CN112729370A

CN112729370A - 桥梁动态应变监测系统校准方法

Info

Publication number: CN112729370A
Application number: CN202011611782.4A
Authority: CN
Inventors: 彭璐; 荆根强; 崔建军; 张冰; 罗翥; 王义旭; 苗娜
Original assignee: Research Institute of Highway Ministry of Transport
Current assignee: Research Institute of Highway Ministry of Transport
Priority date: 2020-12-31
Filing date: 2020-12-31
Publication date: 2021-04-30

Abstract

本发明提供一种桥梁动态应变监测系统校准方法，其主要特征是，将标准传感器放置在待校准传感器平行贴近一侧，并调整方位使其达到试验状态，连接标准传感器、待校准传感器于共源激励多源数据采集仪上，开启数据采集功能，对桥梁结构实施被动激励情况下的动态监测，在共源激励条件下默认正常情况下两个传感器产生的信号是相同的或数据序列变化趋势时候相同的，通过便捷式数据采集仪对在线监测系统对标准传感器和监测系统的待校准传感器同时进行数据采集，获取应变监测与标准传感器的测量数据，其优点是，可以通过便捷式数据采集仪和标准传感器对桥梁上的传感器进行检测与鉴定，判断传感器是否发生故障，从而提高桥梁监测系统的准确性。

Description

桥梁动态应变监测系统校准方法

技术领域

本发明涉及一种桥梁监测系统,特别是桥梁应变监测系统动态校准方法。

背景技术

我国桥梁达到83万余座，其中大桥和特大桥9.5万多座。新材料、新装备、新结构、新工艺的使用，为道路桥梁工程领域注入了新的发展活力，也带来了许多需要研究和解决的热点问题。其中，与基础设施安全性相关的一系列问题成为学者关注的焦点之一。

根据我国学者的一项研究，本世纪以来的15年间，我国受各种因素影响而坍塌的桥梁达300余座，其中有43%的坍塌事故发生在建设时期。从分析数据看，服役期坍塌的桥梁中平均服役年限约为18.7年，远远少于桥梁50年或100年的设计寿命。

桥梁的垮塌事故源自于力的作用状态的变化。因此，桥梁等大型结构设施的受力状态及力学特性演变状况，一直以来就被交通科研机构和管理部门广泛关注。结构健康监测（SHM）技术最早应用于航空、航天领域，自上世纪80年代起，相关技术在桥梁运行状态监测方面得到迅速推广，并逐渐构建起桥梁健康监测（BHM）的技术体系。关于结构健康监测（SHM）的理论、方法及技术装备的相关研究课题已经成为土木工程、控制工程、物联网工程等领域研究的新热点。

公路大型结构健康监测（SHM）系统的长期、连续、动态监测的特点，使其具备监控与评估、设计验证、研究与发展的多重功能，并在国内、外得到大量应用和广泛关注。数据的溯源性、可靠性是SHM系统实现其各种功能的基础。因此，公路大型结构监测（检测）系统的长期有效应用也面临着传感器的可靠运行和计量溯源问题。主要问题有：

第一，SHM系统作为建立在测量传感器输出量值基础上的应用系统，传感器应当定期进行溯源性校准，以保证测量结果的连续有效，然而目前仅能开展传感器安装前的静态校准。

第二，用于桥梁等大型结构健康监测的传感器通常是监测增量而非绝对量，以应变传感器为例，结构安全评估所关注的是随着多种激励条件的变化，结构应变相对于初始状态的增量。理论上讲，为保证这一增量结果测量的连续有效，传感器在使用过程中，安装状态不应有任何变化。但实际应用中，传感器的使用寿命远远短于桥梁设计寿命，传感器的更换是无法回避的技术难题。这一过程需要专业计量技术作为保障。

第三，传统的力学、长度、时间等计量技术的发展对工程计量领域构成了基础支撑，但无法满足特定工程应用领域的计量技术需求。

根据公路大型结构状态监测（检测）实际应用需求及在线监测（检测）技术发展现状，对关键桥梁、道路等大型结构物实施全寿命周期的状态监测（检测），是加强基础设施运营期风险评估、保障用户生命财产安全、改进大型结构设计方案的有效措施。

综上所述，解决桥梁健康监测系统中的传感器在线溯源性校准问题，以保证测量结果的连续有效，进行结构监测系统在线动态校准、传感器计量性能评价与故障诊断、传感器更替过程计量保障理论及技术等相关领域的研究工作迫在眉急。本方法在多源激励检测环境下，采用共激励试验方法取得传感器响应参数，明确不同种类传感器对各响应参数的影响规律，结合人工智能模式识别模型分析验证，更好的理解变形的机理，验证桥梁设施工程设计的理论，进行反馈设计，以及建立有效的变形预报模型。解决更换传感器导致变形数据丢失问题，采集到桥梁全应变数据链，建立全面的桥梁健康监测数据仓库，选取契合于现实环境应用的数据挖掘方式，结合人工神经网络、随机森林、支持向量机、判决函数等。为重大桥梁结构监测系统在线动态校准提供技术支持。

由于桥梁健康监测系统在投入使用后，传感器无法取下使用设备进行监测，使得桥梁监测系统无法在线检定或校准。目前采用的方案是，传感器的单独计量法是在安装传感器之前，对监测系统的所使用的传感器送到计量机构进行校准与鉴定。以此校准结果作为评定桥梁监测系统计量性能的依据。

主元分析（PCA）等多元统计方法，此方案的主要实现思路为首先建立 PCA模型，通过 PCA 选择3 个主元，然后计算平方预测误差（SPE）和 Hotelling T2，如果统计量超过其控制限，则判断系统中出现了传感器故障。由于传感器的使用寿命远小于桥梁工程本身的寿命，安装在桥梁上的传感器由于工作环境和自身性能的老化等，发生故障是在所难免的。

使用PCA对小故障不是很敏感，在诊断精确度要求较高的监测系统中，不能很好地进行监测。

PCA 法仅能对平稳过程进行故障诊断，而实际生产中监测得到的变量往往是变化的。

桥梁监测系统中应变监测传感器多为20Hz频率采集，静态计量无法对工作中传感器进行计量。

受限于布设工艺不同,对单个传感器计量难以实现。

现阶段在役传感器采集数据受环境误差干扰较大，为传感器量值溯源增加了难度。

发明内容

本发明的目的是针对上述技术中存在的不足，重点探索动态监测过程中的应变测量系统在线校准方法。在不影响桥梁设施运营状态的情况下进行校准，提供一种桥梁应变监测系统动态校准方法。采用便捷式数据采集仪与标准传感器对已投入使用的桥梁监测系统的应变传感器进行在线计量，在不影响监测系统正常工作的情况下对其进行检定与校准。仅需对标准传感器及需要被校准的应变传感器进行数据分析与对比，提高了工作效率，具有经济性、普适性,可在不同采集频率过程中，按照特征点的匹配进行拟合线性，减小因环境和噪声引起的测量误差。

根据时间序列匹配原理，将应变监测传感器量值序列呈现相互超前或滞后的情况，传统Euclidean距离度量下的匹配效果较差，利用DTW进行动态时间规整耗时较长，若引入距离下界函数来加速基于DTW的比较过程，对该距离下界函数的确定又提出新的要求。基于此，提出一种基于特征点分段的应变计量值匹配算法，通过对采样数据进行预处理，找到序列特征点，按照特征点对原始序列进行分段，再在特征区间内对个采样点进行匹配，完成两组应变计的数据匹配。

本发明的目的是这样实现的，包括便携式采集仪、便携式分析系统、转发服务器、监测系统数据服务器、备份服务器、校准工作站。控制指令、数据流。其特征是，将标准传感器放置在待校准传感器平行贴近一侧，并调整方位使其达到试验状态。连接标准传感器、待校准传感器于共源激励多源数据采集仪上，开启数据采集功能，对桥梁结构实施被动激励情况下的动态监测，在共源激励条件下默认正常情况下两个传感器产生的信号是相同的或数据序列变化趋势时候相同的，通过便捷式数据采集仪对在线监测系统对标准传感器和监测系统的待校准传感器同时进行数据采集，获取应变监测与标准传感器的测量数据。校准软件采集并记录标准传感器和待校准传感器的数据序列，提取具有稳健性的监测与校准数据特征，构建基于时间序列的在线校准样本空间，基于时间序列原理，在相同时间段内，对不同频率、不同相应特征的应变监测传感器数据进行采集。寻找两支传感器对同一时间测量对象的物理量在某一测量时刻的匹配关系。对校准数据序列进行匹配，获得特征匹配点，并通过统计学分析方法对待校准传感器的线性度、示值误差等进行统计计算，达到传感器失效行为评定的理论基础。评定传感器失效行为，建立校准参数及修正模型。

本发明的有益效果是，突出体现了参考传感器和待校准传感器的激励共源性、时间特性一致的特点。基于时间序列原理，在相同时间段内，对不同频率、不同相应特征的应变监测传感器数据进行采集。寻找两支传感器对同一时间测量对象的物理量在某一测量时刻的匹配关系。对校准数据序列进行匹配，获得特征匹配点，并通过统计学分析方法对待校准传感器的线性度、示值误差等进行统计计算，达到传感器失效行为评定的理论基础。

可以通过便捷式数据采集仪和标准传感器对桥梁上的传感器进行检测与鉴定，判断传感器是否发生故障，从而提高桥梁监测系统的准确性。

便于桥梁监测系统的传感器的实地更换与调试。除了对桥梁监测系统的传感器进行实地比较同时结合人工神经网络算法使计量结果更加准确。

利用神经网络算法为传感器形变监测系统在线技术提供理论支持。

为解决桥梁结构设施全寿命周期内形变监测系统的计量校准问题提供技术支持。可以校准相关的无法单独表征温度的应变监测系统。

附图说明

图1是本发明的结构示意图；

图2是本发明的模块连接示意图；

图3是本发明的工作原理图；

图4是本发明的流程示意图；

图5是等强度悬臂梁标定台结构示意图。

表1是各模块代号、研发任务及要求。

表1 各模块代号、研发任务及要求

具体实施方式：

下面结合附图对本发明做详细说明：

首要的环节是便捷式数据采集仪与标准传感器。

由图1可知，桥梁监测系统在线计量数据采集的实现：桥梁监测系统在线计量方案的核心功能是对桥梁监测系统所使用的分传感子系统进行校准、测试。装置采用工程现场桥梁布设实现，由数据采集传感系统（2套）、桥梁结构、计量参考量动态采集与中继服务系统、在线校准服务终端、无线传输基站、监测系统采集端构成。

由图2可知，数据模块连接示意图，桥梁健康监测系统在线计量方案在实施过程中，是对桥梁健康监测系统的监测数据进行在线校准的过程。校准系统由在线检测系统传感器、监控系统数据服务器作为采集端，转发服务器、便携式采集仪、便携式数据分析系统提供数据的信号转换，由备份服务器和校准工作站提供在线数据校准。在实施过程中，由各子传感器传输至监控系统数据服务器，然后至转发服务器，作为全寿命周期桥梁监测系统数据需要备份，然后再发送至校准用工作站对监测数据进行在线校准。

由图3可知，运用人工智能方法实现结构状态评估基本流程：桥梁健康监测系统在线计量校准是为了保障桥梁健康监测系统的数据有效性而采用的在线校准方法。桥梁结构物中在被动激励状态下对结构物进行被动激励、监测数据采集及处理后依照时间序列方式进行存储。在动态计量方面，依照被动激励荷载下确认噪声元素和外部荷载产生的测量误差同时按照时间序列方式进行分析计算，进而进行传感器失效行为的判别验证。在状态评估方面依照动态计量模块产生的结果进行监测系统修正模型评价、结构状态评估、结构安全性能评估和管养的决策。其工作原理为在随机荷载激励作用下，健康监测系统对桥梁关键位置的参数比如应变、挠度、位移和倾角等进行监测，但是在监测过程中由于传感设备收到各种影响比如：噪声、随机荷载产生的振动等，容易产生测量误差。通过时间序列的分析方法，对各传感子系统进行失效判别，然后对监测系统进行误差修正。同时在结构状态评估和安全性能评估过程中起到技术支撑。从而进一步支撑管养决策。

由图4可知在线校准的流程图，在线校准过程中，因为不可以改变现有监测系统的服役状态，采用以下几个环节进行，将标准传感器放置在待校准传感器贴近一侧，并调整方位使其达到试验状态、连接标准传感器、待校准传感器于共源激励多源数据采集仪上、开启数据采集功能，对桥梁模型实施一个共源激励、校准软件采集并记录标准传感器和待校准传感器的数据序列、提取具有稳健性的监测与校准数据特征，构建基于时间序列的在线校准样本空间、对校准数据序列进行匹配，获得特征匹配点，建立在线校准模型和评定传感器失效行为，建立校准参数及修正模型，为了保证在线校准的准确性，在监测系统中待校准传感系统的相近位置布设标准传感系统，连接至数据采集仪以后，开启数据采集系统对结构物实施一个共源激励，使校准传感器与待校准传感器均可以采集到的激励源引起的相关信号，并将两组数据序列进行记录，选举同一时间段的监测与校准数据序列，对特征点进行匹配，进而进行传感器失效行为的评定，给出修正模型。

由图5可知，等强度悬臂梁标定结构示意图，桥梁健康监测系统在线计量方案可行性验证过程中，可以采用等强度悬臂梁加挂砝码的方式进行验证，等强度悬臂梁由底座、等强度悬臂梁和砝码组成，在悬臂梁片平行布设监测系统，加挂砝码以后，由砝码重量引起的梁体变形，进而采集监测系统的输出值，在一定时间后，加入或减少砝码数量，同时记录两组监测数据序列值，对特征点进行匹配，进行序列数据进行校准。

在本实施例中，“计量参考量动态采集与中继服务系统”是将数据采集、远程无线传输、数据对比分析集成于一台仪器来实现，其中，“远程无线传输”是双向的，包括将采集的参考传感器的数据发到远程进行备份，以及从备份服务器获取待检传感器的数据，形式为：一台带无线通信功能的便携采集系统+相关中继服务软件，“在线监测数据便携式采集系统”主要用于数据采集和格式化存储，在整个在线校准系统中模拟被校准传感器的在线工作状态，形式为：一台便携式采集仪+一台服务器，“动态应变数据校准专用工作站”主要用于后期校准服务，提供已有数据的人工分析和报告输出，形式为：一台服务器+相关管理软件。

2、桥梁监测传感器多物理场信号特征耦合规律

检测获取的传感器不同物理场特征数据进行阈值分割，得到相对于不同物理场的量化特征集，分析其在不同环境激励下量化特征的相关性，对于任意两个不同物理场的量化特征集，利用统计方法分析两类特征编码的联合概率，判断两类特征之间的依赖关系，通过比对检测试验确定合理的阈值，对传感器失效行为在不同物理场特征之间的耦合关系进行量化评估。

3、桥梁应变监测系统基于时间序列的特征点匹配在线校准实现

对于待检传感器和标准传感器之间的数据对比而言，基于数据的模式识别方法都面临一个共同的问题，就是数据的随机性问题，方法的任何一次实现都是基于一个特定的数据集，这个数据集是所有可能的数据中的一次随机抽样，很多方法的结果受到这种随机性的影响，训练得到的分类器也具有一定的偶然性，在样本量比较少时尤其如此，样本的随机性的影响并不是模式识别方法特有的，而是任何基于数据的方法所共同面对的问题，因此介入一种基于特征时间段的两支传感器对同一时间测量对象（物理量）在某一测量时刻的匹配关系，对校准数据序列进行匹配，获得特征匹配点，并通过统计学分析方法对待校准传感器的线性度、示值误差等进行统计计算。

由于校正模型主要受温度影响，采集的测量没有相关的温度数据，而温度与时间紧密相关，因此通过时间分段，统计每个时间分段中的测量。

设校正值是ue的函数，即：

check=f(ue)

ue_校准=ue_原始+f(ue)

对于每个测量数据，设基准值为ue_j，测量值为ue_s，则：

ue_j = ue_s+diff_s

对ue_s的值域范围按照△ue进行划分，在每个时间分段内对ue_s∈[ue,ue+△ue]内的差值diff_s进行统计，设diff_s满足高斯分布则统计其平均值作为ue∈[ue,ue+△ue]的校正值，

校正模型包含：分段校正模型个数count(divmodel)、分段校正模型数组divmodel[MAXDIVCOUNT]，

每个分段校正模型包含：开始时间starttime、结束时间endtime、测量值步进：△ue、校正值个数count(check)、校正值数组：check[MAXCOUNT]、采样最小值：min(ue)、采样最大值max(ue)。

（一）校正模型计算：

校正模型计算主要包括测量（特征点）选取和校正模型参数计算，设（t_i，ue_基i，ue_i）分别为基准值和测量值序列，ue_基i和ue_i已经进行了时间对准，则计算过程如下：

1．遍历基准值和测量值序列，如果满足条件①或者②，则选取（t_i,ue_基i，ue_i）为合格测量并进行后续计算2，否则遍历下一个测量值；

①ue_{基i -1}<ue_基i、ue_基i<ue_基i+1、ue_i-1<ue_i、ue_i<ue_i+1

②ue_{基i -1}>ue_基i、ue_基i>ue_基i+1、ue_i-1>ue_i、ue_i>ue_i+1

2．计算并记录差值到测量值序列（t_i，ue_基i，ue_i，diff_i）直到测量值序列遍历完毕：

diff_i=ue_i-ue_基i

3．遍历分段校正模型，采用二分查找法查找开始时间和结束时间对应的测量值序列序号i_start和i_end，计算测量值步进△ue个数：

count(check)=max(ue)-min(ue)/△ue + 1

更新测量步进值：

due=(max(ue)-min(ue))/count(check)

4．设置差值数组sum(diff)_j和count(diff)_j，按照顺序从测量值序列中提取i_start和i_end之间的差值数据进行统计，按照ue_i的值计算序号index，按照序号记录到差值数组，直到提取完毕。

index = (ue_i-min(ue))/due

sum(diff)_index += diff_i

count(diff)_index += 1

5．计算校正值：

count(diff)_index>0：check_index=sum(diff)_index/count(diff)_index

count(diff)_index=0：check_index=0

\mkloiuyorewa

（二）测量值校正：

设（t_i，ue_i）为测量值序列，则校正计算过程如下：

1．遍历分段校正模型，采用二分查找法查找开始时间和结束时间对应的测量值序列序号i_start和i_end；

2．按照顺序从测量值序列中提取i_start和i_end之间的测量值ue_i，计算ue_i对应的校正值序号index，提取该序号对应校正值check_index;

index = (ue_i-min(ue))/due

3．计算计算测量值经过校正后的值：

cue_i=ue_i+check_index

在实际问题中能够得到的数据只是时间序列的有限观测样本，时间序列的任务就是根据观测数据的特点为数据建立尽可能合理的统计模型，然后利用统计模型的统计特性去解释数据的统计规律，以达到控制或预报的目的。

针对监测系统的在线校准问题，研究建立变形监测传感器多参数实验模型和数据采集及分析平台，同时研究传感器更换过程中应力应变变化曲线模型、嵌入式现场校准数据采集及比对分析终端、抗载荷的在线应变校准装置，建立应变、形变监测传感器在线校准服务平台，实现对于传感器的在线校准检测。

应用等强度悬臂梁比对方法

针对基于传感器形变监测采用多源激励，通过多种形变监测传感器采用正交实验方法，共激励条件下在等强度悬臂梁梁片相同位置布设标准传感器及待检传感器进行比对；同时应用悬挂砝码值以及梁片屈服强度验证应变传感器的测量准确性，保证传感器量值溯源的可靠性，常规检测中常用的等强度悬臂梁标定台是由等强度悬臂梁、底座、砝码组成，其中等强度梁是等厚度、表面为等腰三角形的悬臂梁。其结构如图5所示。

2）应用光纤光栅传感器校准方法

利用光纤光栅应变传感器量值溯源的可靠性，使用等强度悬臂梁对标准光纤光栅应变传感器量值溯源进行测试，同时在等强度悬臂梁上安装粘贴或电焊其他待检应变传感器进行比对，从而利用光纤光栅应变传感器测量值的准确性与可靠性确认待检其他种类传感器的误差值。

Claims

1.桥梁动态应变监测系统校准方法，包括便携式采集仪、便携式分析系统、转发服务器、监测系统数据服务器、备份服务器、校准工作站、控制指令、数据流，其特征是，将标准传感器放置在待校准传感器平行贴近一侧，并调整方位使其达到试验状态，连接标准传感器、待校准传感器于共源激励多源数据采集仪上，开启数据采集功能，对桥梁结构实施被动激励情况下的动态监测，在共源激励条件下默认正常情况下两个传感器产生的信号是相同的或数据序列变化趋势时候相同的，通过便捷式数据采集仪对在线监测系统对标准传感器和监测系统的待校准传感器同时进行数据采集，获取应变监测与标准传感器的测量数据，校准软件采集并记录标准传感器和待校准传感器的数据序列，提取具有稳健性的监测与校准数据特征，构建基于时间序列的在线校准样本空间，基于时间序列原理，在相同时间段内，对不同频率、不同相应特征的应变监测传感器数据进行采集，寻找两支传感器对同一时间测量对象的物理量在某一测量时刻的匹配关系，对校准数据序列进行匹配，获得特征匹配点，并通过统计学分析方法对待校准传感器的线性度、示值误差等进行统计计算，达到传感器失效行为评定的理论基础，评定传感器失效行为，建立校准参数及修正模型。

2.根据权利要求1所述的桥梁动态应变监测系统校准方法，其特征是，由于校正模型主要受温度影响采集的测量没有相关的温度数据，而温度与时间紧密相关，因此通过时间分段，统计每个时间分段中的测量，

设校正值是ue的函数，即：

check=f(ue)

ue_校准=ue_原始+f(ue)

对于每个测量数据，设基准值为ue_j，测量值为ue_s，则：

ue_j = ue_s+diff_s

对ue_s的值域范围按照△ue进行划分，在每个时间分段内对ue_s ∈[ue,ue+△ue]内的差值diff_s进行统计，设diff_s满足高斯分布则统计其平均值作为ue∈[ue,ue+△ue]的校正值，

每个分段校正模型包含：开始时间starttime、结束时间endtime、测量值步进：△ue、校正值个数count(check)、校正值数组：check[MAXCOUNT]、采样最小值：min(ue)、采样最大值max(ue)，

（一）校正模型计算：

校正模型计算主要包括测量（特征点）选取和校正模型参数计算，设（t_i，ue_基i，ue_i）分别为基准值和测量值序列，ue_基i和ue_i已经进行了时间对准，则计算过程如下，

①ue_{基i -1}<ue_基i、ue_基i<ue_基i+1、ue_i-1<ue_i、ue_i<ue_i+1

②ue_{基i -1}>ue_基i、ue_基i>ue_基i+1、ue_i-1>ue_i、ue_i>ue_i+1

2．计算并记录差值到测量值序列（t_i，ue_基i，ue_i，diff_i）直到测量值序列遍历完毕，

diff_i=ue_i-ue_基i

count(check)=max(ue)-min(ue)/△ue + 1

更新测量步进值：

due=(max(ue)-min(ue))/count(check)

4．设置差值数组sum(diff)_j和count(diff)_j，按照顺序从测量值序列中提取i_start和i_end之间的差值数据进行统计，按照ue_i的值计算序号index，按照序号记录到差值数组，直到提取完毕，

index = (ue_i-min(ue))/due

sum(diff)_index += diff_i

count(diff)_index += 1

5．计算校正值

count(diff)_index>0：check_index=sum(diff)_index/count(diff)_index

count(diff)_index=0：check_index=0

\mkloiuyorewa

（二）测量值校正：

设（t_i，ue_i）为测量值序列，则校正计算过程如下：

index = (ue_i-min(ue))/due

3．计算计算测量值经过校正后的值：

cue_i=ue_i+check_index

3.根据权利要求1所述的桥梁动态应变监测系统校准方法，其特征是，在线校准过程中，因为不可以改变现有监测系统的服役状态，采用以下几个环节进行，将标准传感器放置在待校准传感器贴近一侧，并调整方位使其达到试验状态、连接标准传感器、待校准传感器于共源激励多源数据采集仪上、开启数据采集功能，对桥梁模型实施一个共源激励、校准软件采集并记录标准传感器和待校准传感器的数据序列、提取具有稳健性的监测与校准数据特征，构建基于时间序列的在线校准样本空间、对校准数据序列进行匹配，获得特征匹配点，建立在线校准模型和评定传感器失效行为，建立校准参数及修正模型，为了保证在线校准的准确性，在监测系统中待校准传感系统的相近位置布设标准传感系统，连接至数据采集仪以后，开启数据采集系统对结构物实施一个共源激励，使校准传感器与待校准传感器均可以采集到的激励源引起的相关信号，并将两组数据序列进行记录，选举同一时间段的监测与校准数据序列，对特征点进行匹配，进而进行传感器失效行为的评定，给出修正模型。