CN114997249B - 一种桥梁伸缩缝装置的监控方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种桥梁伸缩缝装置的监控方法，包括以下步骤：在交通载荷下采集桥梁伸缩缝装置不同状态下、不同温度下的振动信号样本；建立振动信号样本在不同状态下、不同温度下的频谱图，对频谱图进行分析，提取特征参数，筛选有效特征参数；实时采集振动信号及温度信号，提取有效特征参数，并与该温度下的有效特征参数阈值进行比较，若大于或等于该有效特征参数阈值，则判定为正常状态，否则，则判定为异常状态；当处于异常状态时，对实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数进行相似度分析，确定属于何种异常类型。本发明还公开了桥梁伸缩缝装置的监控系统。本发明可实时对桥梁伸缩缝装置进行监控，判断结果精准，操作方便。

Description

一种桥梁伸缩缝装置的监控方法及系统

技术领域

本发明涉及桥梁的安全监控领域，特别涉及一种桥梁伸缩缝装置的监控方法及系统。

背景技术

桥梁伸缩缝是公路桥梁重要的组成部分，为使车辆平稳通过桥面、满足上部结构和桥面变形的需要，在桥面接缝处设置的各种装置的总称。桥梁伸缩缝的主要作用是适应桥梁上部结构在气温变化、车辆荷载作用以及混凝土收缩和徐变等作用下的变形需要，并保证车辆通过桥面时平顺。桥梁伸缩缝是直接影响桥梁使用功能的附加设施，也是桥面中最易发生损坏的部位为保障桥梁结构稳定，不影响其正常使用，伸缩缝应满足以下功能要求：（1）要求桥面车行道伸缩装置在任何情况下都不会发生影响行车的不连续现象；（2）要在保证车辆安全行驶的条件下，满足温度的变化、混凝土收缩和徐变及车辆产生的变形，而不会在接缝或结构的其他地方引起超出设计限度的应力；（3）不会造成溜滑等交通危害，不会引起大的交通噪声或振动；（4）在伸缩装置处保持密闭，能防止水分或泥浆侵入装置内，或者有利于采取排除、清扫侵入物的措施。

尽管伸缩缝优点众多，应用广泛，但由于其结构形式相对比较复杂，桥梁建设工作者对其了解还不够深入，在设计施工和后期维护管理中还会出现种种缺陷，导致伸缩缝在运营后出现很多病害，影响桥梁的正常使用和行车安全：（1）锚固区混凝土发生破坏；（2）中梁构件发生断裂、开焊，弯曲下挠，型钢表面凹凸不平，易晃动，行车噪音大；（3）弹性控制元件变形过大或破坏，丧失弹性；（4）密封橡胶条老化、脱落、破裂，漏水严重；密封橡胶带内进过多杂物，影响伸缩功能。

伸缩缝在线监测方法主要为日常巡查，主要为巡检人员依据桥梁伸缩缝在正常状态下受到的载荷作用后，特别是在恶劣的天气或温差过大的情况下，更要加大检查的频率。人工巡检监测方法只能是定期巡查，无法对伸缩缝进行实时监测，且只有当伸缩缝产生无可避免的破坏性损伤时人工巡查才能检测出来，响应性较差。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺点与不足，本发明的目的在于提供一种桥梁伸缩缝装置的监控方法，可实时对桥梁伸缩缝装置进行监控，判断结果精准，操作方便，响应速度快。

本发明的另一目的在于提供实现上述监控方法的桥梁伸缩缝装置的监控系统。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

一种桥梁伸缩缝装置的监控方法，包括以下步骤：

（1）在交通载荷下，采集正常状态和异常状态下桥梁伸缩缝装置在不同温度下的振动信号样本；

所述异常状态包括两种以上异常状态类型；

（2）建立正常状态和异常状态下的振动信号样本在不同温度下的频谱图，对频谱图进行分析，提取特征参数，筛选有效特征参数；将振动信号样本的有效特征参数、温度及状态记录到振动信号数据库中；所述有效特征参数至少包括固有频率；

（3）实时采集在交通载荷下桥梁伸缩缝装置的振动信号及对应的温度信号，建立实时振动信号的频谱图，提取实时振动信号的有效特征参数；

将提取到的实时振动信号的固有频率与该温度下的固有频率阈值进行比较，若大于或等于该固有频率阈值，则判定为正常状态，若小于该固有频率阈值，则判定为异常状态；

当处于异常状态时，从振动信号数据库中调取该温度下的振动信号样本的有效特征参数集，并对实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数进行相似度分析，确定属于何种异常状态类型。

优选的，所述相似度分析，具体为：

若实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数的相似度达到预设值时，则判定该伸缩缝装置的异常类型为该振动信号样本对应的异常类型；若相似度未达到预设值时，则输出异常信号并提示进行人工监控，人工监测后若无异常现象发现则解除预警，将该实时振动信号的温度、有效特征参数、异常状态类型记录到振动信号数据库中；

若确有异常发现则提示进行人工维护处理，将该实时振动信号的温度、有效特征参数、异常状态类型记录到振动信号数据库中。

优选的，所述异常状态类型包括桥梁伸缩缝装置中钢结构破损状态、桥梁伸缩缝橡胶带破损状态、伸缩缝装置受到桥梁挤压状态、伸缩缝装置受到桥梁拉伸状态、伸缩缝装置固定箱体损坏状态。

优选的，步骤（2）所述建立正常状态和异常状态下振动信号样本不同温度下的频谱图，对频谱图进行分析，提取特征参数，筛选有效特征参数，具体为：

采用傅里叶变换方法将振动信号样本转化为频域信号，建立频谱图，对频谱图进行特征提取，得到特征参数；对特征参数进行降维处理，计算特征参数的相关度，根据相关度的大小筛选出有效特征参数。

优选的，所述特征参数包括信号强度、单个信号频率、信号出现位置和固有频率。

优选的，所述固有频率包括第一阶固有频率、第二阶固有频率、第三阶固有频率中的至少一种。

优选的，步骤（3）所述对实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数进行相似度分析，具体为：

采用皮尔逊相关系数法对实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数进行相似度分析。

优选的，所述固有频率阈值根据该温度下桥梁正常状态的固有频率值人为设定。

实现所述的桥梁伸缩缝装置的监控方法的桥梁伸缩缝装置的监控系统，包括

温度传感器，用于获取桥梁伸缩缝装置在交通载荷下的温度信号；

加速度传感器，用于获取桥梁伸缩缝装置在交通载荷下的振动信号；

控制分析系统，用于对温度信号和振动信号进行分析，确定桥梁伸缩缝装置的状态；

数据传输模块，用于将温度信号和振动信号传输至控制分析系统。

优选的，所述控制分析系统包括：

振动信号、温度信号解析模块：用于建立正常状态和异常状态下振动信号样本在不同温度下的频谱图，对频谱图进行分析，提取特征参数，筛选有效特征参数；建立实时振动信号的频谱图，提取有效特征参数；

伸缩缝装置状态判断模块，用于将实时振动信号的固有频率与该温度下的固有频率阈值进行比较，若大于或等于该固有频率阈值，则判定为正常状态，若小于该固有频率阈值，则判定为异常状态；

伸缩缝装置异常状态类型判断模块，用于从振动信号数据库中调取该温度下的振动信号样本的有效特征参数集，并对实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数进行相似度分析，确定属于何种异常状态类型。

优选的，所述加速度传感器为贴片式加速度传感器；所述温度传感器为贴片式加速度传感器。

优选的，所述桥梁伸缩缝装置的监控系统，还包括

伸缩缝正常状态数据存储模块，用于存储伸缩缝的正常状态数据；

异常类型校核模块，用于依据桥梁养护人员发回来实际情况进行存储该次异常类型记录与校核；

优选的，所述桥梁伸缩缝装置还包括：

预警模块，用于依据伸缩缝装置异常状态类型判断模块的判断结果进行预警，提醒桥梁管理者在第一时间内做出决策，提高工作效率；

结果显示模块，实时显示伸缩缝状态正常模块和异常类型校核模块中的数据于监测平台显示器或手机app中，便于管理人员随时监测。

本发明的原理为：

本发明采用加速度传感器测量振动信号，通过提取振动信号的有效特征参数，不仅考虑了信号强度，还考虑了桥梁伸缩缝装置的固有属性，比如有效特征参数中采用了固有频率；同时，由于混凝土具有热胀冷缩特性，不同温度下桥梁主体预留缝隙宽度会发生变化，导致伸缩缝处于挤压或拉伸状态，此时交通载荷的作用下产生的振动信号会有着较大的差异；为避免温度带来误差，本发明将温度作为约束条件，建立不同温度下伸缩缝装置的振动信号数据库，去除掉温度带来的干扰因素，提升预测的准确度；同时由于温度的约束条件的引入，振动信号分析后进行阈值比较时，可直接调取该温度下振动信号数据库中的参数，避免了无温度约束下时计算时间过长或出现无法判断结果的现象产生。

与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：

（1）本发明通过提取振动信号的有效特征参数，不仅考虑了信号强度，还考虑了桥梁伸缩缝装置的固有属性，同时引入了温度的约束条件，大大提高了判断的精准度、方便性和响应速度。

（2）本发明实现无人化、动态监测桥梁伸缩缝，解决恶劣天气或温差过大情况下，人力检查频率过低问题。

（3）本发明可通过数据传输的方式将数据上传至远程监控平台和终端，并配备预警模块警示相应病害产生类型，提升了时效性。

（4）本发明的测量模块仅采用加速度传感器和温度传感器，成本低。

附图说明

图1为本发明的实施例的桥梁伸缩缝装置的监控系统的监测信息端口安装示意图。

图2为本发明的实施例的桥梁伸缩缝装置的监控系统的组成示意图。

图3为本发明的实施例的桥梁伸缩缝装置的监控方法的流程图。

具体实施方式

下面结合实施例，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

在本发明的一个实施例中，桥梁伸缩缝装置的监控系统包括监测信息端口和监测平台。如图1~2所示，监测信息端口1安装于桥梁伸缩缝上，其中监测信息端口包括加速度传感器、温度传感器、加速度数据采集仪和温度数据采集仪；加速度传感器，用于获取桥梁伸缩缝装置在交通载荷下的振动信号；控制分析系统，用于对温度信号和振动信号进行分析，确定桥梁伸缩缝装置的状态；加速度数据采集仪和温度数据采集仪，分别用于将采集到的振动信号和温度信号传输至控制分析系统。

在本发明的一个实施例中，加速度传感器的采集参数主要包括采样频率、单次采样时间、采样周期、采样精度及采样点数目。在本实施例中，采样频率为fs，单次采样时间为ts，采样间周期为Ts，采样点数目M=fs/ts，采样精度为S/N。

在本发明的一个实施例中，温度信号拾取后传送至数据采集仪，其中温度采集参数主要包括采样频率、采样周期、采样精度及采样点数目。在本实施例中采样频率，单次采样时间，采样周期，采样点数目均与振动信号采集一致，最终输出对应温度值。

如图2所示，在本发明的一个实施例中，监控平台包括控制分析系统、预警模块和结果显示模块。

其中，控制分析包括：

振动信号、温度信号解析模块：用于建立正常状态和异常状态下的振动信号样本在不同温度下的频谱图，对频谱图进行分析，提取特征参数，筛选有效特征参数；建立实时振动信号的频谱图，提取有效特征参数；

伸缩缝装置状态判断模块，用于将实时振动信号的固有频率与该温度下的固有频率阈值进行比较，若大于或等于该固有频率阈值，则判定为正常状态，若小于该固有频率阈值，则判定为异常状态；其中固有频率阈值根据该温度下正常状态的固有频率值人为设定，如设定为正常状态的固有频率的99%。

伸缩缝装置异常状态类型判断模块，用于从振动信号数据库中调取该温度下的振动信号样本的有效特征参数集，并对实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数进行相似度分析，确定属于何种异常类型：

伸缩缝正常状态数据存储模块，用于存储伸缩缝的正常状态数据；

异常类型校核模块，用于依据桥梁养护人员发回来实际情况进行存储该次异常类型记录与校核。

预警模块，用于依据伸缩缝装置异常状态类型判断模块的判断结果进行预警，提醒桥梁管理者在第一时间内做出决策，提高工作效率；

结果显示模块，实时显示伸缩缝状态正常模块和异常类型校核模块中的数据于监测平台显示器或手机app中，便于管理人员随时监测。

在本发明的一个实施例中，异常状态包括桥梁伸缩缝装置中钢结构破损状态、桥梁伸缩缝橡胶带破损状态、伸缩缝装置受到桥梁挤压状态、伸缩缝装置受到桥梁拉伸状态、伸缩缝装置固定箱体损坏状态。

在本发明的一个实施例中，特征参数包括信号强度、单个信号频率、信号出现位置、第一阶固有频率、第二阶固有频率和第三阶固有频率。

在本发明的一个实施例中，所述正常状态的固有频率值根据以下方式计算：

采用有限元方法将桥梁伸缩缝离散化，依据桥梁振动方程，采用达朗贝尔原理结合傅里叶变化得出固有频率与桥梁的有关参数之间关系如下：

其中，

；

：伸缩缝的随温度变化的位移量；a：加速度；

：桥梁自振频率；L：伸缩缝的固有长度；t：车辆经过时间，f为固有频率；

将正常状态下桥梁的有关参数代入上式，可计算得到正常状态的固有频率值。在本发明的一个实施例中，有效特征参数为固有频率，可为第一阶固有频率、第二阶固有频率、第三阶固有频率中的至少一种。

如图3所示，在本发明的一个实施例中，桥梁伸缩缝装置的监控方法，包括以下步骤：

（1）在交通载荷下，采集正常状态和异常状态下桥梁伸缩缝装置在不同温度下的振动信号样本；

（2）建立正常状态和异常状态下的振动信号样本在不同温度下的频谱图，对频谱图进行分析，提取特征参数，筛选有效特征参数，将振动信号样本的有效特征参数、温度及状态，记录到振动信号数据库中；

（3）实时采集在交通载荷下采集桥梁伸缩缝装置的振动信号及对应的温度信号，建立实时振动信号的频谱图，提取固有频率，将得到的固有频率与该温度下的固有频率阈值进行比较，若大于或等于该固有频率阈值，则判定为正常状态，若小于该固有频率阈值，则判定为异常状态；

当处于异常状态时，从振动信号数据库中调取该温度下的振动信号样本的有效特征参数集，并对实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数进行相似度分析，确定属于何种异常类型：

在本发明的一个实施例中，相似度分析具体采用以下方式实现：

当实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数的相似度达到预设值时，则判定该伸缩缝装置的异常类型为该振动信号样本对应的异常类型，并将判定结果上传至监测平台，便于桥梁管理者依据异常类型进行相应维护处理，提高工作效率，同时有效降低伸缩缝装置产生的二次级病害产生；

若相似度未达到预设值时，则输出异常信号结果至监测平台，养护人员依据平台传递异常位置进行相应的人工监测，若无异常现象发现则解除预警，该预警误报信息则作为一新的训练对象加入到振动信号数据库中进行重新学习训练，提升后续监测的准确度；

若确有异常发现则由养护人员将发现的相应的异常类型通过移动客户端上传至监测平台，以便于桥梁管理者依据相应类型进行相应维护处理，该异常类型的信息则作为一新的训练对象加入到振动信号数据库中进行重新学习训练，提升后续异常类型判断的准确度。

在本发明的一个实施例中，步骤（2）中建立正常状态和异常状态下的振动信号样本在不同温度下的频谱图，对频谱图进行分析，提取特征参数，筛选有效特征参数，具体的实现方式为：

采用傅里叶变换方法将振动信号样本转化为频域信号，建立频谱图，对频谱图进行特征提取，得到特征参数；对特征参数进行降维处理，计算特征参数的相关度，根据相关度的大小筛选出有效特征参数。

在本发明的一个实施例中，步骤（3）中对实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数进行相似度分析，具体采用以下方式实现：

采用皮尔逊相关系数法对实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数进行相似度分析。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种桥梁伸缩缝装置的监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）在交通载荷下，采集正常状态和异常状态下桥梁伸缩缝装置在不同温度下的振动信号样本；

所述异常状态包括两种以上异常状态类型；

（2）建立正常状态和异常状态下的振动信号样本在不同温度下的频谱图，对频谱图进行分析，提取特征参数，筛选有效特征参数；将振动信号样本的有效特征参数、温度及状态记录到振动信号数据库中；所述特征参数包括信号强度、单个信号频率、信号出现位置和固有频率；所述有效特征参数至少包括固有频率；

（3）实时采集在交通载荷下桥梁伸缩缝装置的振动信号及对应的温度信号，建立实时振动信号的频谱图，提取实时振动信号的有效特征参数；

将提取到的实时振动信号的固有频率与该温度下的固有频率阈值进行比较，若大于或等于该固有频率阈值，则判定为正常状态，若小于该固有频率阈值，则判定为异常状态；其中，所述固有频率阈值根据该温度下正常状态的固有频率值人为设定，正常状态的固有频率值f根据以下公式计算：

其中，

；

：伸缩缝的随温度变化的位移量；a：加速度；

：桥梁自振频率；L：伸缩缝的固有长度；t：车辆经过时间；

当处于异常状态时，从振动信号数据库中调取该温度下的振动信号样本的有效特征参数集，并对实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数进行相似度分析，确定属于何种异常状态类型；

所述相似度分析，具体为：

若实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数的相似度达到预设值时，则判定该伸缩缝装置的异常类型为该振动信号样本对应的异常类型；若相似度未达到预设值时，则输出异常信号并提示进行人工监控，人工监测后若无异常现象发现则解除预警，将该实时振动信号的温度、有效特征参数、异常状态类型记录到振动信号数据库中；

若确有异常发现则提示进行人工维护处理，将该实时振动信号的温度、有效特征参数、异常状态类型记录到振动信号数据库中。

2.根据权利要求1所述的桥梁伸缩缝装置的监控方法，其特征在于，所述异常状态类型包括桥梁伸缩缝装置中钢结构破损状态、桥梁伸缩缝橡胶带破损状态、伸缩缝装置受到桥梁挤压状态、伸缩缝装置受到桥梁拉伸状态、伸缩缝装置固定箱体损坏状态。

3.根据权利要求1所述的桥梁伸缩缝装置的监控方法，其特征在于，步骤（2）所述建立正常状态和异常状态下振动信号样本不同温度下的频谱图，对频谱图进行分析，提取特征参数，筛选有效特征参数，具体为：

采用傅里叶变换方法将振动信号样本转化为频域信号，建立频谱图，对频谱图进行特征提取，得到特征参数；对特征参数进行降维处理，计算特征参数的相关度，根据相关度的大小筛选出有效特征参数。

4.根据权利要求1所述的桥梁伸缩缝装置的监控方法，其特征在于，所述固有频率包括第一阶固有频率、第二阶固有频率、第三阶固有频率中的至少一种。

5.根据权利要求1所述的桥梁伸缩缝装置的监控方法，其特征在于，步骤（3）所述对实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数进行相似度分析，具体为：

采用皮尔逊相关系数法对实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数进行相似度分析。

6.根据权利要求1所述的桥梁伸缩缝装置的监控方法，其特征在于，所述固有频率阈值根据该温度下桥梁正常状态的固有频率值人为设定。

7.一种桥梁伸缩缝装置的监控系统，用于实现权利要求1~6任一项所述的桥梁伸缩缝装置的监控方法，其特征在于，包括

温度传感器，用于获取桥梁伸缩缝装置在交通载荷下的温度信号；

加速度传感器，用于获取桥梁伸缩缝装置在交通载荷下的振动信号；

控制分析系统，用于对温度信号和振动信号进行分析，确定桥梁伸缩缝装置的状态；

数据传输模块，用于将温度信号和振动信号传输至控制分析系统。

8.根据权利要求7所述的桥梁伸缩缝装置的监控系统，其特征在于，所述控制分析系统包括：

振动信号、温度信号解析模块：用于建立正常状态和异常状态下振动信号样本在不同温度下的频谱图，对频谱图进行分析，提取特征参数，筛选有效特征参数；建立实时振动信号的频谱图，提取有效特征参数；

伸缩缝装置状态判断模块，用于将实时振动信号的固有频率与该温度下的固有频率阈值进行比较，若大于或等于该固有频率阈值，则判定为正常状态，若小于该固有频率阈值，则判定为异常状态；

伸缩缝装置异常状态类型判断模块，用于从振动信号数据库中调取该温度下的振动信号样本的有效特征参数集，并对实时振动信号的有效特征参数与振动信号样本的有效特征参数进行相似度分析，确定属于何种异常状态类型。

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