CN112229355A - 一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法和系统 - Google Patents

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CN112229355A CN202011461793.9A CN202011461793A CN112229355A CN 112229355 A CN112229355 A CN 112229355A CN 202011461793 A CN202011461793 A CN 202011461793A CN 112229355 A CN112229355 A CN 112229355A
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Abstract

本申请公开了一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法,该方法包括利用拖车拖着挂车行驶过桥梁,所述拖车作为激励桥梁振动的激励源;利用安装在所述挂车上的加速度计,记录所述挂车经过桥梁时的加速度信号;对所述加速度信号进行第一类信号处理,得到桥梁的固有频率;对所述加速度信号进行自适应最优核时频分析,得到所述加速度信号的时频域表示,对利用时频域表示的加速度信号选取所述固有频率,构建所述固有频率下桥梁的模态振型。上述方法能够得到同时在时域和频率具有更高分辨率的时频图,使得桥梁频率识别以及模态振型构建更加准确,提高识别精度。本申请还公开了一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统。

Description

一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法和系统
技术领域
本发明属于桥梁检测技术领域,特别是涉及一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法和系统。
背景技术
桥梁是交通运输中的一种重要的基础设施,可以跨越峡谷、河流、湖泊等阻碍,我国已经服役十年以上的桥梁占现有总桥梁数量的70.81%,随着桥梁服役时间的增加,材料性能逐渐退化,再加上负荷超载等不利因素,导致桥梁的健康状况越来越严峻,而桥梁一旦发生事故会造成巨大的财产损失,甚至可能造成人员伤亡,因此,大量的桥梁都需要进行健康检测,以保证其安全运行。然而,现有的桥梁健康检测要集中在特大桥或大型桥上,对于中小跨度的桥梁缺乏有效的检测。
需要说明的是,桥梁振动就会有自振频率,从小到大的频率分别为第一阶自振频率、第二阶自振频率、第三阶自振频率,以此类推,当桥梁在每一阶自振频率振动时,会有相应的第几阶振型,称为模态振型。现在对桥梁健康监测的方法很多,然而很多方法都是以得到桥梁的相关参数作为前提,所以如何得到桥梁的相关参数是一个非常关键的问题。将传感器直接安装在桥梁上采集数据的方法称为直接法,目前大部分桥梁健康监测都是直接法,需要将大量的传感器安装在桥梁上,监测系统非常复杂,各种传感器和传输线以及数据采集系统建造成本很高,耗费人力物力,所以,还出现了利用测试车辆通过桥梁实现桥梁参数识别的间接法,首先在车辆上安装传感器,然后使安装了传感器的车辆行驶过桥梁,车辆上的传感器会记录相关数据,然后对车辆记录的数据进行处理从而得到桥梁的相关参数,实现对桥梁的健康检测,然而,不管是直接法还是间接法,桥梁健康检测的难点之一就是对采集到的数据进行信号处理,信号处理方法的不同会使得处理数据的效率和结果都会有差异,精度也存在差异。例如,快速傅里叶变换(FFT)得到的图像只有频域信息,可以得到桥梁的固有频率,但是没有包含加速度信号与时间的关系;利用短时傅里叶变换(STFT)可以得到加速度信号的时频图,同时得到加速度信号与时间和频率的关系,但是短时傅里叶变换(STFT)在时域和频域分辨率有缺陷,增大时域分辨率就会导致频域分辨率降低,而反过来增大频域分辨率还会导致时域分辨率降低。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供了一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法和系统,能够得到同时在时域和频率更高分辨率的时频图,使得桥梁频率识别以及模态振型构建更加准确,提高识别精度。
本发明提供的一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法,包括:
利用拖车拖着挂车行驶过桥梁,所述拖车作为激励桥梁振动的激励源;
利用安装在所述挂车上的加速度计,记录所述挂车经过桥梁时的加速度信号;
对所述加速度信号进行第一类信号处理,得到桥梁的固有频率;
对所述加速度信号进行自适应最优核时频分析,得到所述加速度信号的时频域表示,对利用时频域表示的加速度信号选取所述固有频率,构建所述固有频率下桥梁的模态振型。
优选的,在上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法中,所述第一类信号处理为快速傅里叶变换。
优选的,在上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法中,所述加速度计设置在所述挂车的轮轴处。
优选的,在上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法中,利用拖车拖着挂车以2m/s至20m/s之间的一个速度匀速行驶过桥梁。
优选的,在上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法中,利用拖车拖着挂车行驶过长度为13m至40m的桥梁。
本发明提供的一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统,利用拖车拖着挂车行驶过桥梁,所述拖车作为激励桥梁振动的激励源,包括:
记录部件,用于利用安装在所述挂车上的加速度计,记录所述挂车经过桥梁时的加速度信号;
第一信号处理部件,用于对所述加速度信号进行第一类信号处理,得到桥梁的固有频率;
模态振型构建部件,用于对所述加速度信号进行自适应最优核时频分析,得到所述加速度信号的时频域表示,对利用时频域表示的加速度信号选取所述固有频率,构建所述固有频率下桥梁的模态振型。
优选的,在上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统中,所述第一信号处理部件具体用于对所述加速度信号进行快速傅里叶变换。
优选的,在上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统中,所述加速度计设置在所述挂车的轮轴处。
优选的,在上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统中,所述拖车拖着挂车以2m/s至20m/s之间的一个速度匀速行驶过桥梁。
优选的,在上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统中,所述桥梁的长度为13m至40m。
通过上述描述可知,本发明提供的上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法,由于包括先利用拖车拖着挂车行驶过桥梁,所述拖车作为激励桥梁振动的激励源;然后利用安装在所述挂车上的加速度计,记录所述挂车经过桥梁时的加速度信号;再对所述加速度信号进行第一类信号处理,得到桥梁的固有频率;最后对所述加速度信号进行自适应最优核时频分析,得到所述加速度信号的时频域表示,对利用时频域表示的加速度信号选取所述固有频率,构建所述固有频率下桥梁的模态振型,因此能够得到同时在时域和频率更高分辨率的时频图,使得桥梁频率识别以及模态振型构建更加准确,提高识别精度。本发明提供的上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统具有与上述方法同样的优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法的实施例的示意图;
图2为拖车拖着挂车通过桥梁的示意图;
图3为挂车加速度的示意图;
图4为对挂车加速度进行快速傅里叶变换的示意图;
图5为加速度自适应最优核时频分析的示意图;
图6为加速度自适应最优核时频分析构建桥梁前两阶竖向模态振型的示意图,其中,(a)为桥梁第一阶真实模态振型平方与本方法构建的模态振型平方对比示意图,(b)为桥梁第二阶真实模态振型平方与本方法构建的模态振型平方对比示意图;
图7为本发明提供的一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统的实施例的示意图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法和系统,能够得到同时在时域和频率更高分辨率的时频图,使得桥梁频率识别以及模态振型构建更加准确,提高识别精度。
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明提供的一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法的实施例如图1所示,图1为本发明提供的一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法的实施例的示意图,该方法包括如下步骤:
S1:利用拖车拖着挂车行驶过桥梁,拖车作为激励桥梁振动的激励源;
需要说明的是,如图2所示,图2为拖车201拖着挂车202通过桥梁的示意图,这里采用的拖车201一般是二轴车辆,而挂车202是单轴车辆,使拖车201带着后面的挂车202通过需要检测的桥梁,拖车201是有动力驱动的,而挂车202并没有驱动装置,只是在拖车201的带领下跟着拖车201前进。
S2:利用安装在挂车202上的加速度计203,记录挂车202经过桥梁时的加速度信号;
S3:对加速度信号进行第一类信号处理,得到桥梁的固有频率;
S4:对加速度信号进行自适应最优核时频分析,得到加速度信号的时频域表示,对利用时频域表示的加速度信号选取固有频率,构建固有频率下桥梁的模态振型。
需要说明的是,在这种情况下,采用的是自适应最优核时频分析(AOK-TFR)来确定模态振型,可以得到比短时傅里叶变换分辨率更高的时频表示,从而构建模态振型也更加准确。具体的,带固定窗口或内核的时频表示在许多应用程序中非常突出,但仅对有限类别的信号表现良好,使用依赖于信号的内核表示可以克服这一限制。
信号s(t)的双线性时频表示为
Figure 140623DEST_PATH_IMAGE001
其中的
Figure 182528DEST_PATH_IMAGE002
(t,
Figure 260075DEST_PATH_IMAGE003
)为得到的关于时间
Figure 260392DEST_PATH_IMAGE004
和频率
Figure 50319DEST_PATH_IMAGE003
分布的能量值,
Figure 364757DEST_PATH_IMAGE005
Figure 562389DEST_PATH_IMAGE006
Figure 733607DEST_PATH_IMAGE007
)为变换所需的核函数,可以根据信号进行调整,核函数很好的匹配输入信号的成分,就可以得到高质量的时频表示结果,
Figure 16690DEST_PATH_IMAGE006
Figure 993873DEST_PATH_IMAGE007
为坐标参数,
Figure 796744DEST_PATH_IMAGE008
为对称模糊度函数,可以表示为:
Figure 122552DEST_PATH_IMAGE009
其中,s为输入的所需变换的信号,s*表示复共轭,
通过上述描述可知,本发明提供的上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法的实施例中,由于包括先利用拖车拖着挂车行驶过桥梁,拖车作为激励桥梁振动的激励源;然后利用安装在挂车上的加速度计,记录挂车经过桥梁时的加速度信号;再对加速度信号进行第一类信号处理,得到桥梁的固有频率;最后对加速度信号进行自适应最优核时频分析,得到加速度信号的时频域表示,对利用时频域表示的加速度信号选取固有频率,构建固有频率下桥梁的模态振型,可见由于采用了自适应最优核时频分析,因此能够得到同时在时域和频率更高分辨率的时频图,使得桥梁频率识别以及模态振型构建更加准确,提高识别精度。
在上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法的一个具体实施例中,第一类信号处理可以为快速傅里叶变换。这里采用的快速傅里叶变换原理简单,计算方便,可以很容易得到信号的频率分布幅值,方便快捷地识别信号包含的主要频率。当然还可以根据实际需要选用其他的方式,此处并不做限制。
在上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法的另一个具体实施例中,加速度计可以设置在挂车的轮轴处,这样就可以记录轮轴的竖向运动,其主要的激励来自桥梁振动和路面不平整。
本领域技术人员可以理解的是,可以利用拖车拖着挂车以2m/s至20m/s之间的一个速度匀速行驶过桥梁,之所以选择这个区间内的速度,是因为太慢的话则效率较低,也不能太快,因为太快的车速经过桥梁时间太短,记录的加速度信号就较少,信号处理时难度更大,识别桥梁的频率和模态振型就更困难。进一步的,该速度可以优选为10m/s,进一步的,可以利用拖车拖着挂车行驶过长度为13m至40m的桥梁,进一步的,该桥梁的长度可以优选为20m。
下面以一个具体例子对上述实施例进行说明:
对我国规范中的一种公路桥梁进行了有限元模拟计算,利用ANSYS建模得到20m长度的箱梁桥,然后将此桥梁的有限元模型导入到MATLAB软件中,模拟了拖车带着挂车经过此桥梁的情况,在MATLAB计算中,桥梁表面附加了路面粗糙度。在右轮距离桥梁右边缘4.8m的情况下,拖车和挂车以10m/s的速度经过桥梁,挂车记录的加速度信号如图3所示,图3为挂车加速度的示意图,然后对挂车的加速度信号利用上面实施例提供的方法进行处理,对挂车的加速度进行了快速傅里叶变换,如图4所示,图4为对挂车加速度进行快速傅里叶变换的示意图,可以识别出桥梁的前两阶竖向频率,分别为5.13Hz和17.40Hz,桥梁真实前两阶竖向频率分别为5.11Hz和17.67Hz,所以本方法识别桥梁频率非常准确。
然后对挂车的加速度进行了自适应最优核时频分析,得到的时频图如图5所示,图5为加速度自适应最优核时频分析的示意图,可以看到最突出的频率为2Hz左右,为挂车自身频率,然后就是在桥梁的一阶频率5.11Hz附近比较突出。利用自适应最优核时频分析之后的数据,构建桥梁前两阶竖向模态振型平方如图6所示,图6为加速度自适应最优核时频分析构建桥梁前两阶竖向模态振型的示意图,其中,(a)为桥梁第一阶真实模态振型平方与本方法构建的模态振型平方对比示意图,(b)为桥梁第二阶真实模态振型平方与本方法构建的模态振型平方对比示意图,可以看到构建的前两阶竖向模态振型平方与真实的桥梁模态振型平方非常接近,所以,利用本方法可以识别桥梁的固有频率,并且能构建桥梁模态振型。
本发明提供的一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统的实施例如图7所示,图7为本发明提供的一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统的实施例的示意图,其利用拖车拖着挂车行驶过桥梁,拖车作为激励桥梁振动的激励源,这里采用的拖车一般是二轴车辆,而挂车是单轴车辆,使拖车带着后面的挂车通过需要检测的桥梁,拖车是有动力驱动的,而挂车并没有驱动装置,只是在拖车的带领下跟着拖车前进,包括:
记录部件701,用于利用安装在挂车上的加速度计,记录挂车经过桥梁时的加速度信号;
第一信号处理部件702,用于对加速度信号进行第一类信号处理,得到桥梁的固有频率;
模态振型构建部件703,用于对加速度信号进行自适应最优核时频分析,得到加速度信号的时频域表示,对利用时频域表示的加速度信号选取固有频率,构建固有频率下桥梁的模态振型。
需要说明的是,在这种情况下,采用的是自适应最优核时频分析(AOK-TFR)来确定模态振型,可以得到比短时傅里叶变换分辨率更高的时频表示,从而构建模态振型也更加准确。具体的,带固定窗口或内核的时频表示在许多应用程序中非常突出,但仅对有限类别的信号表现良好,使用依赖于信号的内核表示可以克服这一限制,这里核函数
Figure 909242DEST_PATH_IMAGE005
根据信号进行调整,核函数很好的匹配输入信号的成分,就可以得到高质量的时频表示结果。
上述系统能够得到同时在时域和频率更高分辨率的时频图,使得桥梁频率识别以及模态振型构建更加准确,提高识别精度。
在上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统的一个具体实施例中,第一信号处理部件具体用于对加速度信号进行快速傅里叶变换。这里采用的快速傅里叶变换原理简单,计算方便,可以很容易得到信号的频率分布幅值,方便快捷地识别信号包含的主要频率。当然还可以根据实际需要选用其他的方式,此处并不做限制。
在上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统的另一个具体实施例中,加速度计设置在挂车的轮轴处,这样就可以记录轮轴的竖向运动,其主要的激励来自桥梁振动和路面不平整。
本领域技术人员可以理解的是,在上述基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统的实施例中,拖车可以拖着挂车以2m/s至20m/s之间的一个速度匀速行驶过桥梁,之所以选择这个区间内的速度,是因为太慢的话则效率较低,也不能太快,因为太快的车速经过桥梁时间太短,记录的加速度信号就较少,信号处理时难度更大,识别桥梁的频率和模态振型就更困难。进一步的该速度可以为10m/s,进一步的,桥梁的长度可以为13m至40m,进一步的该长度可以为20m。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法,其特征在于,包括:
利用拖车拖着挂车行驶过桥梁,所述拖车作为激励桥梁振动的激励源;
利用安装在所述挂车上的加速度计,记录所述挂车经过桥梁时的加速度信号;
对所述加速度信号进行第一类信号处理,得到桥梁的固有频率;
对所述加速度信号进行自适应最优核时频分析,得到所述加速度信号的时频域表示,对利用时频域表示的加速度信号选取所述固有频率,构建所述固有频率下桥梁的模态振型。
2.根据权利要求1所述的基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法,其特征在于,所述第一类信号处理为快速傅里叶变换。
3.根据权利要求1所述的基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法,其特征在于,所述加速度计设置在所述挂车的轮轴处。
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法,其特征在于,利用拖车拖着挂车以2m/s至20m/s之间的一个速度匀速行驶过桥梁。
5.根据权利要求1-3任一项所述的基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测方法,其特征在于,利用拖车拖着挂车行驶过长度为13m至40m的桥梁。
6.一种基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统,利用拖车拖着挂车行驶过桥梁,所述拖车作为激励桥梁振动的激励源,其特征在于,包括:
记录部件,用于利用安装在所述挂车上的加速度计,记录所述挂车经过桥梁时的加速度信号;
第一信号处理部件,用于对所述加速度信号进行第一类信号处理,得到桥梁的固有频率;
模态振型构建部件,用于对所述加速度信号进行自适应最优核时频分析,得到所述加速度信号的时频域表示,对利用时频域表示的加速度信号选取所述固有频率,构建所述固有频率下桥梁的模态振型。
7.根据权利要求6所述的基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统,其特征在于,所述第一信号处理部件具体用于对所述加速度信号进行快速傅里叶变换。
8.根据权利要求6所述的基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统,其特征在于,所述加速度计设置在所述挂车的轮轴处。
9.根据权利要求6-8任一项所述的基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统,其特征在于,所述拖车拖着挂车以2m/s至20m/s之间的一个速度匀速行驶过桥梁。
10.根据权利要求6-8任一项所述的基于信号处理和挂车响应的桥梁移动检测系统,其特征在于,所述桥梁的长度为13m至40m。
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Application publication date: 20210115

Assignee: HUNAN GREEN FIELD AVIATION TECHNOLOGY CO.,LTD.

Assignor: HUNAN University

Contract record no.: X2024980001683

Denomination of invention: A Bridge Movement Detection Method and System Based on Signal Processing and Trailer Response

Granted publication date: 20210223

License type: Common License

Record date: 20240130

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