取的损伤指标能很好地反应结构损伤前后信号的特征差异，该指标提取方法简单、快速，能有效地降低环境因素对损伤指标准确度的影响。

4、本发明基于提取信号特征建立的损伤指标经概率统计分析和t分布判断损伤是由外界环境引起还是结构自身损伤引起，排除误判率，提高成像结果。

5、本发明的损伤识别结果准确、图像清晰，能简单、快速地将结构损伤位置和程度可视化，具有较好的实际工程应用价值。

附图说明

图1为本发明实施例的方法实现流程图。

图2为本发明实施例中一榀三层两跨的现浇RC框架-装配式剪力墙结构模型示意图。

图3为本发明实施例中压电传感器示意图。

图4为本发明实施例中二维阵列传感器布设及信号采集装置图。

图5为本发明实施例中搭建传感网络的传感路径示意图。

图6为本发明实施例中传感路径影响区域示意图。

图7为本发明实施例中传感路径的基准和监测信号波形图。

图8为本发明实施例中装配式剪力墙结构损伤识别图像。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

本发明提供一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤1)搭建传感网络：

将压电传感器嵌入剪力墙内部，以二维阵列的方式进行布置，形成二维压电传感器阵列。

如图2、3、4所示，所述装配式混凝土剪力墙隶属于一榀三层两跨现浇RC框架-装配式剪力墙结构体系，所述二维压电传感器阵列由三行五列的压电传感器组成，布置在二层剪力墙内。所述压电传感器由圆形压电陶瓷片经环氧树脂封装而成。

确定传感路径：

如图5所示，每个压电传感器分别与相邻的压电传感器以一发一收的方式组成一条激励-传感路径(简称传感路径)，所有传感路径构建成覆盖监测区域的传感网络。这里需要说明的是，与任一压电传感器x相邻的压电传感器，指的是位于压电传感器x上、下、左、右、左上、左下、右上、右下的压电传感器(如果存在的话)。在本实施例中，所述传感路径为两个压电传感器之间的直线。根据装配式剪力墙结构中所需监测区域，要确保所构建的传感网络能够全部覆盖所需监测区域。

本实施例中的传感路径见表1，传感器坐标见表2。

表1

表2

步骤2)激励-采集信号：

如图4所示，选择传感路径中的一个压电传感器作为激励器，通过信号发生器和电荷放大器，将频率10KHz、电压10V的五峰波信号加载到激励器进行激励，同时选择传感路径中的另一个压电传感器作为接收传感器，采集结构响应。

如图7所示，将结构无损状态下的结构响应作为基准信号，将0.1g-0.8g峰值加速度地震波作用下的结构响应作为不同损伤工况(见表3)监测信号，依次选取激励/传感阵列中的压电传感器作为激励器，采集所有传感路径上的基准信号和监测信号。

表3

注：监测工况1为模型加载前的无损工况，作为基准。

步骤3)特征提取及建立损伤指标：

计算不同级地震作用下传感网络中各条传感路径基于小波包能量差异系数的损伤指标DI。具体为：

对a-b传感路径而言，通过分析损伤状态与健康状态的小波包能量差异系数来获取各条传感路径的损伤指标，该损伤指标DI_a-b为：

其中，DI_a-b为压电传感器a激励、压电传感器b传感组成的激励-传感通道上的损伤指标，

表示传感路径a-b的健康结构响应信号的第i个频带能量，

表示传感路径a-b的包含损伤结构响应信号的第i个频带能量，m＝2^j-1为小波包分解频带总数。

步骤4)损伤存在检验：

采用概率统计方法对所述损伤指标进行统计分析，判断损伤是否存在，以排除环境变化对结构损伤识别结果的影响。具体为：

在结构无损状态下测得M组信号x_i(t)，i＝1,2,…,M，然后将其中一组信号(如第一组信号，i＝1)作为参考基准信号，其余M-1组信号相对于参考基准信号的损伤指标定义为

同样的，在结构有损状态下测得N组信号x^* _j(t)，j＝1,2,…,N，则这N组信号相对于参考基准信号的损伤指标定义为

采用概率统计函数t对所述损伤指标进行统计分析：

其中，

E(DI⁽¹⁾)和E(DI⁽²⁾)分别是DI_i ⁽¹⁾和DI_j ⁽²⁾的数学期望，σ₁和σ₂分别是DI_i ⁽¹⁾和DI_j ⁽²⁾的标准方差；

根据计算的t值是否大于设定阈值，判断所述损伤指标是由结构损伤引起还是由环境变化造成。已有文献结果表明当置信度大于0.95时，能很好地分辨出结构有损和无损这两种状态；假如M＝N＝5则t分布的自由度ν＝M-1+N-2＝7，取置信度为0.975，则t _0.975＝2.36；这表明：如果得出t大于2.36，那么就说明该损伤指标DI确实是由结构损伤引起而非环境变化造成的。

步骤5)损伤坐标点概率计算：

对所有传感路径的损伤指标进行统计分析，计算损伤出现在任一点(x，y)的概率值，进而进行概率成像。具体包括以下步骤：

5.1)如图6所示，对一条单独的传感路径而言，假设该条路径上的损伤指标是DI，则结构上任意一点在该条路径得到的信息下，判断发生损伤的概率为其中，β是控制一条传感路径影响范围的尺度因子，大小为椭圆系最外面椭圆离心率的倒数，取1.1，R(x,y)是结构上任意一点与接收传感器和激励器的距离之和与接收传感器与激励器之间距离的比值。

如图6(a)所示，以L点为例，L点距离PZT A的距离是|AL|，距离PZTB的距离是|BL|，激励器和接收传感器的距离是|AB|，所以R_L(x,y)可以表示为：

5.2)对于二维压电传感器阵列，首先计算以某一条单一路径为长轴的椭圆区域内全部点存在损伤的概率，然后通过叠加压电传感器阵列中所有路径确定的椭圆区域来计算整个监测区域内全部点出现损伤的概率；监测区域中任一点在某一条路径中发生损伤的概率是：

其中，DI_ab表示该条路径上的损伤指标，R(x,y)是结构上一点分别到激励器a和接收传感器b之间距离之和与接收传感器到激励器之间距离的比值：

且

如图6(b)所示，以路径A4-S1为例，对于像素点A，R₄₁(x,y)表示点A分别到传感器A4和S1的距离之和与传感器A4和S1之间距离的比值，当R₄₁(x,y)＜β时，R₄₁(x,y)的值不变；当R₄₁(x,y)≥β时，将设定的β值赋给R₄₁(x,y)。

依次计算图6(b)中每条路径中的损伤指标，对于A点而言，通过叠加每条路径中关于A点的计算结果，可以获得A点出现损伤的概率，同理成像区域中所有像素点的集合能够反映结构上整个成像区域中的健康状态，同时值最大的点可以判定为损伤出现的位置。

若传感网络中有n条传感路径，监测区域内最终的成像结果为：

因为判定损伤位置出现在像素最大的点，则损伤出现的位置(x₀,y₀)是(x₀,y₀)＝(X_max(P(x,y)),Y_max(P(x,y)))。

5.3)损伤成像

把步骤5.2)计算的概率值经正则化后得到概率分布图像，表明损伤存在的概率，其中概率值最大的坐标点为损伤的中心位置坐标，以实现损伤的成像与定位的目的。

由以上步骤得到装配式混凝土剪力墙的损伤成像结果如图8所示，从该图可以很好的识别损伤位置和程度。

以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)将压电传感器嵌入装配式混凝土剪力墙内部，以二维阵列的方式进行布置，形成二维压电传感器阵列；每个压电传感器分别与相邻的压电传感器以一发一收的方式组成一条激励-传感路径，所有传感路径构建成覆盖监测区域的传感网络；

步骤2)选择传感路径中的一个压电传感器作为激励器，通过信号发生器和电荷放大器，将激励信号加载到激励器进行激励，同时选择传感路径中的另一个压电传感器作为接收传感器，采集结构响应；

步骤3)计算不同级地震作用下传感网络中各条传感路径基于小波包能量差异系数的损伤指标DI；

步骤4)采用概率统计方法对所述损伤指标进行统计分析，判断损伤是否存在，以排除环境变化对结构损伤识别结果的影响；

步骤5)对所有传感路径的损伤指标进行统计分析，计算损伤出现在任一点(x，y)的概率值，进而进行概率成像。

2.根据权利要求1所述的一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法，其特征在于，所述装配式混凝土剪力墙属于三层两跨现浇RC框架-装配式剪力墙结构体系。

3.根据权利要求1所述的一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法，其特征在于，所述二维压电传感器阵列布置在二层剪力墙内。

4.根据权利要求1所述的一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法，其特征在于，所述压电传感器由圆形压电陶瓷片经环氧树脂封装而成。

5.根据权利要求1所述的一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法，其特征在于，所述传感网络由三行五列的压电传感器组成。

6.根据权利要求1所述的一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法，其特征在于，所述不同级地震作用为峰值加速度0.1g-0.8g的地震波。

7.根据权利要求1所述的一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法，其特征在于，所述激励信号是频率为10KHz、电压为10V的正弦五峰波信号。

8.根据权利要求1所述的一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法，其特征在于，所述步骤3)中，通过分析损伤状态与健康状态的小波包能量差异系数来获取各条传感路径的损伤指标，对a-b传感路径而言，损伤指标DI_a-b为：

其中，DI_a-b为压电传感器a激励、压电传感器b传感组成的激励-传感通道上的损伤指标，

表示传感路径a-b的健康结构响应信号的第i个频带能量，

表示传感路径a-b的包含损伤结构响应信号的第i个频带能量，m＝2^j-1为小波包分解频带总数。

9.根据权利要求1所述的一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法，其特征在于，所述步骤4)具体为：在结构无损状态下测得M组信号x_i(t)，i＝1,2,…,M，然后将任一组信号作为参考基准信号，其余M-1组信号相对于参考基准信号的损伤指标定义为

同样的，在结构有损状态下测得N组信号

则这N组信号相对于参考基准信号的损伤指标定义为

采用概率统计函数t对所述损伤指标进行统计分析：

其中，

E(DI⁽¹⁾)和E(DI⁽²⁾)分别是DI_i ⁽¹⁾和DI_j ⁽²⁾的数学期望，σ₁和σ₂分别是DI_i ⁽¹⁾和DI_j ⁽²⁾的标准方差；

根据计算的t值是否大于设定阈值，判断所述损伤指标是由结构损伤引起还是由环境变化造成。

10.根据权利要求1所述的一种用于装配式混凝土剪力墙损伤识别的概率成像方法，其特征在于，所述步骤5)具体包括以下步骤：

5.1)对一条单独的传感路径而言，假设该条路径上的损伤指标是DI，则结构上任意一点在该条路径得到的信息下，判断发生损伤的概率为

其中，β是控制一条传感路径影响范围的尺度因子，R(x,y)是结构上任意一点与接收传感器和激励器的距离之和与接收传感器与激励器之间距离的比值；

5.2)对于二维压电传感器阵列，首先计算以一条单一路径为长轴的椭圆区域内全部点存在损伤的概率，然后通过叠加压电传感器阵列中所有路径确定的椭圆区域来计算整个监测区域内全部点出现损伤的概率；监测区域中任一点在一条路径中发生损伤的概率是：

其中，DI_ab表示该条路径上的损伤指标，R(x,y)是结构上一点分别到激励器a和接收传感器b之间距离之和与接收传感器到激励器之间距离的比值：

且

若传感网络中有n条传感路径，监测区域内最终的成像结果为：

因为判定损伤位置出现在像素最大的点，则损伤出现的位置(x₀,y₀)是(x₀,y₀)＝(X_max(P(x,y)),Y_max(P(x,y)))；

5.3)把步骤5.2)计算的概率值经正则化后得到概率分布图像，表明损伤存在的概率，其中概率值最大的坐标点为损伤的中心位置坐标，以进行损伤成像与定位。

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