CN112629647B - 大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法 - Google Patents

大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法，先对桥梁监测加速度信号计算频谱；根据频谱一阶能量峰值对应桥梁一阶频率来确定高通滤波截止频率，通过滤波去除信号中的低频噪声干扰，并采用递归加速度积分方法计算桥梁实时振动位移；再通过对积分位移数据进行实时递归希尔伯特变换获得信号数据的实部和虚部，对信号进行复平面表达并评估，实现了涡振的识别预警。本发明的优点是具有实时性高、高精度，准确和直观；在线实时涡振识别和测量桥梁涡振时的振动特性，进行桥梁的涡振预警和在线监测。

Description

大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法
技术领域
本发明涉及大跨桥梁结构监测领域，特别涉及一种大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法。
背景技术
桥梁涡激共振是桥梁运营中的一个重要振动问题，是由周期性交替脱落的漩涡引起的主梁限幅振动现象。虽然桥梁涡振不像颤振、驰振等发散性振动会导致桥梁动力失稳和破坏，但是涡振很容易在低风速下发生，并且较大的振幅会造成桥梁缆索等结构的疲劳，也会影响行车舒适性和行车安全，因此，桥梁涡振的实时在线识别和预警十分重要，并且是桥梁运维管理以及进行后续振动控制的基础。
目前，桥梁的涡振响应及特性研究相对成熟，但主要是基于振动后数据的批处理，具有一定的后效性，以及大量的桥梁涡振半主动控制研究的前提是要实时在线识别出桥梁涡振的产生。因此，迫切需要一种针对在线监测环境下的桥梁涡振事件发生的实时识别方法。
桥梁正常运营状态下的环境激励随机振动和涡激共振时的振动特性有明显区别，涡振发生时，桥梁振动近似一种单模态的振动形式，其频谱呈现单一能量峰值，其余峰值能量很小，桥梁响应类似标准正弦函数。基于桥梁的涡振特性，目前的桥梁涡振识别主要是对通过人工肉眼识别桥梁监测数据中的稳定正弦振动段，或者通过对一段数据进行频谱分析并人工判断是否只有单一频谱峰值，这两种方法的缺点在于人工肉眼判断误差大，不准确，容易误判或漏判断；批处理频谱分析方法不能在线实时判断。并且上述两种方法均无法准确感知涡振的发生和结束时刻。这是本申请需要着重改善的地方。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是要提供一种基于希尔伯特变换的大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法。
为了解决以上的技术问题，本发明提供了一种大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法，包括以下的步骤：
步骤S1：基于桥梁加速度监测信号时程，通过快速傅里叶变换FFT计算频谱，读取频谱一阶能量峰值对应的横坐标，获得结构的一阶频率
Figure 615387DEST_PATH_IMAGE001
，并确定滤波截止频率
Figure 151410DEST_PATH_IMAGE002
：
Figure 58186DEST_PATH_IMAGE003
；
式中，
Figure 72279DEST_PATH_IMAGE004
为滤波比例系数；对于大跨桥梁，
Figure 13690DEST_PATH_IMAGE004
取为
Figure 455036DEST_PATH_IMAGE005
；
步骤S2：通过递归高通滤波方法去除加速度信号中的低频噪声干扰，递归滤波器的形式为：
Figure 849108DEST_PATH_IMAGE006
；
式中，
Figure 168356DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 964274DEST_PATH_IMAGE008
分别为输入和输出信号，
Figure 842100DEST_PATH_IMAGE009
为近似于1的常数；
步骤S3：采用递归加速度积分方法计算桥梁的振动位移：
先采用递归最小二乘法对桥梁加速度监测信号进行基线校正，再采用递归高通滤波消除加速度信号中的低频噪声，最后通过时域二次积分方法将加速度信号积分得到桥梁振动位移数据；
步骤S4：对积分位移数据进行短时递归希尔伯特变换，构造复数域的解析信号，并获得信号数据的实部和虚部，对信号进行复平面表达：
Figure 723468DEST_PATH_IMAGE010
；
式中，
Figure 79363DEST_PATH_IMAGE011
为对时域信号
Figure 323263DEST_PATH_IMAGE012
进行希尔伯特变换：
Figure 247356DEST_PATH_IMAGE013
；
对于离散监测信号数据，其希尔伯特变换计算式为：
Figure 442452DEST_PATH_IMAGE014
；
式中，
Figure 274142DEST_PATH_IMAGE015
为采样信号；
Figure 106969DEST_PATH_IMAGE016
为信号采样长度，
Figure 326597DEST_PATH_IMAGE017
为脉冲响应乘子，表达形式为：
Figure 979296DEST_PATH_IMAGE018
；
通过计算得到复数域解析信号的实部和虚部，以实部为x轴，虚部为y轴绘制数据复平面向量图像；
或通过直接对实时加速度监测信号进行短时希尔伯特变换，并且以实部为x轴，虚部为y轴绘制数据复平面向量图像；
步骤S5：涡振判断：
1） 复数域解析信号的实部和虚部生成的向量图像：
若涡振产生，图像呈现圆形特征；非涡振区的图像杂乱无章无规律，对涡振的产生进行实时识别和预警；
2） 对实时加速度监测信号进行短时希尔伯特变换，其实部和虚部生成的向量图像：
若涡振产生，图像呈现近似圆形特征；非涡振区的图像杂乱无章无规律,对涡振的产生进行实时识别和预警。
基于所述步骤S3中的加速度信号积分得到桥梁振动位移数据，得到桥梁涡振过程中的瞬时频率、相位以及振幅；
1）计算桥梁涡振的瞬时相位：
基于加速度积分所得位移信号的短时递归希尔伯特变换，得到复数域解析信号的实部和虚部，则桥梁涡振的瞬时相位
Figure 880255DEST_PATH_IMAGE019
：
Figure 505272DEST_PATH_IMAGE020
；
2）计算桥梁涡振的瞬时频率：
对瞬时相位关于时间求一次导数，得到桥梁涡振的瞬时频率
Figure 397267DEST_PATH_IMAGE021
：
Figure 740523DEST_PATH_IMAGE022
；
3）计算桥梁涡振的实时振幅：
涡振期间的桥梁实时振幅
Figure 507491DEST_PATH_IMAGE023
由复数域解析信号的实部和虚部计算求得：
Figure 987014DEST_PATH_IMAGE024
；
对桥梁涡振实时跟踪测量。
本发明基于桥梁涡振时的类正弦振动特性，采用了希尔伯特变换将时域一维监测信号进行处理转换为二维复平面向量，当涡振发生时，该二维复平面向量图形呈现标准的圆形，清晰、直观地识别桥梁涡振的发生。
本发明的优越功效在于：
1） 本发明基于监测加速度数据的递归处理和短时递归希尔伯特变换，可实时显示出桥梁的振动状态，并且桥梁环境随机振动和涡振下的显示结果有明显差异，能直观、准确地感知桥梁涡振的发生，服务于桥梁的振动控制和运营维护工作，并且满足在线监测环境下的实时性、连续性的要求，易于实现，具有很高的工程应用价值和广阔的应用前景；
2） 本发明方法过程简单，通过实时监测数据处理分析结果表明，极易识别和感知桥梁涡振的产生，通过计算涡振的瞬时指标可实现涡振实时预警和在线测量，并且计算效率高，可持续稳定运行；
3） 本发明方法具有实时性高（秒级）、高精度，准确和直观等特点；
4） 本发明方法可用于在线实时感知桥梁涡振的开始和结束时刻以及识别和测量桥梁涡振时的振动特性，如瞬时频率、相位、幅值等，并据此进行桥梁的涡振预警和在线监测；
5） 本发明方法的应用场景广泛。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明方法的流程图；
图2a为涡振发生时原始加速度信号希尔伯特变换复平面向量图；
图2b为涡振发生时信号积分处理后希尔伯特变换复平面向量图；
图3a为环境随机振动时原始加速度信号希尔伯特变换复平面向量图；
图3b为环境随机振动时信号积分处理后希尔伯特变换复平面向量图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
图1示出了本发明实施例的方法流程图。如图1所示，本发明提供了一种大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法，采用实桥健康监测系统的加速度传感器获取的实时加速度数据进行计算分析，采样频率为50Hz，包括以下步骤：
S1：基于桥梁加速度监测信号时程，通过快速傅里叶变换FFT计算频谱，读取频谱一阶能量峰值对应的横坐标，获得结构的一阶频率
Figure 548445DEST_PATH_IMAGE025
，并确定滤波截止频率
Figure 113419DEST_PATH_IMAGE026
：
Figure 152919DEST_PATH_IMAGE027
；
式中，
Figure 752528DEST_PATH_IMAGE028
为滤波比例系数；对于大跨桥梁，
Figure 995114DEST_PATH_IMAGE028
取为；
S2：通过递归高通滤波方法去除加速度信号中的低频噪声干扰，递归滤波器的形式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
；
式中，
Figure 640859DEST_PATH_IMAGE030
和
Figure DEST_PATH_IMAGE031
分别为输入和输出信号，
Figure 952892DEST_PATH_IMAGE032
为近似于1的常数；
S3：采用递归加速度积分方法计算桥梁的振动位移：
先采用递归最小二乘法对桥梁加速度监测信号进行基线校正，再采用递归高通滤波消除加速度信号中的低频噪声，最后通过时域二次积分方法将加速度信号积分得到桥梁振动位移数据；
S4：对积分位移数据进行短时递归希尔伯特变换，构造复数域的解析信号，并获得信号数据的实部和虚部，对信号进行复平面表达：
Figure DEST_PATH_IMAGE033
；
式中，
Figure 482DEST_PATH_IMAGE034
为对时域信号
Figure DEST_PATH_IMAGE035
进行希尔伯特变换：
Figure 874023DEST_PATH_IMAGE036
；
对于离散监测信号数据，其希尔伯特变换计算式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE037
；
式中，
Figure 7064DEST_PATH_IMAGE038
为采样信号；
Figure DEST_PATH_IMAGE039
为信号采样长度，
Figure 122787DEST_PATH_IMAGE040
为脉冲响应乘子，表达形式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
；
通过计算得到复数域解析信号的实部和虚部，并且以实部为x轴，虚部为y轴绘制数据复平面向量图像；若涡振产生，图像呈现圆形特征，如图2b所示；非涡振区的图像杂乱无章无规律，如图3b所示，对涡振的产生进行实时识别和预警；
通过直接对实时加速度监测信号进行短时希尔伯特变换，并且以实部为x轴，虚部为y轴绘制数据复平面向量图像；若涡振产生，图像呈现近似圆形特征，如图2a所示；非涡振区的图像杂乱无章无规律,如图3a所示，对涡振的产生进行实时识别和预警。
本发明还提供了一种大跨悬索桥涡振事件的实时跟踪测量方法，包括如下的步骤：
1）：实时测量当前时刻的振动位移大小：
先采用递归最小二乘法对桥梁加速度监测信号进行基线校正，再采用递归高通滤波消除加速度信号中的低频噪声，最后通过时域二次积分方法将加速度信号积分得到桥梁振动位移数据；
2）计算桥梁涡振的瞬时相位：
基于加速度积分所得位移信号的短时递归希尔伯特变换，得到复数域解析信号的实部和虚部，则桥梁涡振的瞬时相位
Figure DEST_PATH_IMAGE043
：
Figure DEST_PATH_IMAGE045
；
3）计算桥梁涡振的瞬时频率：
对瞬时相位关于时间求一次导数，得到桥梁涡振期间的瞬时频率
Figure DEST_PATH_IMAGE047
：
Figure DEST_PATH_IMAGE049
；
4）计算桥梁涡振的实时振幅：
桥梁涡振期间的实时振幅
Figure DEST_PATH_IMAGE051
由复数域解析信号的实部和虚部计算求得：
Figure DEST_PATH_IMAGE053
；
实现对涡振的实时全过程测量。
本发明可用于悬索桥、斜拉桥等大跨桥梁的主梁和细长承力构件的涡振监测和预警，如拉索、主缆和吊索中，为桥梁业主监控管理服务；也可用于上述大跨桥梁风洞试验室内的缩尺模型气动试验和节段气动试验的过程监控之中；亦可用于其它具备横风向涡激振动监控需求的其它工程结构，如大跨索膜结构、缆索、塔、高层建筑等。
以上所述仅为本发明的优先实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法，包括以下的步骤：
步骤S1：基于桥梁加速度监测信号时程，通过快速傅里叶变换FFT计算频谱，读取频谱一阶能量峰值对应的横坐标，获得结构的一阶频率
Figure 710389DEST_PATH_IMAGE001
，并确定滤波截止频率
Figure 571160DEST_PATH_IMAGE002
：
Figure 257356DEST_PATH_IMAGE003
；
式中，
Figure 198768DEST_PATH_IMAGE004
为滤波比例系数；
步骤S2：通过递归高通滤波方法去除加速度信号中的低频噪声干扰，递归滤波器的形式为：
Figure 108955DEST_PATH_IMAGE005
；
式中，
Figure 34185DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 992914DEST_PATH_IMAGE007
分别为输入和输出信号，
Figure 319990DEST_PATH_IMAGE008
为近似于1的常数；
步骤S3：采用递归加速度积分方法计算桥梁的振动位移：
先采用递归最小二乘法对桥梁加速度监测信号进行基线校正，再采用递归高通滤波消除加速度信号中的低频噪声，最后通过时域二次积分方法将加速度信号积分得到桥梁振动位移数据，得到桥梁涡振过程中的瞬时频率、相位以及振幅；
1）计算桥梁涡振的瞬时相位：
基于加速度积分所得位移信号的短时递归希尔伯特变换，得到复数域解析信号的实部和虚部，则桥梁涡振的瞬时相位
Figure 276445DEST_PATH_IMAGE009
：
Figure 157813DEST_PATH_IMAGE010
；
2）计算桥梁涡振的瞬时频率：
对瞬时相位关于时间求一次导数，得到桥梁涡振的瞬时频率
Figure 982550DEST_PATH_IMAGE011
：
Figure 164133DEST_PATH_IMAGE012
；
3）计算桥梁涡振的实时振幅：
涡振期间的桥梁实时振幅
Figure 353805DEST_PATH_IMAGE013
由复数域解析信号的实部和虚部计算求得：
Figure 175000DEST_PATH_IMAGE014
；
步骤S4：对积分位移数据进行短时递归希尔伯特变换，构造复数域的解析信号，并获得信号数据的实部和虚部，对信号进行复平面表达：
Figure 741110DEST_PATH_IMAGE015
；
式中，
Figure 511620DEST_PATH_IMAGE016
为对时域信号
Figure 137774DEST_PATH_IMAGE017
进行希尔伯特变换：
Figure 56051DEST_PATH_IMAGE018
对于离散监测信号数据，其希尔伯特变换计算式为：
Figure 160273DEST_PATH_IMAGE019
式中，
Figure 316448DEST_PATH_IMAGE020
为采样信号；
Figure 785607DEST_PATH_IMAGE021
为信号采样长度，
Figure 128863DEST_PATH_IMAGE022
为脉冲响应乘子，表达形式为：
Figure 36777DEST_PATH_IMAGE023
；
通过计算得到复数域解析信号的实部和虚部，以实部为x轴，虚部为y轴绘制数据复平面向量图像；
步骤S5：涡振判断：
若涡振产生，图像呈现圆形特征；非涡振区的图像杂乱无章无规律，对涡振的产生进行实时识别和预警。
2.一种大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法，包括以下的步骤：
S1：对桥梁实时加速度监测信号进行短时希尔伯特变换，并且以实部为x轴，虚部为y轴绘制数据复平面向量图像；
S2：若涡振产生，图像呈现近似圆形特征；非涡振区的图像杂乱无章无规律,对涡振的产生进行实时识别和预警。
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