适用于结构健康监测的传感器布设方法及结构识别方法

摘要

本发明公开了一种适用于结构健康监测的传感器布设方法及结构识别方法，其中传感器布设方法包括以下步骤：通过有限元方法得到结构各种工况下的应变曲线；得到各种工况下的标准化曲线；对各种工况下的标准化曲线进行线性叠加处理得到特征曲线；在特征曲线上拾取拐点和凹凸点作为特征点；选取新的特征点，直到所有的单元都被选为特征点，得到平均误差与特征点数目的曲线；在得到的平均误差与特征点数目的曲线上选取斜率变化最大的点确定传感器的布置方案。本发明方法从传感器优化布置和区域分布传感两方面来应对土木工程结构难以实现挠度精准测量这一传统难题，并利用有限的传感器实现大型土木工程结构的有效监测与性能评估。

说明书

技术领域

本发明涉及土木与交通工程的结构健康监测与安全评估领域。本发明为一种对结构或结构群进行有效监测的方法，可以利用有限的传感器实现体型巨大结构复杂大型结构的安全有效监测。

背景技术

发达国家正面临着工程结构维护管理成本高度膨胀、资金短缺等瓶颈。我国基础设施体量更大，加上结构短命等问题，安全保障及维护管理费用的压力将愈发严重。为此，利用结构健康监测手段尽早发现结构损伤和隐患，实现结构治小病防大病，保障工程结构安全并实现全寿命周期成本最小化或效益/成本比最大化的预防/预知性维护管理被国内外寄予厚望。国内外众多重要工程结构安装的各类健康监测系统在应对突发事件等方面发挥了积极作用，但业内普遍认为还无法真正实现结构的“健康”监测和评估，主要问题有：一是传感器种类多、系统复杂、耐久性差；二是难以从海量监测数据分析结构损伤和性能。

土木工程结构健康监测的挑战性问题之一是缺乏适合土木结构特点的传感器技术。常见的整体传感器包括加速度计、位移计、倾角仪等，利用这些传感器可以实现对结构加速度、位移和转角等宏观指标的监测。从理论上讲，结构发生损伤后结构的自振频率会减低，因此利用加速度测试数据分析出来的结构自振频率可以反推结构损伤位置和大小，但是频率变化对结构损伤并不敏感，由于噪音存在等问题在实际工程应用中该方法很难有效工作。常见的局部传感器包括应变计(也包括点式的光纤传感器)、裂缝计、腐蚀仪等，利用这些传感器可以实现对结构细节部位的监测。比如应变测量被认为对结构损伤敏感。但是，现有的各类应变计包括最先进的FBG传感器都属于点式传感器，它们相对于规模庞大的土木工程结构来说过于局部，很难有效地捕捉损伤，除非当应变传感器正好粘贴在结构的损伤部位(如裂缝处)的时候，才能显示出异常的应变值；当应变传感器粘贴在结构损伤部位附近的时候，损伤出现后由于局部应力释放其应变还可能减小，因此难以有效捕捉损伤。基于上述的整体传感技术和局部传感技术在土木工程应用中所面临的问题和挑战，本发明率先提出结构的关键区域分布传感理念和方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，而提供一种在保证测量精度的前体下优化布置传感器数量的适用于结构健康监测的传感器布设方法及结构识别方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种适用于结构健康监测的传感器布设方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步：通过有限元方法得到结构各种工况下的应变曲线；

第二步：对各种工况下的应变曲线分别进行归一化和标准化得到各种工况下的标准化曲线；

第三步：对各种工况下的标准化曲线进行线性叠加处理得到特征曲线；

第四步：在特征曲线上拾取特征点；

步骤五、选取特征曲线上没有拾取特征点的所有单元，并将每个没有特征点的单元作为一个剩余点分别与已经选取的特征点作三次样条插值，计算每个剩余点与已经选取的特征点插值后的曲线与特征曲线之间的均方根误差，并选取均方根误差中的最小值对应剩余点的坐标作为新的特征点，计算具有特征点的插值曲线与特征曲线之间的平均误差；

步骤六、返回步骤五继续选取新的特征点，直到所有的单元都被选为特征点，得到平均误差与特征点数目的曲线；

步骤七、在步骤六得到的平均误差与特征点数目的曲线上选取斜率变化最大的点，根据斜率变化最大的点对应的平均误差所对应的特征点数目确定传感器的布置位置。

所述步骤七中选取斜率变化最大的点的方法是：计算平均误差与特征点数目的曲线上每两个相邻点之间的斜率的绝对值，再计算每两个相邻绝对值的差值，其中最大的差值对应的点即为要找的斜率明显变化的点。

一种适用于结构健康监测的结构识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步：利用权利要求1或2所述适用于结构健康监测的传感器布设方法确定结构上布置传感器的单元；

第二步：在第一步确定的单元上布置长标距传感器，并采集长标距传感器获取的应变数据，未设置传感器的单元通过线性插值得到其应变数据；

第三步：通过第二步得到的应变数据对结构进行结构识别，计算结构变形。

第三步计算结构变形的方法是：

悬臂梁：

简支梁：

式中，D_i为结构的变形，q_i为结构的等效荷载，l表示长标距传感器单元的长度，和y_i分别表示原始梁的第i单元的平均应变和传感器到中和轴的平均距离，l表示长标距传感器单元的长度。

有益效果

本发明从传感器优化布置、高性能传感和多层次分析等多方面来应对土木工程结构个体或群体难以全面测量这一传统难题，通过优化算法对有限的传感器进行最有效的布置实现区域分布传感理念，在工程上达到经济与精度的平衡；监测到的数据可以进行结构的全面识别，达到健康监测及可靠度分析的效果。

附图说明

图1本发明方法的流程示意图；

图2拱桥结构典型荷载工况；

图3拱桥应变分析，其中(a)初始应变曲线，(b)标准化后的应变曲线，(c)初始特征曲线，标准化后的特征曲线；

图4拱桥特征曲线分析；

图5拱桥区域分布传感方案；

图6拱桥结构挠度识别结果，其中，(a)静位移识别结果，(b)动位移识别结果；

图7苏通大桥辅助航道桥传感器布置方案；

图8苏通大桥区域分布传感计算结果，其中，(a)表示由长标距传感器1测得的动应变计算动位移，(b)表示由长标距传感器2测得的动应变计算动位移，(c)苏通大桥桥身线形。

具体实施方式

本发明方法流程如图1所示。主要分为传感器优化布置和结构健康诊断，具体实施步骤可以总结为：①针对结构进行有限元建模并进行典型荷载工况分析得到应变曲线；②对应变曲线进行归一化处理；③对归一化的结果进行标准化处理；④对标准化的结果进行复合叠加得到特征曲线；⑤定义目标函数；⑥确定优化布置方案；⑦对工程结构安装传感器并监测数据，然后进行线性插值处理；⑧结构的可靠性诊断。

第一步：利用优化布置算法确定结构区域分布传感方案：

1.本算法的首要目标是得到结构在日常荷载作用下的特征曲线，这里选取6种典型的荷载工况：2个靠近支座的截面，L/4，L/2和3L/4截面，以及均布荷载工况。针对结构进行有限元建模，分别对以上6个荷载工况进行分析得到各工况结构应变曲线C₁，C₂，C₃，C₄，C₅，C₆，它的数量级可能不是在一个层次，所以需要将所有的应变曲线进行相应处理，遵循的原则是：将各条曲线的特征点尽量放大，并且将各条曲线控制在同一范围内浮动。

2.利用式(1)对这六条应变曲线进行归一化处理使其在数量级上保持一致:

GC_i＝C_i/m_i>

m_i为第i条弯曲应变曲线的最大值。虽然公式(1)将初始曲线归一化到一个数量级内变成了曲线GC₁，GC₂，……，GC₆，但是这几条曲线的特征点并不突出，所以还需要进一步对曲线进行修正，使曲线上的各点，绝对值小的数值更小，绝对值大的数值更大。

3.首先计算出GC₁，GC₂，……，GC₆每条曲线的平均值a₁，a₂，……，a₆，再利用式(2)对各条曲线按进行标准化修正：

V_i＝(GC_i-a_i)²>

从得到的标准化曲线V_i(t)上，可以看见曲线明显的特征点。

4.利用式(3)对得到的各个工况的标准化曲线进行线性叠加得到应变特征曲线：

$CB={\Sigma }_{i=1}^6{V}_i---\left(3\right)$

5.定义目标函数，式(4)为均方根误差用来选取拟合精度最高的点，式(5)用来计算曲线拟合产生的误差平均值。两个目标函数作为下一步拾取特征点拟合特征曲线的工具。

$S=\sqrt{\frac{{\Sigma }_{i=1}^N{(X_i-X_i^{\prime })}^2}{N}}---\left(4\right)$

$\bar{d}=\frac{1}{N}{\Sigma }_{i=1}^N\left|\frac{X_i-X_i^{\prime }}{X_i^{\prime }}\right|---\left(5\right)$

式中，N是应变特征曲线CB上点的总数，X_i是拟合曲线上的一点的应变值，X‘_i是特征曲线上与X_i相对应的应变值。

6.确定优化布置方案。首先提取曲线CB上明显的特征点，这些特征点主要有拐点、凹凸点等，特征点的坐标即对应的传感器的位置，特征点的数目即传感器的数量；然后利用特征曲线CB上所有剩余的点分别与已经选取的特征点做三次样条插值拟合，每进行一次插值拟合都可以用(4)得到对应的均方根误差，其中最小值对应点的坐标即为此次选中的传感器的位置，再利用式(5)计算拟和曲线的平均误差。按照上述方法在未布置传感器的位置逐步增加传感器的数量直至所有单元都布置传感器，每增加一个传感器都会得到其对应的平均误差值。分别以传感器数目和平均误差值为横坐标和纵坐标，选择曲线上出现的第一个斜率明显变化的点，具体方法是计算每两个相邻点之间的斜率的绝对值，再计算每两个相邻绝对值的差值，其中最大的差值对应的点即为要找的第一个斜率明显变化的点，考虑到精度与经济的平衡，一般选取其后面紧邻的一个点确定长标距传感器的优化布置方案，即区域分布传感方案。

第二步：传感器安装及数据采集：

按照上一步中得到的区域分布传感方案，将长标距传感器布置在桥梁结构上，采集区域分布传感方案的长标距应变数据，如上述区域分布传感理念，本方案只对结构的非线性关键区域进行监测，而对于未监测单元的应变则通过式(6)线性插值得到：

$ϵ\left(x\right)={ϵ}_0\frac{x-x_1}{x_0-x_1}+{ϵ}_1\frac{x-x_0}{x_1-x_0}---\left(6\right)$

式中，ε₀，ε₁表示与未布置传感器的区域相邻的两个传感器测得的长标距应变，x₀，x₁分别表示与其对应的坐标位置。

第三步：挠度识别：

对线性插值得到的数据，通过共轭梁法可以计算结构挠度，对于悬臂梁和简支梁分别利用式(7)、式(8)计算。

悬臂梁：

简支梁：

式中，D_i，为结构的变形，q_i为结构的等效荷载，l表示长标距传感器单元的长度，和y_i分别表示原始梁的第i单元的平均应变和传感器到中和轴的平均距离，l表示长标距传感器单元的长度。

实施例1

一座跨径为64米的系杆拱桥，矢高13米，桥宽14米，该64米系杆拱桥的有限元模型，系梁长度为64米，故可将其划分为64个单元，每个单元长度为1米，这样可以确定粘贴的长标距FBG传感器的标距长度为1米。此模型用以清楚地解释本发明的具体实施步骤。

第一步：通过有限元法建模并进行日常荷载的典型工况分析，拱桥的6个典型工况为：集中力作用在2个拱脚截面，拱顶截面，L/4和3L/4拱肋截面，以及均布荷载工况，如图2所示。得到结构在各个荷载工况下的弯曲应变曲线C_i，i＝1,2,3,4,5,6，如图3(a)所示。

第二步：利用式(1)对这六条应变曲线进行归一化处理使其在数量级上保持一致:

GC_i＝C_i/m_i>

m_i为第i条弯曲应变曲线的最大值。虽然公式(1)将初始曲线归一化到一个数量级内变成了曲线GC₁，GC₂，……，GC₆，但是这几条曲线的特征点并不突出，所以还需要进一步对曲线进行修正，使曲线上的各点，绝对值小的数值更小，绝对值大的数值更大。

第三步：首先计算出GC₁，GC₂，……，GC₆每条曲线的平均值a₁，a₂，……，a₆，再利用式(2)对各条曲线按进行标准化修正：

V_i＝(GC_i-a_i)²>

从得到的标准化曲线V_i(t)上，可以看见曲线明显的特征点。

第四步：利用式(3)对得到的各个工况的标准化曲线进行线性叠加得到应变特征曲线：

$CB={\Sigma }_{i=1}^6{V}_i---\left(3\right)$

第五步：定义目标函数，式(4)为最小平方根法用来选取拟合精度最高的点，式(5)用来计算曲线拟合产生的误差平均值。两个目标函数作为下一步拾取特征点拟合特征曲线的工具。

$S=\sqrt{\frac{{\Sigma }_{i=1}^N{(X_i-X_i^{\prime })}^2}{N}}---\left(4\right)$

$\bar{d}=\frac{1}{N}{\Sigma }_{i=1}^N\left|\frac{X_i-X_i^{\prime }}{X_i^{\prime }}\right|---\left(5\right)$

式中，N是应变特征曲线CB上点的总数，X_i是拟合曲线上的一点的应变值，X‘_i是应变特征曲线上与X_i相对应的应变值。

第六步：确定优化布置方案：

首先提取曲线CB上明显的特征点，这些特征点主要有拐点、凹凸点等，这里选取的特征点坐标有1、4、8、16、26、32、33、40、49、57、61、64，特征点的坐标即对应的传感器的位置，特征点的数目即传感器的数量；

然后利用特征曲线CB上所有剩余的点分别与已经选取的特征点做三次样条插值，每进行一次插值都可以用(4)得到对应的最小平方根，其中最小值对应点的坐标即为此次选中的传感器的位置，再利用式(5)计算拟和曲线的平均误差。按照上述方法在未布置传感器的位置逐步增加传感器的数量直至所有单元都布置传感器，每增加一个传感器都会得到其对应的平均误差值。分别以传感器数目和平均误差值为横坐标和纵坐标，选择曲线上出现的第一个斜率明显变化的点(图4中的B点)，B点左侧的曲线斜率绝对值为1.321，B点右侧的曲线的绝对值为0.328，这两个绝对值的差值最大，为0.939，固选B点，确定长标距传感器的优化布置方案，由B点确定的传感器的位置坐标为1、4、8、14、16、21、26、30、32、33、35、40、44、49、51、57、61、64，共18个，即区域分布传感方案。

第七步：根据上一步得到的区域分布传感方案对结构进行传感器布置并进行数据采集，采集到的数据都是结构非线性关键区域的数据，利用式(6)通过线性插值得到未置布传感器单元的应变。

第八步：利用监测数据对拱桥结构进行全面识别，其中，对拱桥的挠度进行识别是健康监测的重要内容，利用改进的共轭梁法式(8)对上一步得到的数据进行挠度计算。得到的桥梁结构静态位移和动态位移如图6所示。

实施例2

以苏通大桥辅助航道桥的传感器布置方案为例，介绍区域传感概念以及如何通过易损性分析选取结构关键构件和进行基于区域传感概念的传感器布设。苏通大桥辅助航道桥为预应力混凝土连续刚构桥，其三跨长度分别为140米、268米、和140米。主墩为普通钢筋混凝土双薄壁矩形空心墩。箱梁为单箱单室截面，顶板宽16.4m，底板宽7.5m，根部梁高15.0m，跨中及边跨直线段梁高为4.5m。箱内顶板最小厚度0.32m，腹板厚度0.45-1.0m，底板厚度0.32-1.7m。桥面总宽34m，为双向6车道。按照本发明提供的优化布置算法得到区域分布传感方案，如图7所示，在实桥上安装长标距传感器，对结构进行长期监测，并利用监测数据对结构进行全面识别，其中，利用共轭梁法的式(8)进行挠度识别解决了大跨度桥梁的变形难以准确测量的世界级难题。识别结果如图8(a)，(b)分别表示由长标距传感器测得的动应变计算动位移，还可以得到不同时刻的桥形，如图8(c)所示。