專利名稱：：橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)歷史信息的分離方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)信息的預(yù)處理技術(shù)，尤其涉及種橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)歷史信息的分離方法。
背景技術(shù)：
：橋梁在運營服役期的結(jié)構(gòu)安全性能，往往通過其自身的各種結(jié)構(gòu)參數(shù)及其對外界作用的響應(yīng)(如應(yīng)變/應(yīng)變、位移/變形、振動，以及溫度、荷載等)反映出來，因此通過對橋梁的這些內(nèi)、外部結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行長期監(jiān)測，并對它們進(jìn)行分析計算，就可以實時發(fā)現(xiàn)橋梁的微小結(jié)構(gòu)變異及事故先兆、從而實現(xiàn)橋梁的結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測與事故預(yù)警，因此橋梁結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測技術(shù)是近年來橋梁技術(shù)發(fā)展的前沿領(lǐng)域之一。但是由于橋梁的這些內(nèi)、外部結(jié)構(gòu)參數(shù)及響應(yīng)往往相互影響、交叉耦合，因此它們的存在會混淆甚至淹沒結(jié)構(gòu)fi身結(jié)構(gòu)劣化的真實信息。如果直接對橋梁結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測系統(tǒng)獲取的信息進(jìn)行分析計算，就難以區(qū)分出溫度、荷載等外部的環(huán)境作用信息與結(jié)構(gòu)劣化信息，從而在橋梁結(jié)構(gòu)安全評價時產(chǎn)生誤判或漏判。必須首先對橋梁結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測系統(tǒng)獲取的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以便分離出反映橋梁本身真實的結(jié)構(gòu)性能變化信息。在進(jìn)行橋梁結(jié)構(gòu)原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理方面，以往都普遍采用濾波、平滑等常規(guī)的數(shù)據(jù)處理方法。但是由于常規(guī)的濾波處理方法只能針對某幾個固定變化頻率的信號，而橋梁結(jié)構(gòu)受到的各種內(nèi)、外部作用的周期長短不一、變化不定，因此常規(guī)濾波方法的處理效果非常有限，甚至還會將反映橋梁本身結(jié)構(gòu)的真實性能變化信息濾除掉。考慮到橋梁所受車輛等活載影響是瞬時的，而環(huán)境溫度荷載的影響則是緩慢的，橋梁自身的疲勞、蠕變等結(jié)構(gòu)變化更加緩慢，因此可以認(rèn)為橋梁結(jié)構(gòu)的狀態(tài)信息是一種典型的多尺度混合信息，但由于無法獲知這些混合信息各自的具體頻率范圍，利用傳統(tǒng)的傅里葉變換方法很難將它們分離。因此必須采用多尺度信號分離方法，將這些隱藏的結(jié)構(gòu)有用信息從復(fù)雜的混合信息中分離出來，方能確保后續(xù)的結(jié)構(gòu)分析計算準(zhǔn)確無誤。
發(fā)明內(nèi)容一種橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)歷史信息的分離方法，包括采用小波多尺度分析方法將實測的橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)歷史信息分離為瞬變信息和緩變信息，再從緩變信息中分離出溫度效應(yīng)，最終分離出真正反映結(jié)構(gòu)安全信息的有用信息。采用小波多尺度分析方法將實測的橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)的歷史信息分離為瞬變信息和緩變信息，包括(1)選擇合適的正交小波基作為小波函數(shù)，(2)選擇合適的分解層數(shù)J并對含噪的信號進(jìn)行小波變換分解到J層；(3)用分解到J層的逼近系數(shù)重構(gòu)信號的緩變信息；(4)用原信號與重構(gòu)的緩變信息相減得到信號的瞬變信息。其中，可供選擇的正交小波基，包括Daubechies系列小波、Symlets系列小波或Coiflet系列小波；而分解的層數(shù)/為./=卩叩2(///』式中/。為信號頻率范圍的上限；A為需要分離的緩變信息的頻率范圍的上限；所述的從緩變信息中分離出溫度效應(yīng)的方法為(1)利用不同時間尺度之間的效應(yīng)差，建立緩變信息與溫度差之間的回歸方程Az力,尸/(7)。(2)將實際測量的效應(yīng)差A(yù)z與回歸方程的計算值A(chǔ)z^相減，從而剔除緩變信息中的溫度效應(yīng)。本發(fā)明的有益技術(shù)效果是通過信號高低頻信息的分離，分離反映結(jié)構(gòu)安全情況的瞬、緩變信息，并從緩變信息中剔除溫度效應(yīng)，從而為從橋梁結(jié)構(gòu)的瞬、緩變信息中找出結(jié)構(gòu)的劣化信息，并確保后續(xù)的結(jié)構(gòu)安全評價準(zhǔn)確無誤奠定基礎(chǔ)。附圖l，分離后的撓度n5的緩變信息；附圖2，分離后的撓度n5的瞬變信息；附圖3，分離后的撓度s5的緩變信息；附圖4，分離后的撓度S5的瞬變信息；附圖5，分離后的撓度n9的緩變信息；附圖6，分離后的撓度n9的瞬變信息；附圖7，分離后的撓度sl的緩變信息；附圖8，分離后的撓度S1的瞬變信息；附圖9，分離后的應(yīng)變20的緩變信息；附圖IO，分離后的應(yīng)變20的瞬變信息；附圖ll，分離后的應(yīng)變22的緩變信息；附圖12，分離后的應(yīng)變22的瞬變信息；附圖13，分離后的應(yīng)變30的緩變信息；附圖14，分離后的應(yīng)變30的瞬變信息；附圖15，測點s5撓度差和溫差的擬合直線；附圖16，測點s5剔除溫效應(yīng)的撓度差；附圖17，測點nl撓度差和溫差的擬合直線；附圖18，測點nl剔除溫效應(yīng)的撓度差。具體實施例方式在信號處理領(lǐng)域，近年來得到廣泛應(yīng)用的小波分析由于具有比傳統(tǒng)傅立葉變換更加優(yōu)越的時間-頻率局部化分析的性能而備受青睞。它可以以任意的尺度聚焦到信號的細(xì)節(jié)進(jìn)行分析，因而又有"數(shù)學(xué)顯微鏡"的稱號。傳統(tǒng)傅立葉變換只是在頻率域具有局部化的性能，只能將信號以某一確定的頻率為界進(jìn)行分離，而且必須預(yù)先知道所需信號或無用信號的頻率范圍；而利用小波分析在時間-頻率域同時局部化的這種獨特性質(zhì)，可以將信號按任意的尺度進(jìn)行逐級分離，力求將測量信息分解為"信號"和"噪聲"，而無須知道信號的具體頻率范圍，非常適合于含有多種頻率成分的信號的分析和處理。橋梁結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測系統(tǒng)獲取的狀態(tài)信息中包含車輛等活載作用的瞬時響應(yīng)、環(huán)境溫度的緩慢作用效應(yīng)、結(jié)構(gòu)自重恒載作用的響應(yīng)、以及橋梁結(jié)構(gòu)自身在荷載的作用下產(chǎn)生的緩慢響應(yīng)，而其中橋梁結(jié)構(gòu)自身在荷載的作用下產(chǎn)生的緩慢響應(yīng)往往反映了結(jié)構(gòu)自身安全狀態(tài)的變化情況，即劣化效應(yīng)。雖然這些信息交織在一起、且十分復(fù)雜、變化頻率未知，但它們的時間尺度存在較大差異。因此，可用小波分析的方法對橋梁安全評價中的實測信號進(jìn)行多尺度(分辨率)時-頻分析，以實現(xiàn)信號的分離和評價量信息的分離。本發(fā)明的橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)歷史信息的分離方法，旨在分離反映結(jié)構(gòu)安全情況的瞬、緩變信息以及緩變信息中的劣化信息，為橋梁結(jié)構(gòu)的安全評價提供評價信息。針對橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)歷史信息的時間多尺度特點，采用小波多尺度分析方法將實測的橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)的歷史信息分離為瞬變信息和緩變信息，利用不同時間尺度之間的效應(yīng)差，建立緩變信息與溫度差之間的回歸方程，剔除緩變信息中的溫度效應(yīng)，包括通過統(tǒng)計計算求出溫差效應(yīng)的回歸方程Az^^/(D，并將實際測量的效應(yīng)差A(yù)z與回歸方程的計算值A(chǔ)z^相減，即剔除緩變信息中的溫度效應(yīng)。用小波分析的方法實現(xiàn)實測信號的瞬變信息和緩變信息分離時，其步驟為首先選擇合適的正交小波基作為小波函數(shù)和分解層數(shù)丄對含噪的信號進(jìn)行小波變換分解到J層；然后，用分解到J層的逼近系數(shù)重構(gòu)信號的緩變信息；最后，用原信號與重構(gòu)的低頻信息相減，得到信號的瞬變信息。1、小波函數(shù)的選擇采用本發(fā)明的方法時，首先需要解決的問題就是小波的選取。選擇不同的小波函數(shù)，將具有不同的分離效果。因而選取適當(dāng)?shù)男〔ê瘮?shù)時主要有以下幾個標(biāo)準(zhǔn)(1)緊支撐性為提高小波的局部分辨能力以及更精細(xì)的除噪效果，需要選擇尺度函數(shù)和小波函數(shù)只在有限區(qū)間非零、支撐寬度小的、具有緊支撐性的小波函數(shù)。(2)正交性由于信號的分離過程需將原信號在多個層次(尺度)上進(jìn)行分解，必須保證小波函數(shù)的正交性，以消除冗余、保持小波系數(shù)間的不相關(guān)性，并實現(xiàn)快速離散小波變換。(3)消失矩對母小波(基小波)W)，如果JV0).=0，(m=0,1,…，M-l)則稱小波具有w階消失矩。針對實際測量的監(jiān)測信息序列具有突變性的特點，需要增加消失矩；但若信號中奇異點比較多時，太高的消失矩會導(dǎo)致在對小波系數(shù)進(jìn)行閾值處理后，重構(gòu)失真度可能增大。因此必須根據(jù)實際監(jiān)測信號的特點，找到一個能實現(xiàn)突變性與失真度相互平衡的消失矩。(4)對稱性由于支撐與消失矩之間是相互矛盾的，因此找到一個上述各方面特性都同時達(dá)到最優(yōu)的小波基是不可能的。為此，可通過有針對性地考察分析常用小波函數(shù)的特性，然后綜合考慮各特性在應(yīng)用中的具體要求，選擇一個折中的方案。降低偏差、以利于去分離后信號的恢復(fù)和重建。一些常用小波基的特性如下表所示<table>tableseeoriginaldocumentpage6</column></row><table>綜合上述分析可知，dbN、symN、coifN都比較合適；而對應(yīng)的小波序列N取46為宜。2、分解層數(shù)的選擇由于離散小波變換的多分辨率分析實質(zhì)上是對頻率域的劃分，而且是按2的整數(shù)次冪逐次降低分辨率。因此，如果信號的頻率范圍為0/，而需要分離的低頻信號的頻率范圍為0人，則分解層數(shù)為J-「log2(///』式中，/n為信號頻率范圍的上限，/m為需要分離的緩變信息的頻率范圍的上限。可見，只需知道/n和/m的相對值，就可以采取相應(yīng)的分解層數(shù)，將所需信息分離出來，即只要獲知瞬變信息的最大尺度與系統(tǒng)的基本采樣間隔的比值，即可按上式計算分解層數(shù)，將瞬變信息分離出來。3、瞬變信息的分離小波函數(shù)和分解層數(shù)確定后，即可對實際測量的結(jié)構(gòu)監(jiān)測信息進(jìn)行有效分離并分離瞬變信息。設(shè)實際測量的信號為z(/)，經(jīng)過小波變換分解重構(gòu)的低頻信息為^,"0，則分離后的信號的瞬變信息Z^0)為Z/>,(/)=ZU)它反映了結(jié)構(gòu)響應(yīng)在動荷載(車、人群)作用下的瞬態(tài)變化情況。4、溫度效應(yīng)的分離結(jié)構(gòu)溫度效應(yīng)是最主要、橋梁結(jié)構(gòu)影響最明顯的一個環(huán)境因素，要實現(xiàn)有效的結(jié)構(gòu)安全評價，就必須將溫度效應(yīng)剔除。剔除溫度效應(yīng)的一種有效方法是建立以溫度(或與溫度直接相關(guān)的量)為自變量的方程表達(dá)式，從而利用測量的溫度值計算出溫度效應(yīng)，然后將之從總的效應(yīng)中去除。因此，必須分析這種溫度效應(yīng)與溫度之間的相關(guān)關(guān)系。(1)相關(guān)系數(shù)假定x(0，^)是兩個實測的能量有限信號，選擇適當(dāng)?shù)谋稊?shù)"使"XO去逼近^)，WO與:KO的相關(guān)系數(shù)為其中，A為信號x時刻的值，乂為信號y時刻的值，i=l,2,...n。^、歹分別為信號x和j;的平均值。(2)結(jié)構(gòu)響應(yīng)緩變信息的構(gòu)成緩變信息由溫度效應(yīng)々和結(jié)構(gòu)效應(yīng)。,組成，艮口=+zr=z,/十」COS(fi^+)+zr2顯然，W為非周期變量，且在結(jié)構(gòu)處于正常狀態(tài)時，結(jié)構(gòu)這種緩慢的變形幾乎為0;Z72為山于各種約束的影響而呈非線性非周期變化的部分。由于結(jié)構(gòu)非線性部分變化272隨時間跨度的增大差異很大，而在一天(24小時)內(nèi)則變化不太明顯，即可以將一天作為一個基本吋間周期T;為了分離結(jié)構(gòu)運行中W的變化，在剔除溫度效應(yīng)的影響時可將緩變信息的當(dāng)前值與T/2前的值相減，即=(X,2-^、》+(^22—々21)—2^cos(>/+^0)二Az〖，+Azr，—2」cos(ry/+《/0)因此這樣處理后，不但可以達(dá)到消除非周期成分的目的，還能將周期變化的幅值增強，并保持周期線性信號的原有性質(zhì)。這樣，如果獲得相應(yīng)時間間隔內(nèi)的溫度差r，就可以分析它們之間的相關(guān)關(guān)系，并進(jìn)一歩建立Az^與r的回歸方程。所以也需對溫度信號進(jìn)行相似的處理，得到i/2內(nèi)的溫度差r。(3)回歸方程的建立由于T/2之間的溫度效應(yīng)與相應(yīng)的溫度差呈明確的函數(shù)關(guān)系，因此可令利用所給的效應(yīng)差和溫差的樣本值，采用最小二乘法對/7)進(jìn)行擬合，從而求出具體的效應(yīng)差和溫差的經(jīng)驗回歸方程./(7)。因此，如果以實際測量的效應(yīng)差與回歸方程的計算值相減，即可將溫度作用造成的效應(yīng)差變化消除，余下的差值只保留了恒荷載對效應(yīng)差的影響，在結(jié)構(gòu)狀態(tài)正常時，恒荷載效應(yīng)近似為0，這個差值必然為一均值近似為恒值的隨機序列。5、實施例(1)實施例1參見附圖1至4，圖中分別為某大橋主梁中跨跨中截面上、下游測點n5和s5的撓度信號的分離情況；參見附圖5至8，圖中分別為主梁邊跨測點sl和n9的撓度信號瞬變信息和緩變信息的分離情況。從分離結(jié)果看，中跨跨中的測點的瞬變信息大部分的撓度值在-15mm至+15111111之間，其波動范圍與荷載測試的動撓度正好吻合；而邊跨測點的情況也是這樣，即分離后的瞬變信息正好反映了結(jié)構(gòu)在動荷載作用下的撓度變化情況。(2)實施例2:參見附圖9至14是對某大橋主梁截面IV的20#應(yīng)變和應(yīng)變22#以及截面O的應(yīng)變30#的瞬、緩變信息進(jìn)行分離的結(jié)果。從分離結(jié)果可以看到，瞬變信息的變化幅度與荷載測試的動應(yīng)變變化幅度一致，真實地反映了在活動荷載下的應(yīng)變變化情況。(3)實施例3:參見附圖15，圖中為某大橋測點s5^的撓度緩變信息i/2之間的差值(簡稱撓度差)與相應(yīng)溫度差的關(guān)系的散點圖和回歸擬合直線，附圖16為剔除溫度效應(yīng)后的撓度差的變化情況；圖17和18為測點nl的相應(yīng)處理結(jié)果。從圖中可以看到，撓度差與溫度差的關(guān)系近似為線性關(guān)系，剔除溫度效應(yīng)后的撓度差在結(jié)構(gòu)處于正常狀態(tài)時呈隨機變化趨勢，其均值近似為一個恒值。權(quán)利要求1、一種橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)歷史信息的分離方法，其特征在于采用小波多尺度分析方法將實測的橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)歷史信息分離為瞬變信息和緩變信息，再從緩變信息中分離溫度效應(yīng)。2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)歷史信息的分離方法，其特征在于采用小波多尺度分析方法將實測的橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)的歷史信息分離為瞬變信息和緩變信息，包括U)選擇合適的正交小波基作為小波函數(shù)，(2)選擇合適的分解層數(shù)J并對含噪的信號進(jìn)行小波變換分解到J層；(3)用分解到./層的逼近系數(shù)重構(gòu)信號的緩變信息；(4)用原信號與重構(gòu)的緩變信息相減得到信號的瞬變信息。3、根據(jù)權(quán)利要求2所述的橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)歷史信息的分離方法，其特征在于可供選擇的正交小波基，包括Daubechies系列小波、Symlets系列小波或Coiflet系列小波。4、根據(jù)權(quán)利要求2所述的橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)歷史信息的分離方法，其特征在于按照下式選擇確定分解層數(shù)丄式中/"為信號頻率范圍的上限；厶為需要分離的緩變信息的頻率范圍的上限。5、根據(jù)權(quán)利要求1所述的橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)歷史信息的分離方法，其特征在于分離溫度效應(yīng)的方法為利用不同時間尺度之間的效應(yīng)差，建立緩變信息與溫度差之間的回歸方程，從緩變信息中剔除溫度效應(yīng)。6、根據(jù)權(quán)利要求5所述的橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)歷史信息的分離方法，其特征在于通過統(tǒng)計計算求出溫差效應(yīng)的回歸方程Az加^/(7)，并將實際測量的效應(yīng)差A(yù)z與回歸方程的計算值A(chǔ)z*相減，即剔除緩變信息屮的溫度效應(yīng)。全文摘要本發(fā)明公開了一種橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)歷史信息的分離方法，采用小波多尺度分析方法將實測的橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)歷史信息分離為瞬變信息和緩變信息，再從緩變信息中分離溫度效應(yīng)；本發(fā)明的有益技術(shù)效果是通過信號高低頻信息的分離，分離反映結(jié)構(gòu)安全情況的瞬、緩變信息，并從緩變信息中剔除溫度效應(yīng)，從而為從橋梁結(jié)構(gòu)的瞬、緩變信息中找出結(jié)構(gòu)的劣化信息，并確保后續(xù)的結(jié)構(gòu)安全評價準(zhǔn)確無誤奠定基礎(chǔ)。文檔編號E01D1/00GK101451338SQ200810178800公開日2009年6月10日申請日期2008年11月27日優(yōu)先權(quán)日2008年7月31日發(fā)明者梁宗保,鵬章,胡順仁,偉鄭,陳偉民,黃曉微申請人:重慶大學(xué)