一种利用单测点响应的桥梁实时安全状态监测方法技术

本发明专利技术公开了一种利用单测点响应的桥梁实时安全状态监测方法，包括下列步骤：S1、在桥梁上布置一个加速度传感器；S2、测量桥梁振动的加速度响应；S3、定义一个移动时间窗口，截取所测得的信号，将窗口内信号用时间延迟方法重构成嵌入状态空间矩阵X

A real-time monitoring method of bridge safety state based on the response of single measuring point

【技术实现步骤摘要】
一种利用单测点响应的桥梁实时安全状态监测方法
本专利技术涉及结构安全监测
，具体涉及一种利用单测点响应的桥梁实时安全状态监测方法。
技术介绍
当前桥梁结构健康监测面临着测点过多、监测数据庞大的问题。现行的桥梁结构健康监测系统中，自桥梁结构施工完成后，桥梁结构上安装了大量传感器并实时监测各类结构特征，从而导致桥梁结构监测系统储存的信息量过于庞大。一方面，目前的桥梁结构所安装传感器设备总额大幅度增加桥梁运营方的初始投资和日常运营维修费用；另一方面，监测数据冗杂增大了结构监测的难度。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种利用单测点响应的桥梁实时安全状态监测方法，该监测方法基于当前单个传感器输出的数据驱动方法进行梁桥结构安全状态监测，无需完好状态下所测数据，无需结构精确的有限元模型，直接分析当前所测加速度信号。本专利技术的目的可以通过采取如下技术方案达到：一种利用单测点响应的桥梁实时安全状态监测方法，该监测方法包括下列步骤：S1、在桥梁上任意一个位置安装加速度传感器；S2、测量桥梁振动的加速度响应，得到加速度信号x(i),i＝1,2,…,N，N为信号采样点长度；S3、定义一个移动时间窗口，截取所测得的信号，将窗口内信号用时间延迟方法重构成嵌入状态空间矩阵Xi，表达式如下：其中i为窗口移动后的第i个观测位置，l为窗口长度，r为延迟时间，n为嵌入维数；S31、用信号的自相关函数来确定延迟时间r。自相关函数为：其中为信号的平均值，取自相关函数的第一个零值点所对应的时间k即为延迟时间r。S32、采用主成分分析方法得到的累积贡献率确定嵌入维数n。首先将所测得的信号重构成嵌入状态空间A为：其中r为步骤S31中确定的延迟时间，p为临时嵌入维数。p通过信号x的傅里叶谱中带宽极限频率f*来确定，带宽极限频率是指傅里叶谱中大于f*的频段内没有能量显著频率。p取小于和等于f*频段内的能量显著的频率个数再加1。将状态空间矩阵A进行主成分分析计算：PCA(A)＝[U,Y,Λ](4)其中U为特征向量矩阵，Y为主成分得分矩阵，Λ为特征值矩阵，Λ为对角阵，为：得到累积贡献率为：取累积贡献率第一个大于或等于90％所对应的n值，即为最终确定的嵌入维数n。S33、定义一个收敛函数确定窗口长度l。首先利用步骤S31和S32中确定的延迟时间r和嵌入维数n，将信号x重构成一嵌入状态空间B(m)为其中m为正整数变量，L＝mfs/f1,fs为所测信号的采样频率，f1为所测信号的基频，可从信号的傅里叶谱中得到。将B(m)进行主成分分析计算，得到特征值矩阵Λ(m)，通过Λ(m)计算第一主成分贡献率函数，即为第一主成分贡献率收敛函数，定义为：其中，λ1(m)为变量为m时的第一特征值。通过式(8)得到第一主成分贡献率收敛谱，通过收敛谱图可确定当函数收敛为一稳定值时对应的m值即为最佳基频对应周期的倍数M，则可最终确定移动时间的窗口长度为：S4、将参数确定好后的式(1)中状态空间矩阵Xi进行主成分分析：PCA(Xi)＝[Ui,Yi,Λi](10)得到窗口内特征向量矩阵Ui，主成分得分矩阵Yi，特征值矩阵Λi。S5、通过窗口内特征值矩阵Λi，定义桥梁安全评定指标为：其中指第一阶特征值，为：其中指第j阶特征值。S6、从所测信号的时间轴的当前时刻开始，随着时间的发展移动时间窗口，移动步长为基频对应的周期，每移动一次重复步骤S4和步骤S5，得到R1(i)随时间的变化曲线。S7、通过指标R1(i)曲线评估桥梁的安全状态。当桥梁结构发生损伤或出现异常行为时，R1(i)值将发生突变，从而实时监测桥梁的安全状态。本专利技术相对于现有技术具有如下的优点及效果：1)在本专利技术中，重构嵌入状态空间所需确定的延迟时间r、嵌入维数n和移动窗口长度l这三个重要参数，只需要确定一次，即在传感器安装后采集一天的数据作为基础数据进行参数的确定。参数一旦确定后，只需要随着时间发展来移动窗口，监测过程可永续进行。本专利技术无需每移动一次窗口，确定一次参数，此特性能确保其计算速度快速，且能准确捕捉桥梁安全变化和异常行为，达到实时监测效果。2)本专利技术无需结构精确的有限元模型为基准作对比，只需直接分析所测得信号，无需进行传统监测方法中所需的模型修正过程，属于数据驱动方法，适用于实际桥梁的工程应用。传统需要有限元模型的方法在实际工程应用中困难重重，复杂桥梁如大跨度悬索桥、斜拉桥和刚桁架桥，建模本身就是一个难题，模型必定会与实际结构有较大的偏差。而各种模型修正方法需要大量的迭代计算，特别是大型复杂桥梁，耗时太长，无法达到实时效果。3)本专利技术只需要单个传感器就可判断梁桥结构损伤，大幅度地减少监测传感器的数量和监测数据的存储量，有效减少了监测数据计算量，解决了结构损伤监测需要大量传感器的难题，有利于降低监测设备成本，提高了桥梁结构的实时监测效率。附图说明图1是本专利技术中公开的利用单测点加速度响应的桥梁实时安全状态监测方法流程图；图2是实施例一中桥梁模型简图；图3是实施例一中重组加速度信号及移动窗口示意图；图4是实施例一中传感器1对应的自相关函数图；图5是实施例一中传感器1对应的加速度信号频谱图；图6是实施例一中传感器1对应的主成分累积贡献率图；图7是实施例一中传感器1的加速度信号的CCR1收敛普；图8是实施例一中传感器1的R1(i)曲线图；图9是实施例一中传感器2的R1(i)曲线图；图10是实时例二的大跨度悬索桥示意图；图11是实施例二中传感器布置位置示意图；图12是实施例二中传感器19所测得的信号示意图；图13是实施例二中传感器19所测得的信号的自相关函数示意图；图14是实施例二中传感器19对应的加速度信号频谱图；图15是实施例二中传感器19对应的主成分累积贡献率图；图16是实施例二中传感器19的加速度信号的CCR1收敛普；图17是实施例二中传感器19的R1(i)曲线图；图18是实施例二中传感器15和2的R1(i)曲线图，其中，图18(a)中传感器15的R1(i)曲线图，图18(b)中传感器2的R1(i)曲线图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例一如图1所示，图1为本专利技术实施例中公开的利用单测点加速度响应的桥梁实时安全状态监测方法流程图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种利用单测点响应的桥梁实时安全状态监测方法，其特征在于，所述的监测方法包括下列步骤：/nS1、在桥梁上任意一个位置安装加速度传感器；/nS2、测量桥梁振动的加速度响应，得到加速度信号x(i),i＝1,2,…,N,N为信号采样点长度；/nS3、定义一个移动时间窗口，截取所测得的信号，将窗口内信号用时间延迟方法重构成嵌入状态空间矩阵X

【技术特征摘要】
1.一种利用单测点响应的桥梁实时安全状态监测方法，其特征在于，所述的监测方法包括下列步骤：
S1、在桥梁上任意一个位置安装加速度传感器；
S2、测量桥梁振动的加速度响应，得到加速度信号x(i),i＝1,2,…,N,N为信号采样点长度；
S3、定义一个移动时间窗口，截取所测得的信号，将窗口内信号用时间延迟方法重构成嵌入状态空间矩阵Xi，表达式如下：



其中i为窗口移动后的第i个观测位置，l为窗口长度，r为延迟时间，n为嵌入维数；
S4、将参数确定好后的式(1)中状态空间矩阵Xi进行主成分分析：
PCA(Xi)＝[Ui,Yi,Λi](10)
得到窗口内特征向量矩阵Ui，主成分得分矩阵Yi，特征值矩阵Λi；
S5、通过窗口内特征值矩阵Λi，定义桥梁安全评定指标为：



其中指第一阶特征值，为：



其中指第j阶特征值；
S6、从所测信号的时间轴的当前时刻开始，随着时间的发展移动时间窗口，移动步长为基频对应的周期，每移动一次重复步骤S4和步骤S5，得到R1(i)随时间的变化曲线；
S7、通过指标R1(i)曲线评估桥梁的安全状态，当桥梁结构发生损伤或出现异常行为时，R1(i)值将发生突变，从而实时监测桥梁的安全状态。


2.根据权利要求1所述的一种利用单测点响应的桥梁实时安全状态监测方法，其特征在于，所述的步骤S3中，用信号的自相关函数来确定延迟时间r，其中自相关函数为：



其中为信号的平均值，取自相关函数的第一个零值点所对应的时间k即为延迟时间r。


3....

【专利技术属性】
技术研发人员：聂振华，沈兆丰，谢永康，邓杰龙，刘思雨，赵晨，马宏伟，
申请(专利权)人：暨南大学，
类型：发明
国别省市：广东;44