第12章 在線監(jiān)測環(huán)境下工程結(jié)構(gòu)的自動(dòng)化模態(tài)參數(shù)識(shí)別與跟蹤

第12章

在線監(jiān)測環(huán)境下工程結(jié)構(gòu)的自動(dòng)化模態(tài)參數(shù)識(shí)別與跟蹤橋梁工程結(jié)構(gòu)智慧監(jiān)測——理論與實(shí)踐通過工程結(jié)構(gòu)監(jiān)測系統(tǒng)采集來自傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)工作時(shí)的物理力學(xué)信息，再通過數(shù)據(jù)處理程序及力學(xué)分析方法(主要是各種反演分析法)來實(shí)時(shí)地識(shí)別結(jié)構(gòu)當(dāng)前工作狀態(tài)，做出對(duì)結(jié)構(gòu)局部損傷的位置和程度的識(shí)別。結(jié)構(gòu)的局部損傷及整體性能劣化在一定程度上能夠反映為結(jié)構(gòu)的動(dòng)力特性的變化。通過結(jié)構(gòu)的振動(dòng)響應(yīng)的測量信息來識(shí)別結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)，進(jìn)而可以根據(jù)模態(tài)參數(shù)的變化識(shí)別到結(jié)構(gòu)的損傷及結(jié)構(gòu)狀態(tài)。核心問題額外效果1、在短期內(nèi)做連續(xù)的模態(tài)參數(shù)平均，可以消除噪聲的影響，使參數(shù)擬合曲線更趨平滑和平順，并可壓縮數(shù)據(jù)，有利于長期海量監(jiān)測資料的存儲(chǔ)；2、在中、長期內(nèi)識(shí)別和比較可以得出模態(tài)參數(shù)的變化曲線，從而有可能藉此揭示結(jié)構(gòu)中長期的損傷演變史及結(jié)構(gòu)劣化過程。由前可見，解決這一連續(xù)識(shí)別及比較問題是很有意義的。本章對(duì)模態(tài)參數(shù)識(shí)別算法所處環(huán)境予以重視，旨在給出的一個(gè)在線監(jiān)測環(huán)境下的模態(tài)參數(shù)的智能化識(shí)別方案，并尋找一種適于該要求的模態(tài)參數(shù)識(shí)別頻域算法，以期為進(jìn)一步的工程結(jié)構(gòu)智慧監(jiān)測提供支持工具。12.112.2在線監(jiān)測環(huán)境下的模態(tài)參數(shù)智能化識(shí)別benchmark解析模型模擬加速度響應(yīng)數(shù)據(jù)的識(shí)別實(shí)例CONTENTS12.1在線監(jiān)測環(huán)境下的模態(tài)參數(shù)智能化識(shí)別基于互功率譜的頻域模態(tài)參數(shù)識(shí)別法基于互功率譜的頻域模態(tài)參數(shù)識(shí)別法在線監(jiān)測環(huán)境下的模態(tài)參數(shù)的連續(xù)識(shí)別方案傳統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別是結(jié)構(gòu)模態(tài)試驗(yàn)數(shù)據(jù)或結(jié)構(gòu)現(xiàn)場檢測數(shù)據(jù)的后處理階段進(jìn)行的，它完全不考慮時(shí)效性。技術(shù)困難：1、提取模態(tài)的過程歷時(shí)要短，盡可能地做到實(shí)時(shí)識(shí)別的程度，這樣方能體現(xiàn)監(jiān)測的初衷和優(yōu)勢；2、識(shí)別所依據(jù)的測量物理量不能隨意選擇；3、未知激勵(lì)中一般含有相當(dāng)程度的隨機(jī)成分，來自各種途徑噪聲對(duì)激勵(lì)和響應(yīng)均有一定的污染，通常在短期內(nèi)可視激勵(lì)和響應(yīng)均為平穩(wěn)隨機(jī)過程，模態(tài)參數(shù)的識(shí)別必須考慮隨機(jī)信號(hào)和噪聲的影響；4、進(jìn)行中長期的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測時(shí)，由于結(jié)構(gòu)的損傷累積及結(jié)構(gòu)材料劣化，至少結(jié)構(gòu)的響應(yīng)不應(yīng)被視為平穩(wěn)過程，傳統(tǒng)的基于快速傅立葉變換的模態(tài)識(shí)別法將不適用。在線監(jiān)測環(huán)境下的模態(tài)參數(shù)的連續(xù)識(shí)別方案連續(xù)識(shí)別方案：1、提取模態(tài)的過程歷時(shí)要短，盡可能地做到實(shí)時(shí)識(shí)別的程度，這樣方能體現(xiàn)監(jiān)測的初衷和優(yōu)勢；2、確定響應(yīng)數(shù)據(jù)采集基本樣本的長度；3、確定響應(yīng)數(shù)據(jù)處理的記憶樣本的長度；4、采集本次基本樣本的同時(shí)，采用基于響應(yīng)互功率譜的頻域模態(tài)參數(shù)識(shí)別法從本次集組的響應(yīng)記憶樣本中抽取結(jié)構(gòu)的“實(shí)時(shí)”級(jí)或“準(zhǔn)實(shí)時(shí)”級(jí)模態(tài)參數(shù)；5、根據(jù)需要作由（4）識(shí)別而得的模態(tài)參數(shù)的‘準(zhǔn)實(shí)時(shí)’級(jí)及‘適時(shí)’級(jí)平均，平均的時(shí)間跨度決定了平均的時(shí)效級(jí)別。6、將經(jīng)（4）、（5）所得模態(tài)參數(shù)與此同時(shí)經(jīng)（1）而得的參照模態(tài)參數(shù)比較，或就此獲得改變量信息，或進(jìn)一步計(jì)算其它各種健康指標(biāo)，從而可以獲知結(jié)構(gòu)特性的短期、中期及長期變化趨勢。物理坐標(biāo)縮減與測點(diǎn)數(shù)目有限問題幾個(gè)關(guān)鍵時(shí)間尺度：“實(shí)時(shí)”級(jí)：定義在數(shù)秒的數(shù)量級(jí)內(nèi)“準(zhǔn)實(shí)時(shí)”級(jí)：在十?dāng)?shù)秒至一分鐘之內(nèi)“適時(shí)”級(jí)：以分鐘為計(jì)時(shí)單位“實(shí)時(shí)”級(jí)、“準(zhǔn)實(shí)時(shí)”級(jí)、“適時(shí)”級(jí)，以及短期、中期及長期。定義模態(tài)抽取頻度及平均計(jì)算的時(shí)間跨度短期、中期及長期：分別以日、周、月、年等時(shí)間單位計(jì)時(shí)形成模態(tài)參數(shù)的連續(xù)比較趨勢圖在線監(jiān)測環(huán)境下的模態(tài)參數(shù)的連續(xù)識(shí)別方案不完全參數(shù)識(shí)別模型：測得的（或感興趣的）響應(yīng)信息不足以提供全部模態(tài)參數(shù)。實(shí)際大型土木結(jié)構(gòu)的監(jiān)測系統(tǒng)中，測點(diǎn)數(shù)目要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于結(jié)構(gòu)自由度數(shù)目；有時(shí)甚至只對(duì)部分測點(diǎn)感興趣，欲處理的測點(diǎn)數(shù)目更是有限。在線監(jiān)測環(huán)境下的模態(tài)參數(shù)的連續(xù)識(shí)別方案基本樣本的疊蓋集組法和模態(tài)參數(shù)的頻域平均法基本樣本的疊蓋集組法和模態(tài)參數(shù)的頻域平均法連續(xù)得到m個(gè)疊蓋集組法集組的記憶樣本Zi(i=1,2,..,m)，每一個(gè)Zi經(jīng)方案步驟（4）識(shí)別而得到模態(tài)參數(shù)Pi，將這m個(gè)參數(shù)按下式做線性平均：m的取值可由分析所需時(shí)效而定。12.2benchmark解析模型模擬加速度響應(yīng)數(shù)據(jù)的識(shí)別實(shí)例監(jiān)測環(huán)境下識(shí)別的仿真“劇本”將本方案應(yīng)用到IASC-ASCE的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測任務(wù)小組定義的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測benchmark問題。該問題針對(duì)一個(gè)4層2×2跨有撐鋼框架結(jié)構(gòu)，每跨1.25m。進(jìn)行模型結(jié)構(gòu)試驗(yàn)，同時(shí)給出了兩個(gè)階段的解析模型。該模型是一個(gè)12自由度的四層框架結(jié)構(gòu)模型，每層三個(gè)自由度，x，y和轉(zhuǎn)角φ，每層布置四個(gè)加速度傳感器。監(jiān)測環(huán)境下識(shí)別的仿真“劇本”ASCE結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測benchmark12DOF解析模型振動(dòng)分解基本樣本的疊蓋集組法和模態(tài)參數(shù)的頻域平均法由于沒有設(shè)轉(zhuǎn)動(dòng)加速度傳感器，故每層的轉(zhuǎn)動(dòng)加速度只能由同層的平動(dòng)加速度測量值給出。基本樣本的疊蓋集組法和模態(tài)參數(shù)的頻域平均法結(jié)構(gòu)監(jiān)測”劇情“識(shí)別得到的模態(tài)振型識(shí)別所得復(fù)模態(tài)固有頻率#1識(shí)別得到的模態(tài)振型轉(zhuǎn)角振動(dòng)加速度與平動(dòng)振動(dòng)加速度的關(guān)系識(shí)別所得的SHMbenchmark結(jié)構(gòu)的振型圖核心模態(tài)抽取算法的計(jì)算耗時(shí)主要目標(biāo)：計(jì)算耗時(shí)小，達(dá)到實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)的時(shí)間反應(yīng)靈敏度，其方案成功的關(guān)鍵就在于核心的模態(tài)抽取算法的最大耗時(shí)不超過測控系統(tǒng)完成一個(gè)基本樣本的采集所需的時(shí)間。各次模態(tài)抽取過程的耗時(shí)變化1、單次抽取的最大耗時(shí)約為0.807秒；2、完成一個(gè)樣本需要1.024秒。核心模態(tài)抽取算法的計(jì)算耗時(shí)1、以記憶樣本為單位所抽取的各模態(tài)頻率均具有較小的變異性，時(shí)間歷程曲線較為平滑；2、轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在40.96秒的奇數(shù)倍處，結(jié)構(gòu)y向損傷劇情一致，而x向損傷幾乎沒有引起頻率的變化；3、模態(tài)頻率對(duì)損傷的反應(yīng)因階數(shù)而異；4、各轉(zhuǎn)折點(diǎn)處的頻率改變幅度大于頻率的變異性。核心模態(tài)抽取算法的計(jì)算耗