桥梁结构损伤识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了桥梁结构损伤识别方法及系统，所述方法包括：采集环境变量和桥梁结构的挠度信息；评估桥梁结构的健康状态，判断是否需要进行损伤识别及发出安全警报；利用损伤位置识别模型识别出损伤位置；利用损伤程度识别模型识别出损伤程度。所述系统包括数据采集模块、健康状态评估模块、报警模块、损伤位置识别模块、损伤程度识别模块和显示模块。本发明专利技术结构简单、易实现，适用于各种桥梁结构，能够为桥梁管理部门提供及时详尽的桥梁结构健康状态信息，保证桥梁结构的安全运营。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及桥梁

技术介绍
近二三十年，我国频繁发生各种桥梁事故，比较严重的是桥梁的突然垮塌事故，造成重大的人员伤亡和财产损失。大桥倒塌的原因众多，但是可以肯定的是大桥倒塌前，某些关键部位由于各种动力静力荷载的长期作用及各种不利环境因素的影响，造成桥梁结构的疲劳、材料的腐蚀及老化，以及缺乏及时的发现和维修，使桥梁结构的损伤在使用期内产生累积、其刚度发生衰退等，从而严重影响桥梁结构的使用寿命，甚至严重超出设计的极限安全范围，导致突发事故的发生。可见，这些桥梁事故发生时，桥梁工作者尤其是桥梁管理部门，没能提前发现桥梁结构性能已发生退变，从而提前做出预警，更没能及时采取相应的加固维修措施，造成了桥梁事故的频发和突发。大量的在役桥梁结构等大型交通基础设施迫切需要一种有效的方法监测和评估其健康状态，实时准确识别出桥梁结构的损伤情况。虽然国内外大量学者进行了桥梁结构健康监测系统的研究、开发和实际工程应用，但是安全评估与损伤识别主要以理论成果居多，由于实际桥梁结构和野外环境条件的复杂性、实测数据的不完备性以及外部干扰导致桥梁结构响应的不确定性等，使已有的研究成果的实际应用效果仍有许多不尽人意的地方。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供桥梁结构损伤识别方法及系统，能直接分析判断桥梁结构是否有损伤、准确识别损伤位置和损伤程度，为桥梁维护、维修与管理决策提供依据和指导，保证桥梁结构的安全运营。为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案是：桥梁结构损伤识别方法，包括以下步骤：(1)采集环境变量和桥梁结构的挠度信息；(2)评估桥梁结构的健康状态，判断是否需要进行损伤识别及发出安全警报；(3)利用损伤位置识别模型识别出损伤位置；(4)利用损伤程度识别模型识别出损伤程度。优选的，所述步骤(1)中所述环境变量包括环境温度、环境湿度和桥梁结构所受的荷载情况。优选的，所述步骤(2)中采用最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)算法。优选的，所述步骤(2)包括：建立预测函数，根据桥梁建成后的通车试验或鉴定试验及运营初期一定时期内结构完好状态下监测系统所采集到的所述环境变量与挠度信息的历史数据，采用所述最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)算法建立所述桥梁结构的挠度信息与环境变量之间的函数关系，即预测函数；信息处理，在桥梁结构的正常运营阶段，将实测的环境变量代入所述预测函数进行计算，可得到预测挠度信息，并计算出实测挠度信息与预测挠度信息的差值；健康状态评估，将所述实测挠度信息与预测挠度信息的差值与事先拟定的标准值进行对比分析，当此差值在规定的范围以内时，则认为桥梁结构健康状态正常，继续采集数据，如果此差值超过规定的范围，则认为可能存在异常，发出安全警报。优选的，所述步骤(3)中损伤位置识别模型采用C-支持向量分类机(C-SVC)算法建立。优选的，所述步骤(3)包括：建立损伤位置识别模型，建立桥梁结构的有限元模型，计算桥梁结构在各种荷载工况下，结构无损伤和发生不同程度损伤时，桥梁结构关键截面的最大挠度，构造损伤识别指标变量，采用多类分类方法C-支持向量分类机算法建立损伤位置识别模型；挠度信息处理，根据实测挠度信息，提取实测到的桥梁结构各指定关键截面的最大挠度，构造变换为损伤识别指标；损伤位置识别，将所述损伤识别指标输入所述损伤位置识别模型中，通过对比分类，识别出损伤位置信息。优选的，所述步骤(4)中损伤程度识别模型采用ε-支持向量回归机(ε-SVC)算法建立。优选的，所述步骤(4)包括：建立损伤程度识别模型，根据各关键截面分别损伤时的损伤识别指标变量，采用ε-支持向量回归机算法建立损伤程度识别模型；信息处理，得到损伤位置信息及损伤识别指标；损伤程度识别，将所述损伤识别指标输入损伤程度识别模型中，通过对比分析，识别出损伤程度信息。优选的，所述桥梁为铁路桥梁。桥梁结构损伤识别系统，包括：数据采集模块、健康状态评估模块、报警模块、损伤位置识别模块、损伤程度识别模块和显示模块；所述数据采集模块用于采集桥梁结构的挠度信息和环境变量，连接所述健康状态评估模块的数据输入端；所述健康状态评估模块用于评估桥梁结构的健康状态并判断是否需要进行损伤识别及发出安全警报；所述报警模块的信号输入端连接所述健康状态评估模块的报警信号输出端；所述损伤位置识别模块中存储有损伤位置识别模型，能够识别出损伤位置；所述损伤程度识别模块中存储有损伤程度识别模型，能够识别出损伤程度。数据采集模块：用于采集桥梁结构各个关键位置的挠度信息，同时采集桥梁结构所受的荷载情况、环境温度、湿度等环境变量。健康状态评估模块：存储有预设的桥梁结构健康状态评估的标准值，通过对挠度信息的处理后，与评估标准对比，判断是否需要进行损伤识别及发出安全警报。报警模块：当挠度信息超过健康状态评估标准值时发出警报。损伤位置识别模块：存储有桥梁结构损伤位置识别模型，将实测挠度信息处理后得到损伤识别指标，再将其输入到损伤位置识别模型中，准确识别出损伤位置。损伤程度识别模块：存储有桥梁结构损伤程度识别模型，将识别出的损伤位置及损伤识别指标输入到损伤程度识别模型中，准确识别出损伤程度。显示模块：显示损伤识别指标、损伤的位置和损伤的程度等信息。采用上述技术方案所产生的有益效果在于：(1)由于挠度既能反映桥梁结构的综合承载能力，又能表现出桥梁结构的整体工作性能，并且挠度受外界干扰影响小，对大跨度桥梁结构而言，列车或车辆过桥时荷载的冲击系数较小，监测信号稳定可靠。因此，本专利技术选取桥梁结构的挠度作为预测函数的因变量(即桥梁结构健康状态评估的参数指标)。(2)本专利技术的健康状态评估模块采用预测函数法判断桥梁结构的健康状态，结构简单，且需要的挠度信息抗干挠能力强，可以实时获得桥梁结构的健康状态，提前做出预警。(3)本专利技术的损伤位置识别模块，只需要桥梁结构某些关键截面的最大挠度即可构造出损伤识别指标，输入损伤位置识别模型能够实时识别出损伤位置。(4)本专利技术的损伤程度识别模块，还可以使用损伤位置识别时的损伤识别指标，输入损伤程度识别模型中快速识别出损伤的程度。本专利技术结构简单、易实现，适用于各种桥梁结构，能够为桥梁管理部门提供及时详尽的桥梁结构健康状态信息，保证桥梁结构的安全运营。附图说明图1是本专利技术中桥梁结构损伤识别系统一个实施例的原理示意图；图2是本专利技术中健康状态评估模块的原理示意图；图3是本专利技术中损伤位置识别模块的原理示意图；图4是本专利技术中损伤程度识别模块的原理示意图；图5是本专利技术中桥梁结构损伤识别方法一个实施例的工作流程示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。如图1所示，为本专利技术的一个实施例，包括：(1)挠度数据采集装置，可实现多测点桥梁挠度信息的实时监测，能够保证桥梁挠度监测数据的准确、可靠。(2)桥梁结构健康状态评估模块，存储有预设的桥梁结构健康状态评估的标准值及挠度的预测函数。系统接受挠度数据信息并进行处理后，与评估标准对比，评估桥梁结构的健康状态，判断是否需要进行损伤识别及发出安全警报。图2为桥梁结构健康状态评估模块的流程框图，图中的ε1i和ε2i(i＝1，2，…，n，为测点编号)为两个评估标准，为完好桥梁结构挠度信息的预测值，yi为挠度采集系本文档来自技高网...

【技术保护点】
桥梁结构损伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）采集环境变量和桥梁结构的挠度信息；（2）评估桥梁结构的健康状态，判断是否需要进行损伤识别及发出安全警报；（3）利用损伤位置识别模型识别出损伤位置；（4）利用损伤程度识别模型识别出损伤程度。

【技术特征摘要】
1.桥梁结构损伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）采集环境变量和桥梁结构的挠度信息；（2）评估桥梁结构的健康状态，判断是否需要进行损伤识别及发出安全警报；（3）利用损伤位置识别模型识别出损伤位置；（4）利用损伤程度识别模型识别出损伤程度。2.根据权利要求１所述的桥梁结构损伤识别方法，其特征在于所述步骤（1）中所述环境变量包括环境温度、环境湿度和桥梁结构所受的荷载情况。3.根据权利要求1所述的桥梁结构损伤识别方法，其特征在于所述步骤（2）中采用最小二乘支持向量回归机算法。4.根据权利要求3所述的桥梁结构损伤识别方法，其特征在于所述步骤（2）包括：建立预测函数，根据环境变量与挠度信息的历史数据，采用所述最小二乘支持向量回归机算法建立预测函数；信息处理，将实测的环境变量代入所述预测函数进行计算，可得到预测挠度信息，并计算出实测挠度信息与预测挠度信息的差值；健康状态评估，将所述实测挠度信息与预测挠度信息的差值与事先拟定的标准值进行对比分析，当此差值在规定的范围以内时，则认为桥梁结构健康状态正常，继续采集数据，如果此差值超过规定的范围，则认为可能存在异常，发出安全警报。5.根据权利要求１所述的桥梁结构损伤识别方法，其特征在于所述步骤（3）中损伤位置识别模型采用C-支持向量分类机算法建立。6.根据权利要求5所述的桥梁结构损伤识别方法，其特征在于所述步骤（3）包括：建立损伤位置识别模型，建立桥梁结构的有限元模型，计算桥梁结构在各种荷载工况下，结构无损伤和发生不同程度损伤时，桥梁...

【专利技术属性】
技术研发人员：任剑莹，苏木标，李韶华，李文平，
申请(专利权)人：石家庄铁道大学，
类型：发明
国别省市：河北;13