CN116499580A - 一种桥梁振动异常状态实时监测方法、系统、终端及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种桥梁振动异常状态实时监测方法、系统、终端及介质，涉及振动监测技术领域，其技术方案要点是：将实时车流信息转换成冲击激励后建立冲击激励变化曲线；获取目标桥梁上目标测量点的振动响应信号，采用滑动窗口分析振动响应信号在对应窗口宽度内的累积振幅，并依据多个连续的累积振幅拟合构建振幅变化曲线；分析振幅变化曲线与冲击激励变化曲线之间的关联关系后建立映射函数；提取映射函数中的非变量参数，并依据至少一个非变量参数在相邻时刻和/或间隔周期的差异情况确定目标测量点的监测状态。本发明无需进行详细的多阶模态分析，即可获得桥梁振动异常状态监测，整个监测过程实现难度低，且不影响桥梁正常运行。
Description
技术领域
本发明涉及振动监测技术领域，更具体地说，它涉及一种桥梁振动异常状态实时监测方法、系统、终端及介质。
背景技术
桥梁在运营过程中，受长时间的环境侵蚀、材料老化和各种动静载荷等因素影响，桥梁不可避免的会出现结构损伤，而结构损伤会影响桥梁的固有频率、振幅、模态等动力特性，若不及时处置，则容易在随机的环境激励作用下扩大损伤，严重时将会形成安全事故，因此对桥梁振动测试是保障桥梁正常运营必不可少的策略之一。
现有技术中的桥梁测试主要有在基于设定激励作用下进行桥梁振动测试的方法，其通过对获取的振动响应信号在时域和/或频域进行振幅、相位、频率等参数进行分析，然后依据获得的振幅、相位、频率等参数进行阻尼比、刚度和模态的动力特性分析，再对比测试点结构损伤前后的动力特性差异来判断测试点结构是否处于异常状态。然而，在施加如冲击激励的设定激励时，需要对桥梁进行截流，在一定程度上影响了桥梁的正常使用，同时也难以实时的监测桥梁振动情况，导致桥梁结构损失无法及时获知；此外，由于桥梁在多种激励作用下的模态其实是由多种不同的模态叠加而成的，所以对多阶模态进行分析后来判断测试点结构是否处于异常状态的过程复杂，且在此分析过程了解桥梁的结构参数，难以大范围的推广应用。
因此，如何研究设计一种能够克服上述缺陷的桥梁振动异常状态实时监测方法、系统、终端及介质是我们目前急需解决的问题。
发明内容
为解决现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种桥梁振动异常状态实时监测方法、系统、终端及介质，以目标桥梁上的实时车辆流动情况做为桥梁振动测试过程中的随机激励，并以振动响应信号在对应窗口宽度内的累积振幅随随机激励的变化异常来判断目标测量点的振动异常，在基于实时车辆流动情况的连续性和桥梁振动受自身结构参数影响特性的情况下，无需进行详细的多阶模态分析，即可获得桥梁振动异常状态监测，整个监测过程实现难度低，且不影响桥梁正常运行。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
第一方面，提供了一种桥梁振动异常状态实时监测方法，包括以下步骤：
获取目标桥梁的实时车流信息，并将实时车流信息转换成冲击激励后建立冲击激励变化曲线；
获取目标桥梁上目标测量点的振动响应信号，采用滑动窗口分析振动响应信号在对应窗口宽度内的累积振幅，并依据多个连续的累积振幅拟合构建振幅变化曲线；
分析振幅变化曲线与冲击激励变化曲线之间的关联关系后建立映射函数；
提取映射函数中的非变量参数，并依据至少一个非变量参数在相邻时刻和/或间隔周期的差异情况确定目标测量点的监测状态。
进一步的，所述实时车流信息转换成冲击激励的过程具体为：
从实时车流信息中提取不同时刻目标桥梁上的车辆类型、车辆数量和车辆速度；
依据车辆类型、车辆数量和目标桥梁的总面积确定车辆重量分布均值，和/或依据车辆速度、车辆数量和目标桥梁的总面积确定车辆时速均值；
依据车辆重量分布均值和/或车辆时速均值确定对应时刻的冲击激励，冲击激励与车辆重量分布均值、车辆时速均值均呈正相关。
进一步的，所述冲击激励与车辆重量分布均值呈正比，且与车辆时速均值的平方呈正比。
进一步的，所述累积振幅的分析过程具体为：
以振动响应信号中两个相邻振幅波谷、两个相邻振幅波峰或相邻的振幅波谷与振幅波峰之间的时间间隔作为连续滑动窗口分析的多个窗口宽度；
采用微积分方法计算振动响应信号在不同窗口宽度中的累积振幅，累积振幅为窗口宽度内各个时刻所对应振动绝对值之和。
进一步的，所述振幅变化曲线的建立过程具体为：
将累积振幅作为相应窗口宽度所对应时间段中端点或中点的振幅值建立多个离散点；
采用最小二乘法对多个离散点进行拟合分析，建立振幅变化曲线。
进一步的，所述监测状态的确定过程具体为：
确定所选取非变量参数在相邻时刻和/或间隔周期之间的相差绝对值；
判断相差绝对值是否大于相应非变量参数所配置的参数阈值，若相差绝对值大于对应的参数阈值，则判定相应非变量参数为异常参数；
以异常参数的数量与所选取非变量参数的数量之比确定异常概率；
在异常概率超过概率阈值时，输出目标桥梁上目标测量点处于异常的监测状态。
进一步的，所述监测状态的确定过程具体为：
确定所选取非变量参数在相邻时刻和/或间隔周期之间的相差绝对值；
依据相差绝对值与相应非变量参数的权重系数进行权重计算，得到异常权重值；
在异常权重值超过异常阈值时，输出目标桥梁上目标测量点处于异常的监测状态。
第二方面，提供了一种桥梁振动异常状态实时监测系统，包括：
激励分析模块，用于获取目标桥梁的实时车流信息，并将实时车流信息转换成冲击激励后建立冲击激励变化曲线；
振幅分析模块，用于获取目标桥梁上目标测量点的振动响应信号，采用滑动窗口分析振动响应信号在对应窗口宽度内的累积振幅，并依据多个连续的累积振幅拟合构建振幅变化曲线；
映射分析模块，用于分析振幅变化曲线与冲击激励变化曲线之间的关联关系后建立映射函数；
异常分析模块，用于提取映射函数中的非变量参数，并依据至少一个非变量参数在相邻时刻和/或间隔周期的差异情况确定目标测量点的监测状态。
第三方面，提供了一种计算机终端，包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面中任意一项所述的一种桥梁振动异常状态实时监测方法。
第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行可实现如第一方面中任意一项所述的一种桥梁振动异常状态实时监测方法。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明提供的一种桥梁振动异常状态实时监测方法，以目标桥梁上的实时车辆流动情况做为桥梁振动测试过程中的随机激励，并以振动响应信号在对应窗口宽度内的累积振幅随随机激励的变化异常来判断目标测量点的振动异常，在基于实时车辆流动情况的连续性和桥梁振动受自身结构参数影响特性的情况下，无需进行详细的多阶模态分析，即可获得桥梁振动异常状态监测，整个监测过程实现难度低，且不影响桥梁正常运行；
2、本发明在将实时车流信息转换成冲击激励时，可以仅依据车辆重量分布均值转换成呈正相关的冲击激励，也可以仅依据车辆时速均值转换成呈正相关的冲击激励，还可以同时依车辆重量分布均值和车辆时速均值转换成冲击激励，其选择的灵活性较强，能够同时适用于不同规模的桥梁结构；
3、本发明采用动态变化的窗口宽度对不同时段的振幅进行累积计算，可以避免因波峰、波谷交替分布过程所导致的不同时刻累积幅值差异过大的情况发生，有效提高了所建立的映射函数的准确性；
4、本发明在进行异常状态监测时，既可以适用于突变型结构损伤所导致的异常状态，也可以适用于渐变型结构损伤所导致的异常状态。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1是本发明实施例1中的流程图；
图2是本发明实施例2中的系统框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1：一种桥梁振动异常状态实时监测方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S1：获取目标桥梁的实时车流信息，并将实时车流信息转换成冲击激励后建立冲击激励变化曲线；实时车流信息包括但不限于各个车辆的速度、质量以及数量，可以通过在目标桥梁两端配置数据采集设备进行数据采集；
步骤S2：获取目标桥梁上目标测量点的振动响应信号，采用滑动窗口分析振动响应信号在对应窗口宽度内的累积振幅，并依据多个连续的累积振幅拟合构建振幅变化曲线；振动响应信号为结构振幅在时域上的分布情况；
步骤S3：分析振幅变化曲线与冲击激励变化曲线之间的关联关系后建立映射函数；
步骤S4：提取映射函数中的非变量参数，并依据至少一个非变量参数在相邻时刻和/或间隔周期的差异情况确定目标测量点的监测状态。
作为一种可选的实施方式，实时车流信息转换成冲击激励的过程具体为：从实时车流信息中提取不同时刻目标桥梁上的车辆类型、车辆数量；依据车辆类型、车辆数量和目标桥梁的总面积确定车辆重量分布均值；依据车辆重量分布均值确定对应时刻的冲击激励，冲击激励与车辆重量分布均值呈正相关。
例如，A1＝aM，A1为转换后的冲击激励，M为车辆重量分布均值，a为重量与激励之间的转换系数，取值为正数，例如1。而M＝nmg/s，m为车辆类型所对应的车辆质量平均值，n为车辆数量，s为目标桥梁的总面积。
作为另一种可选的实施方式，实时车流信息转换成冲击激励的过程具体为：从实时车流信息中提取不同时刻目标桥梁上的车辆数量、车辆速度；依据车辆数量、车辆速度和目标桥梁的总面积确定车辆时速均值；依据车辆时速均值确定对应时刻的冲击激励，冲击激励与车辆时速均值均呈正相关。
例如，A2＝bV，A2为转换后的冲击激励，V为车辆时速均值，b为时速与激励之间的转换系数，取值为正数。而v＝nv/s，v为单个车辆的车速，n为车辆数量，s为目标桥梁的总面积。
此外，还可以同时依据车辆时速均值和车辆重量分布均值确定冲击激励，例如A3＝0.5MV2，冲击激励与车辆重量分布均值呈正比，且与车辆时速均值的平方呈正比。
累积振幅的分析过程具体为：以振动响应信号中两个相邻振幅波谷、两个相邻振幅波峰或相邻的振幅波谷与振幅波峰之间的时间间隔作为连续滑动窗口分析的多个窗口宽度；采用微积分方法计算振动响应信号在不同窗口宽度中的累积振幅，累积振幅为窗口宽度内各个时刻所对应振动绝对值之和。
需要说明的是，窗口宽度也可以选取超过固定不变的窗口宽度进行滑动分析，而采用固定不变的窗口宽度进行滑动分析时，相邻两次分析时的累积振幅计算部分存在部分叠加。
振幅变化曲线的建立过程具体为：将累积振幅作为相应窗口宽度所对应时间段中端点或中点的振幅值建立多个离散点；采用最小二乘法对多个离散点进行拟合分析，建立振幅变化曲线。此外，累积振幅也可以选取非端点和中点的其他点作为离散点的横坐标，例如，三等分点、四等分点等。
作为一种可选的实施方式，监测状态的确定过程具体为：确定所选取非变量参数在相邻时刻之间的相差绝对值；判断相差绝对值是否大于相应非变量参数所配置的参数阈值，若相差绝对值大于对应的参数阈值，则判定相应非变量参数为异常参数；以异常参数的数量与所选取非变量参数的数量之比确定异常概率；在异常概率超过概率阈值时，输出目标桥梁上目标测量点处于异常的监测状态。
以映射函数为L＝dsin(eA+f)为例，L为累积振幅，A为冲击激励，那么d、e、f均为非变量参数，非变量参数既可以选取其中一个，也可以同时选取多个。
作为另一种可选的实施方式，监测状态的确定过程具体为：确定所选取非变量参数在相邻时刻之间的相差绝对值；依据相差绝对值与相应非变量参数的权重系数进行权重计算，得到异常权重值；在异常权重值超过异常阈值时，输出目标桥梁上目标测量点处于异常的监测状态。
需要说明的是，相差绝对值即为差值的绝对值；此外，相邻时刻还可以替换为预设的间隔周期，方便对渐变型结构损伤所导致的异常状态进行监测。
实施例2：一种桥梁振动异常状态实时监测系统，该系统用于实现实施例1中所记载的一种桥梁振动异常状态实时监测方法，如图2所示，包括激励分析模块、振幅分析模块、映射分析模块和异常分析模块。
其中，激励分析模块，用于获取目标桥梁的实时车流信息，并将实时车流信息转换成冲击激励后建立冲击激励变化曲线；振幅分析模块，用于获取目标桥梁上目标测量点的振动响应信号，采用滑动窗口分析振动响应信号在对应窗口宽度内的累积振幅，并依据多个连续的累积振幅拟合构建振幅变化曲线；映射分析模块，用于分析振幅变化曲线与冲击激励变化曲线之间的关联关系后建立映射函数；异常分析模块，用于提取映射函数中的非变量参数，并依据至少一个非变量参数在相邻时刻和/或间隔周期的差异情况确定目标测量点的监测状态。
工作原理：本发明目标桥梁上的实时车辆流动情况做为桥梁振动测试过程中的随机激励，并以振动响应信号在对应窗口宽度内的累积振幅随随机激励的变化异常来判断目标测量点的振动异常，在基于实时车辆流动情况的连续性和桥梁振动受自身结构参数影响特性的情况下，无需进行详细的多阶模态分析，即可获得桥梁振动异常状态监测，整个监测过程实现难度低，且不影响桥梁正常运行。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种桥梁振动异常状态实时监测方法，其特征是，包括以下步骤：
获取目标桥梁的实时车流信息，并将实时车流信息转换成冲击激励后建立冲击激励变化曲线；
获取目标桥梁上目标测量点的振动响应信号，采用滑动窗口分析振动响应信号在对应窗口宽度内的累积振幅，并依据多个连续的累积振幅拟合构建振幅变化曲线；
分析振幅变化曲线与冲击激励变化曲线之间的关联关系后建立映射函数；
提取映射函数中的非变量参数，并依据至少一个非变量参数在相邻时刻和/或间隔周期的差异情况确定目标测量点的监测状态。
2.根据权利要求1所述的一种桥梁振动异常状态实时监测方法，其特征是，所述实时车流信息转换成冲击激励的过程具体为：
从实时车流信息中提取不同时刻目标桥梁上的车辆类型、车辆数量和车辆速度；
依据车辆类型、车辆数量和目标桥梁的总面积确定车辆重量分布均值，和/或依据车辆速度、车辆数量和目标桥梁的总面积确定车辆时速均值；
依据车辆重量分布均值和/或车辆时速均值确定对应时刻的冲击激励，冲击激励与车辆重量分布均值、车辆时速均值均呈正相关。
3.根据权利要求2所述的一种桥梁振动异常状态实时监测方法，其特征是，所述冲击激励与车辆重量分布均值呈正比，且与车辆时速均值的平方呈正比。
4.根据权利要求1所述的一种桥梁振动异常状态实时监测方法，其特征是，所述累积振幅的分析过程具体为：
以振动响应信号中两个相邻振幅波谷、两个相邻振幅波峰或相邻的振幅波谷与振幅波峰之间的时间间隔作为连续滑动窗口分析的多个窗口宽度；
采用微积分方法计算振动响应信号在不同窗口宽度中的累积振幅，累积振幅为窗口宽度内各个时刻所对应振动绝对值之和。
5.根据权利要求1所述的一种桥梁振动异常状态实时监测方法，其特征是，所述振幅变化曲线的建立过程具体为：
将累积振幅作为相应窗口宽度所对应时间段中端点或中点的振幅值建立多个离散点；
采用最小二乘法对多个离散点进行拟合分析，建立振幅变化曲线。
6.根据权利要求1所述的一种桥梁振动异常状态实时监测方法，其特征是，所述监测状态的确定过程具体为：
确定所选取非变量参数在相邻时刻和/或间隔周期之间的相差绝对值；
判断相差绝对值是否大于相应非变量参数所配置的参数阈值，若相差绝对值大于对应的参数阈值，则判定相应非变量参数为异常参数；
以异常参数的数量与所选取非变量参数的数量之比确定异常概率；
在异常概率超过概率阈值时，输出目标桥梁上目标测量点处于异常的监测状态。
7.根据权利要求1所述的一种桥梁振动异常状态实时监测方法，其特征是，所述监测状态的确定过程具体为：
确定所选取非变量参数在相邻时刻和/或间隔周期之间的相差绝对值；
依据相差绝对值与相应非变量参数的权重系数进行权重计算，得到异常权重值；
在异常权重值超过异常阈值时，输出目标桥梁上目标测量点处于异常的监测状态。
8.一种桥梁振动异常状态实时监测系统，其特征是，包括：
激励分析模块，用于获取目标桥梁的实时车流信息，并将实时车流信息转换成冲击激励后建立冲击激励变化曲线；
振幅分析模块，用于获取目标桥梁上目标测量点的振动响应信号，采用滑动窗口分析振动响应信号在对应窗口宽度内的累积振幅，并依据多个连续的累积振幅拟合构建振幅变化曲线；
映射分析模块，用于分析振幅变化曲线与冲击激励变化曲线之间的关联关系后建立映射函数；
异常分析模块，用于提取映射函数中的非变量参数，并依据至少一个非变量参数在相邻时刻和/或间隔周期的差异情况确定目标测量点的监测状态。
9.一种计算机终端，包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任意一项所述的一种桥梁振动异常状态实时监测方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征是，所述计算机程序被处理器执行可实现如权利要求1-7中任意一项所述的一种桥梁振动异常状态实时监测方法。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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