CN113483810A - 一种桥梁上轨道的变形监测方法及其系统 - Google Patents

一种桥梁上轨道的变形监测方法及其系统 Download PDF

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CN113483810A CN202110651454.5A CN202110651454A CN113483810A CN 113483810 A CN113483810 A CN 113483810A CN 202110651454 A CN202110651454 A CN 202110651454A CN 113483810 A CN113483810 A CN 113483810A
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Abstract

本申请涉及一种桥梁上轨道的变形监测方法及其系统，其包括多个监测站按照第一预设频率输出位置数据，测温站按照第二预设频率输出温度数据，测风站按照第三预设频率输出风力数据；按照预设的对照表选取参考系数，其中，温度数据与风力数据为对照表的对照因数，参考系数为对照表的对照结果；根据多个位置数据计算出初级数据，初级数据与多个位置数据的加权值成正相关设置；根据初级数据与参考系数计算出变形数据，变形数据与初级数据与参考系数的乘积关系成正相关设置。本申请具有实现对大桥进行全天不间断地实时监测的效果。

Description

一种桥梁上轨道的变形监测方法及其系统
技术领域
本申请涉及轨道监测的领域，尤其是涉及一种桥梁上轨道的变形监测方法及其系统。
背景技术
我国的高速铁路网发达，高铁已经成为了人们出行中必不可少的一种方式。现有的高铁经过江河时会采用桥梁来连通江河两岸，很多地方会采用斜拉桥。如沪通长江大桥，其承载的沪苏通铁路是我国铁路网沿海通道中的重要组成部分，是鲁东、苏北与上海、苏南、浙东地区间最便捷的铁路运输通道，沪通长江大桥的主航道桥采用双塔三索面箱桁组合梁斜拉桥方案，是世界上跨径最大的公铁两用斜拉桥。
随着沪通长江大桥建成通车，大桥安全运营成为重中之重，在温度、风、列车等多种荷载的作业下，梁体会产生不规律的形变，对大桥安全运营以及列车安全运行产生带来隐患，且轨道随着梁体的形变也会发生变化，线路线形和坡度会发生改变，直接影响到列车的安全运行。
针对上述中的相关技术，发明人认为必须要对大桥在不同荷载下的形变规律进行研究，以掌握建设在梁体上的轨道变化数据，为线路养护维修提供支持。但是，桥梁建成以后车流量很大，铁路主要通行高速列车，在桥梁正常运行过程中是不允许测量人员上到铁路桥面，桥梁测量只能在夜间天窗时间进行，传统的手段无法实现全天不间断地实时监测，需要一种全自动的变形监测方法对大桥进行实时监测。
发明内容
为了对大桥进行全天不间断地实时监测，本申请提供一种桥梁上轨道的变形监测方法及其系统。
第一方面，本申请提供一种桥梁上轨道的变形监测方法，采用如下的技术方案：
一种桥梁上轨道的变形监测方法，基于在桥梁上选取多个监测点、至少一个测温点以及至少一个测风点，布设监测站、测温站以及测风站；
方法包括如下步骤：
多个所述监测站按照第一预设频率输出位置数据，所述测温站按照第二预设频率输出温度数据，所述测风站按照第三预设频率输出风力数据；
按照预设的对照表选取参考系数，其中，温度数据与风力数据为对照表的对照因数，参考系数为对照表的对照结果；
根据多个所述位置数据计算出初级数据，所述初级数据与多个所述位置数据的加权值成正相关设置；
根据初级数据与参考系数计算出变形数据，变形数据与初级数据与参考系数的乘积关系成正相关设置。
通过采用上述技术方案，监测站能实时够测得位置数据，位置数据包括了坐标位置与高程位置；测温站能实时测得环境温度，用于考虑桥梁以及轨道随温度变化而产生的体积变化，以及考虑温度对监测站的影响；测风站能实时测得环境风力，用于考虑桥梁以及轨道随风力变化而产生的形态变化；再根据体积变化、监测站受到的影响以及形态变化对位置数据进行计算得到准确的坐标位置与高程位置，通过它们的变化情况能计算出变形数据，实现对大桥进行全天不间断地实时监测。
优选的，所述多个所述监测站按照预设频率采集位置数据之前，还包括：
在桥梁的预设范围内选取多个基准点并布设基准站；
所述监测站连接所述基准站并获取所述基准站的基准数据用于所述监测站自身的定位校准。
通过采用上述技术方案，通过在桥梁周围布置基准站，能够让提升监测站的精度，输出更精准的位置数据，利于实现实时监测。
优选的，所述测温站按照第二预设频率输出温度数据中，还包括如下步骤：
对历史的温度数据进行滤波得到中间温度值；
取第二预设频率与预设的温度系数的比值为温度钝化值；
根据温度钝化值对中间温度值进行补偿得到最新的温度数据，其中，温度钝化值与最新的温度数据成正相关设置。
通过采用上述技术方案，温度会随着风力的变化存在跳变，采用滤波处理能让温度数据不会剧烈跳变，采用钝化处理，能让温度数据的数值随着采集频率的增加而提高置信度。
优选的，方法还包括：预设的温度系数为第二预设频率的实际最高值。
优选的，所述测风站按照第三预设频率输出风力数据中，还包括如下步骤：
对历史的风力数据进行滤波得到中间风力值；
取第三预设频率与预设的风力系数的比值为风力钝化值；
根据风力钝化值对中间风力值进行补偿得到最新的风力数据，其中，风力钝化值与最新的温度数据成正相关设置。
通过采用上述技术方案，风力会随着温度的变化存在跳变，采用滤波处理能让风力数据不会剧烈跳变，采用钝化处理，能让风力数据的数值随着采集频率的增加而提高置信度。
优选的，方法还包括：预设的风力系数为第三预设频率的实际最高值。
优选的，方法还包括如下步骤：
所述测温站与所述测风站均设有多个，且所述测温站、所述测风站以及所述监测站三者之间的位置相对应并组成多组监测组；
根据每个监测组的温度数据与风力数据修正位置数据。
通过采用上述技术方案，每个位置数据均对应有温度数据与风力数据进行修正，提高了单个点的位置数据的准确度，最后又在总体上采用温度数据与风力数据进行修正，在总体上提高了变形数据的准确性。
优选的，所述根据每个监测组的温度数据与风力数据修正位置数据中，还包括：
修正算法采用卡尔曼滤波算法，所述卡尔曼滤波算法的观测输入为修正前的位置数据，所述卡尔曼滤波算法的干扰输入为温度数据与风力数据，所述卡尔曼滤波算法的输出为修正后的位置数据。
通过采用上述技术方案，采用温度数据与风力数据来修正位置数据，从而让位置数据更接近于实际情况，提高监测效果。
第二方面，本申请提供一种桥梁上轨道的变形监测系统，采用如下的技术方案：
一种桥梁上轨道的变形监测系统，包括设置在桥梁上的多个监测站、至少一个测温站以及至少一个测风站，多个所述监测站按照第一预设频率输出位置数据，所述测温站按照第二预设频率输出温度数据，所述测风站按照第三预设频率输出风力数据；
多个监测站、至少一个测温站以及至少一个测风站均连接有控制中心；
所述控制中心包括如下模块：
读取数据模块，与所述监测站、所述测温站以及所述测风站数据连接，用于读取位置数据、温度数据以及风力数据；
选取模块，与所述读取数据模块数据连接，获取温度数据与风力数据；选取模块按照预设的对照表选取参考系数，其中，温度数据与风力数据为对照表的对照因数，参考系数为对照表的对照结果；
初级计算模块，与所述读取数据模块数据连接，获取位置数据；初级计算模块根据多个所述位置数据计算出初级数据，所述初级数据与多个所述位置数据的加权值成正相关设置；
变形计算模块，与选取模块以及初级计算模块数据连接，获取参考系数与初级数据；变形计算模块根据初级数据与参考系数计算出变形数据，变形数据与初级数据与参考系数的乘积关系成正相关设置。
通过采用上述技术方案，监测站实时测得位置数据，测温站实时测得环境温度，测风站实时测得环境风力，选取模块与初级计算模块根据体积变化、监测站受到的影响以及形态变化对位置数据进行计算得到准确的坐标位置与高程位置，变形计算模块通过它们的变化情况能计算出变形数据，让控制中心实现对大桥进行全天不间断地实时监测。
优选的，所述测温站与所述测风站均设有多个，且所述测温站、所述测风站以及所述监测站三者之间的位置相对应并组成多组监测组；
所述控制中心包括修正模块，所述修正模块与所述读取数据模块数据连接，所述修正模块根据每个监测组的温度数据与风力数据修正位置数据；其中，修正算法采用卡尔曼滤波算法，所述卡尔曼滤波算法的观测输入为修正前的位置数据，所述卡尔曼滤波算法的干扰输入为温度数据与风力数据，所述卡尔曼滤波算法的输出为修正后的位置数据。
通过采用上述技术方案，每个位置数据均对应有温度数据与风力数据进行修正，修正模块计算后能够提高单个点的位置数据的准确度，最后又在总体上采用温度数据与风力数据进行修正，在总体上提高了变形数据的准确性。
本申请至少具有以下有益效果：桥梁上的监测站能实时够测得位置数据，测温站能实时测得桥梁周围的环境温度，让温度参与桥梁以及轨道变形数据的计算，测风站能实时测得桥梁周围的环境风力，让风力参与桥梁以及轨道变形数据的计算；再根据桥梁以及轨道的体积变化与形态变化对位置数据进行计算，得到更准确的位置数据，最后再所测数据的变化情况计算出变形数据，实现对大桥进行全天不间断地实时监测。
附图说明
图1是本申请桥梁上轨道的变形监测方法的方法流程示意图。
图2是本申请桥梁上轨道的变形监测系统的系统结构框图。
附图标记：10、监测站；20、测温站；30、测风站；40、控制中心；41、读取数据模块；42、选取模块；43、初级计算模块；44、变形计算模块；45、修正模块。
具体实施方式
以下结合附图1-2对本申请作进一步详细说明。
下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。
本申请实施例公开一种桥梁上轨道的变形监测方法，如图1所示，基于在桥梁上选取多个监测点、至少一个测温点以及至少一个测风点，布设监测站10、测温站20以及测风站30。多个监测点在桥梁上呈线性分布，测温点与测风点可设置在桥梁的中间部位。监测站10安装正在桥梁的栏杆上或者斜拉上，可采用GNSS监测站10。若需要在硬件上提高监测精度，可在桥梁的预设范围内选取多个基准点并布设基准站，如在桥梁两岸设置基准站。GNSS监测采用北斗系统，其在大桥两岸各布设4个基准站，用于提高监测站10的精度，并在主跨桥面上按70m间距布设13个监测断面，并在桥梁一端的主航道桥桥面边跨的1/2处和桥梁另一侧主航道桥边跨的1/4处、1/2处以及3/4处共布设4个断面，每个断面2个GNSS监测站10，以及主塔顶部2个GNSS监测站10，共计36个GNSS监测站10。GNSS监测站10通过采用每秒20个点的数据采集频率，可实时对斜拉桥主跨梁体在不同荷载（风力、温度、列车等）作用下变形进行自动监测。监测前或者监测的过程中，监测站10可以无线电连接基准站，从基准站获取基准站的基准数据，监测站10通过基准数据实现自身的定位校准。基准站利于提升监测站10的精度，输出更精准的位置数据。
方法包括如下步骤：
多个监测站10按照第一预设频率输出位置数据，测温站20按照第二预设频率输出温度数据，测风站30按照第三预设频率输出风力数据。第一预设频率可为每秒20次。第二预设频率可为每秒1次，最大值可为每秒20次。第三预设频率可为每秒1次，最大值可为每秒20次。
测温站20输出温度数据的过程中，对历史的温度数据进行滤波得到中间温度值，滤波方式为结合历史温度数据与最新温度数据的窗口滤波。取第二预设频率与预设的温度系数的比值为温度钝化值，预设的温度系数为第二预设频率的实际最高值，如第二预设频率为1，第二预设频率的实际最高值为20，则温度钝化值为1/20。根据温度钝化值对中间温度值进行补偿得到最新的温度数据，其中，温度钝化值与最新的温度数据成正相关设置，补偿系数使得温度钝化值的变化不会让最新的温度数据产生脱离实际的波动。在桥梁处于实际的环境中，季节的不同、光照的不同以及风力的不同，使得温度的变化均不同，温度不同，桥梁的体积变化也不同，同时温度传感器检测到的数据也会有一定的偏差，如传感器本身的偏移。特别地，温度会随着风力的变化存在跳变，采用滤波处理能让温度数据不会剧烈跳变，采用钝化处理，能让温度数据的数值随着采集频率的增加而提高置信度。
测风站30输出风力数据的过程中，将最新读取出来的风力数据与之前读取出来的历史风力数据进行窗口滤波得到中间风力值。取第三预设频率与预设的风力系数的比值为风力钝化值，预设的风力系数为第三预设频率的实际最高值，如第三预设频率为1，第三预设频率的实际最高值为20，则风力钝化值为1/20。根据风力钝化值对中间风力值进行补偿得到最新的风力数据，其中，风力钝化值与最新的温度数据成正相关设置，补偿系数使得风力钝化值的变化不会让最新的风力数据产生脱离实际的波动。在桥梁处于实际的环境中，在桥梁处于实际的环境中，季节的不同、光照的不同以及温度的不同，使得风力的变化均不同，风力不同，桥梁的姿态变化也不同，同时测风站30传感器检测到的数据也会有一定的偏差，如传感器本身的偏移。特别地，风力会随着温度的变化存在跳变，采用滤波处理能让风力数据不会剧烈跳变，采用钝化处理，能让风力数据的数值随着采集频率的增加而提高置信度。
按照预设的对照表选取参考系数，其中，温度数据与风力数据为对照表的对照因数，参考系数为对照表的对照结果。对照表为预设存储好的数据表，表格中的部分数据可如下：
对照1：温度数据：20摄氏度，风力数据：风速2米/秒，参考系数：1；
对照2：温度数据：25摄氏度，风力数据：风速5米/秒，参考系数：1.05；
对照3：温度数据：20摄氏度，风力数据：风速14米/秒，参考系数：1.25。
根据多个位置数据计算出初级数据，初级数据与多个位置数据的加权值成正相关设置。每个监测站10同时只生成一个位置数据，因为桥梁中间的监测站10所处环境温度与风力变化比桥梁两端的大，因此桥梁中间的监测站10所测的位置数据偏移会大，需要参照旁边的监测站10的位置数据进行纠正。如桥梁中间部位监测站10的位置数据为N1，其一侧监测站10的位置数据为N2，另一侧监测站10的位置数据为N3,则N1=（1.25*N2+0.95*N1+1.25*N3）/3，上述公式中的1.25、0.95、1.25、N1、N2、N3以及分母均为示例并不作公式限定。再根据纠正过的位置数据与预设的加权值或预设的加权值列表，加权计算出初级数据。
根据初级数据与参考系数计算出变形数据，变形数据与初级数据与参考系数的乘积关系成正相关设置。
测温站20与测风站30均设有多个，且测温站20、测风站30以及监测站10三者之间的位置相对应并组成多组监测组。最佳布置场景为每个监测站10均对应有一个测温站20与一个测风站30，从而能采用独立的温度数据与独立的风力数据来修正每个位置数据，让位置数据更接近于实际情况，提高监测效果。上述最佳布置场景中每个监测组的温度数据与风力数据参与修正位置数据，修正算法采用卡尔曼滤波算法，卡尔曼滤波算法的观测输入为修正前的位置数据，卡尔曼滤波算法的干扰输入为温度数据与风力数据，卡尔曼滤波算法的输出为修正后的位置数据。
实施原理为：监测站10经过基准站的定位校准后能实时够测得更准确的位置数据，其中，位置数据包括了坐标位置与高程位置，坐标位置与高程位置的测量结果均受到实际环境中温度与风力的影响。同时，测温站20实时测得桥梁上的环境温度，利于让桥梁以及轨道随温度变化而产生的体积变化参与位置数据的修正，同时还利于考虑温度对监测站10的影响；测风站30实时测得环境风力，利于让桥梁以及轨道随风力变化而产生的形态变化也参与位置数据的修正。根据温度数据与风力数据对位置数据进行计算得到准确的坐标位置与高程位置，再通过坐标位置与高程位置在时域上的变化趋势就计算出变形数据，实现对大桥进行全天不间断地实时监测。
本申请实施例还公开一种桥梁上轨道的变形监测系统，如图2所示，包括设置在桥梁上的多个监测站10、多个测温站20以及多个测风站30，多个监测站10按照第一预设频率输出位置数据，多个测温站20按照第二预设频率输出温度数据，多个测风站30按照第三预设频率输出风力数据；
单个测温站20、单个测风站30以及单个监测站10三者之间的位置相对应并组成多组监测组，所有的监测站10、所有的测温站20以及所有的测风站30均连接至同一个控制中心40。
控制中心40包括如下模块：
读取数据模块41，与监测站10、测温站20以及测风站30数据连接，用于读取位置数据、温度数据以及风力数据。
选取模块42，与读取数据模块41数据连接，获取温度数据与风力数据；选取模块42按照预设的对照表选取参考系数，其中，温度数据与风力数据为对照表的对照因数，参考系数为对照表的对照结果。
初级计算模块43，与读取数据模块41数据连接，获取位置数据；初级计算模块43根据多个位置数据计算出初级数据，初级数据与多个位置数据的加权值成正相关设置。
变形计算模块44，与选取模块42以及初级计算模块43数据连接，获取参考系数与初级数据；变形计算模块44根据初级数据与参考系数计算出变形数据，变形数据与初级数据与参考系数的乘积关系成正相关设置。
修正模块45，与读取数据模块41数据连接，修正模块45根据每个监测组的温度数据与风力数据修正位置数据；其中，修正算法采用卡尔曼滤波算法，卡尔曼滤波算法的观测输入为修正前的位置数据，卡尔曼滤波算法的干扰输入为温度数据与风力数据，卡尔曼滤波算法的输出为修正后的位置数据。
实施原理为：监测站10实时测得位置数据，测温站20实时测得环境温度，测风站30实时测得环境风力，每个位置数据均对应有温度数据与风力数据进行修正，修正模块45计算后能够提高单个点的位置数据的准确度，最后又在总体上采用温度数据与风力数据进行修正，在总体上提高了变形数据的准确性。选取模块42与初级计算模块43根据体积变化、监测站10受到的影响以及形态变化对位置数据进行计算得到准确的坐标位置与高程位置，变形计算模块44通过它们的变化情况能计算出变形数据，让控制中心40实现对大桥进行全天不间断地实时监测。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种桥梁上轨道的变形监测方法，基于在桥梁上选取多个监测点、至少一个测温点以及至少一个测风点，布设监测站（10）、测温站（20）以及测风站（30）；其特征在于：方法包括如下步骤：
多个所述监测站（10）按照第一预设频率输出位置数据，所述测温站（20）按照第二预设频率输出温度数据，所述测风站（30）按照第三预设频率输出风力数据；
按照预设的对照表选取参考系数，其中，温度数据与风力数据为对照表的对照因数，参考系数为对照表的对照结果；
根据多个所述位置数据计算出初级数据，所述初级数据与多个所述位置数据的加权值成正相关设置；
根据初级数据与参考系数计算出变形数据，变形数据与初级数据与参考系数的乘积关系成正相关设置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述多个所述监测站（10）按照预设频率采集位置数据之前，还包括：
在桥梁的预设范围内选取多个基准点并布设基准站；
所述监测站（10）连接所述基准站并获取所述基准站的基准数据用于所述监测站（10）自身的定位校准。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述测温站（20）按照第二预设频率输出温度数据中，还包括如下步骤：
对历史的温度数据进行滤波得到中间温度值；
取第二预设频率与预设的温度系数的比值为温度钝化值；
根据温度钝化值对中间温度值进行补偿得到最新的温度数据，其中，温度钝化值与最新的温度数据成正相关设置。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：方法还包括：预设的温度系数为第二预设频率的实际最高值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述测风站（30）按照第三预设频率输出风力数据中，还包括如下步骤：
对历史的风力数据进行滤波得到中间风力值；
取第三预设频率与预设的风力系数的比值为风力钝化值；
根据风力钝化值对中间风力值进行补偿得到最新的风力数据，其中，风力钝化值与最新的温度数据成正相关设置。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于：方法还包括：预设的风力系数为第三预设频率的实际最高值。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：方法还包括如下步骤：
所述测温站（20）与所述测风站（30）均设有多个，且所述测温站（20）、所述测风站（30）以及所述监测站（10）三者之间的位置相对应并组成多组监测组；
根据每个监测组的温度数据与风力数据修正位置数据。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于：所述根据每个监测组的温度数据与风力数据修正位置数据中，还包括：
修正算法采用卡尔曼滤波算法，所述卡尔曼滤波算法的观测输入为修正前的位置数据，所述卡尔曼滤波算法的干扰输入为温度数据与风力数据，所述卡尔曼滤波算法的输出为修正后的位置数据。
9.一种桥梁上轨道的变形监测系统，包括设置在桥梁上的多个监测站（10）、至少一个测温站（20）以及至少一个测风站（30），其特征在于：多个所述监测站（10）按照第一预设频率输出位置数据，所述测温站（20）按照第二预设频率输出温度数据，所述测风站（30）按照第三预设频率输出风力数据；
多个监测站（10）、至少一个测温站（20）以及至少一个测风站（30）均连接有控制中心（40）；
所述控制中心（40）包括如下模块：
读取数据模块（41），与所述监测站（10）、所述测温站（20）以及所述测风站（30）数据连接，用于读取位置数据、温度数据以及风力数据；
选取模块（42），与所述读取数据模块（41）数据连接，获取温度数据与风力数据；选取模块（42）按照预设的对照表选取参考系数，其中，温度数据与风力数据为对照表的对照因数，参考系数为对照表的对照结果；
初级计算模块（43），与所述读取数据模块（41）数据连接，获取位置数据；初级计算模块（43）根据多个所述位置数据计算出初级数据，所述初级数据与多个所述位置数据的加权值成正相关设置；
变形计算模块（44），与选取模块（42）以及初级计算模块（43）数据连接，获取参考系数与初级数据；变形计算模块（44）根据初级数据与参考系数计算出变形数据，变形数据与初级数据与参考系数的乘积关系成正相关设置。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于：所述测温站（20）与所述测风站（30）均设有多个，且所述测温站（20）、所述测风站（30）以及所述监测站（10）三者之间的位置相对应并组成多组监测组；
所述控制中心（40）包括修正模块（45），所述修正模块（45）与所述读取数据模块（41）数据连接，所述修正模块（45）根据每个监测组的温度数据与风力数据修正位置数据；其中，修正算法采用卡尔曼滤波算法，所述卡尔曼滤波算法的观测输入为修正前的位置数据，所述卡尔曼滤波算法的干扰输入为温度数据与风力数据，所述卡尔曼滤波算法的输出为修正后的位置数据。
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