基于长期健康监测的公路大型桥梁运营状况评估研究

针对某预应力混凝土连续刚构桥基于健康监测数据的运营状况评估问题,通过对海量监测数据的处理筛选,并结合桥梁结构有限元分析,提出采用校验系数λ(应力或位移监测值与计算值的比值)作为桥梁运营状况评定指标的方法,探讨了健康监测数据在桥梁运营状况评估中的应用,为类似桥梁的基于健康监测数据的桥梁运行性能评定提供了参考。     

基于犹豫模糊集的桥梁最佳监测数据提取研究

目前提取监测数据中异常数据的方法研究比较多,而对桥梁海量监测数据的特征数据提取的方法研究比较少。通过对原始监测数据进行一系列预处理和归一化后,将监测数据转化为犹豫模糊决策矩阵,并基于犹豫模糊集对桥梁最佳监测数据进行提取,可从每个时间周期内提取出一个最佳的监测数据,从而消除了对桥梁安全监测意义不大的数据,减少数据量,提高桥梁安全监测评估的效率。     

桥梁健康监测数据的结构化存储与分析

大跨桥梁一般都安装有规模不等的结构监测系统,对桥梁的环境荷载、运营荷载、桥梁特征和桥梁响应等参数进行实时监测。因各系统的开发者和监测内容各不相同,导致积累的海量原始数据结构定义各异,开发利用较困难,形成了信息孤岛。该文以9座大桥健康监测系统为例,对桥梁健康监测数据进行调研、梳理和分析,给出长大桥梁结构监测数据的格式规范,提出自动初步处理与人工专业分析的两步数据处理方法。研究结果表明:针对海量原始监测数据提出的规范化命名、结构化存储方法行之有效,可为桥梁健康监测系统的开发应用、数据结构定义、接口交互和采集提供规范参照;经过该文提出的数据处理方法处理后的数据与原始数据相比,其容量大幅减少,可保证处理后的数据量不超过原始数据量的5%,可为长大桥梁数据分析和挖掘利用工作奠定基础。     

不同的自适应卡尔曼滤波在地铁隧道沉降监测数据处理中的应用研究

由于传统卡尔曼滤波所建立的数学模型不是很精确,且动态噪声统计特性不易确定,可能导致滤波发散而无法获得准确的预测结果。为了克服这种现象,提出自适应卡尔曼滤波方法。分别用卡尔曼滤波、基于极大验后估计原理的自适应卡尔曼滤波和基于方差补偿的自适应卡尔曼滤波在地铁隧道沉降监测数据处理中的应用进行分析比较,结果表明,与其他方法相比,基于方差补偿的自适应卡尔曼滤波方法的变形预测精度更高。     

中小跨径桥梁结构安全状态评估研究

针对目前中小跨径桥梁健康监测系统及结构安全状态评估相关研究不足的情况,以万埠大桥为工程背景,通过安装在桥梁结构上的健康监测系统获得实时监测数据,对桥梁结构应变及倾角数据进行分析处理。基于统计学原理,采用损伤预警理论中的无模型指标训练法对万埠大桥进行安全状态评估,通过该法计算得到桥梁结构应变及倾角值的安全阈值,将监测系统实时监测数据与安全阈值进行对比,评估桥梁安全状态,为桥梁管养部门管理决策提供依据,也为今后中小跨径桥梁安全评估提供实例借鉴。     

混凝土桥梁应变监测的时变温度效应分离方法

温度对桥梁应变监测值的影响极大,往往使得荷载引起的应变响应湮没于应变的温度效应中。该文以北京市二环某连续梁桥的监测数据为背景,研究了一种从桥梁健康监测系统的应变监测值中实时分离温度效应的方法。根据对不同季节的温度及应变监测数据进行分析,提出采用时变多元线性拟合方法建立温度作用与应变之间关系的模型。该模型参数随时间动态变化,可长期使用,对在线监测系统中的应变监测值进行实时修正。分离温度效应后的应变仅由荷载作用产生,可用于桥梁结构的预警、荷载识别和安全评估。     

公路隧道监控系统自适应滤波算法比较研究

通过分析公路隧道监控系统的构成,探讨监控数据传输过程中干扰的来源。综合考虑监控数据的特征,选用LMS算法和RLS算法研究对隧道监控数据的自适应滤波,并采用MATLAB平台实现对含有噪声数据的滤波处理。比较这2种滤波算法的性能,得出RLS自适应滤波法更适合于隧道监测数据的滤波处理。     

基于挠度监测数据的在役桥梁结构安全状态评估方法研究

该文从桥梁结构安全评估的需求出发,分析在役桥梁挠度成分特点及信号特征,提出一种结合突变点检测和稳健回归的自适应基线校正方法。该方法提升了监测数据的质量,结构安全评估采用实时监测数据和长期趋势数据相结合,实时监测数据和动态称重数据相融合的方法,对某桥梁上部结构运行安全状态进行了评估。     

位移数据分析在实桥监测中的应用

针对国内某实桥A四个伸缩缝位移测点监测数据不一致的问题,采用多测点数据融合分析方法,研究实桥A两岸位移监测数据的差异性及关联性,结果发现主桥B2岸桥头伸缩缝位移监测值波动剧烈的异常征兆。桥梁结构专家质疑是否因桥梁结构约束体系发生改变引起,现场复核后确认是由桥梁辅助墩支座损坏引起的。由此可见,多测点位移监测数据融合分析方法能从区域化、整体化上发现结构异常,可更加准确、有效地判断桥梁运营状态。     

盾构隧道侧穿高铁桥梁桩基的影响分析与措施

结合国内某城市盾构隧道下穿的实际工程,采用三维有限元数值模拟方法,研究盾构穿越施工对高铁桥梁桩基的影响和控制措施。结果表明：在中风化泥质粉砂岩中,隧道施工完成后,桥梁桩基水平位移背离隧道方向;盾构隧道施工引起桩的最大水平位移为0.24 mm,承台中心最大沉降为0.52 mm,产生的最大附加轴力为230 kN,变形值及桩底承载力满足规范要求,不必对桥梁桩基进行主动加固。结合下穿之前的实际掘进试验,提出了盾构近距离下穿高铁桥梁的施工控制措施。计算结果与现场监测数据基本一致,从而说明模型的合理性。     

桥梁健康监测数据分析研究综述

基于采集到的海量桥梁监测数据,从信号处理与数据挖掘角度全面系统地阐述已有监测数据的处理方法,将数据处理流程归纳为“数据预处理”“结构安全预警”“结构状态及损伤识别”＂结构综合评估＂4大模块,并对各模块中现有信号分析方法及其应用实例予以介绍,为桥梁结构的健康监测数据分析进行概括性总结。     

高铁变形分析中自适应Kalman滤波算法应用研究

针对Kalman滤波由于模型误差引起发散的问题,介绍了一种新的基于指数加权衰减记忆自适应Kalman滤波。基于MATLAB编程实现模型的建立并运用该模型对高速铁路沉降变形进行分析与预测,通过工程实例验证了自适应Kalman滤波抑制滤波发散的有效性。     

海口市海秀路高架中组合结构桥梁的多样化应用

结合海口市海秀路高架工程,介绍了组合结构桥梁在高架主线、立交匝道、拼宽桥梁中的应用,并分析了连续结构负弯矩桥面板的处理方法及钢结构耐久性处理方法,说明组合结构桥梁在城市高架立交中应用前景广泛。     

基于改进局域波法的柴油机振动信号分析

提出了一种基于奇异值分解降噪的柴油机振动信号局域波分解方法,首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解,然后根据分解的奇异值降噪,接着利用经验模式分解法提取降噪后振动信号的基本模式分量,最后作出时频曲线和边界谱曲线。对滤波前和滤波后的柴油机振动信号进行了局域波分析,分析结果表明,奇异值分解能够有效地提高信噪比,突出原始振动信号的特征,使得降噪后的振动信号分解出的基本模式分量和时频曲线以及边界谱曲线具有更明确的物理意义,有利于对柴油机进行精确诊断。     

基于监测数据衰减响应模式提取的斜拉桥阻尼比特性分析

运营环境下桥梁受到的车辆荷载是非平稳的，不满足一般运营模态分析方法的基本假定，在桥梁阻尼比识别过程中可能引入较大误差。为了提升基于非平稳监测数据的桥梁阻尼比识别准确性，探究其变化规律，提出了一种基于衰减响应模式提取的桥梁阻尼比识别方法，从大量的识别结果中分析阻尼比在运营期间的统计特征及规律。该方法利用U-net卷积网络从桥梁的监测数据中提取出衰减响应数据，进而利用希尔伯特变换方法识别桥梁阻尼比。分析了一座独塔斜拉桥2年的监测数据，并识别了桥梁前2阶竖弯模态的阻尼比，统计了其在不同时段概率密度分布，分析了温度和交通荷载对阻尼比的影响规律。研究结果表明：所提方法可以从海量监测数据中有效提取出监测数据中的衰减响应；桥梁阻尼比分别与环境温度及交通荷载存在弱负相关和强正相关关系；桥梁阻尼比受车辆荷载影响显著，主要来源于摩擦耗能与车桥耦合效应，前2阶阻尼比平均值在车辆较少时分别为0.72%和0.58%,白天车流量较大时阻尼比平均值分别为1.05%和0.79%。     

混凝土梁桥应变监测分级预警阈值设定研究

为更好地利用健康监测数据对桥梁状态进行评估,以某在役桥梁为工程依托,通过对应变监测数据、温度数据的分析,得到应变-温度回归方程。采用监测应变值与回归方程计算值相减,得到可变荷载作用下的应变残差。将某时间段内应变残差的最大值与荷载试验最不利工况的应变监测变化值作为低、高级预警阈值。结果表明,温度变化与混凝土应变之间为线性强相关,监测应变值与回归方程计算值的残差主要由可变荷载引起,针对应变残差设定的分级预警,能够对结构进行有效预警。     

预应力混凝土连续梁桥应变监测预警阈值研究

在桥梁健康监测系统中,预警系统是其重要组成部分,对海量监测数据设定合理的预警阈值至关重要。该文通过分析沈阳绕城高速某桥的长期应变监测数据,计算实测数据的特征参数,分析其数据变化特征,再将其与梁体温度进行回归拟合,分析温度变化对混凝土应变监测数据的影响,再对数据进行正态性检验,选取海量监测数据的常态阈值,作为S级预警阈值,并计算优化后的理论模型计算值,分别以其80%、100%和120%作为C级、B级和A级预警阈值。通过以上方法共设定4级应变预警阈值,且目前监测数据均未超过预警阈值,桥梁结构处于安全状态。笔者提出的预警阈值已应用于该桥健康监测系统中。     

动力电池SOC估计的一种新型鲁棒UKF算法

针对动力电池SOC估计过程中,电压观测数据容易出现野值干扰的问题,提出了改进UKF算法,将观测噪声模型修正为归一化受污染正态分布模型,利用贝叶斯定理计算野值出现的后验概率,以此作为加权系数自适应地调整滤波增益和状态协方差。该方法能有效克服野值干扰问题。但在SOC初值设定存在误差情况下,该方法会将电压观测数据中的正常值误视为野值,而仅以很小的滤波增益控制量进行调整,导致算法收敛慢甚至引起发散。因此,在算法初始阶段又引入了基于强跟踪原理的次优渐消因子对目标进行快速跟踪,弥补上述单纯抗野值方法的不足。试验验证结果表明,改进UKF算法鲁棒性强,具有很好的跟踪速度和精度,为动力电池SOC估计过程中抗野值干扰提供了一种新的方法。     

基于BP神经网络的桥梁有限元模型修正

为了提高桥梁检测中对于桥梁健康状况评定的准确性,为桥梁的加固设计与长期健康监控提供依据。本文建立了用于修正桥梁有限元模型参数的BP神经网络程序,该BP神经网络程序利用了MATLAB软件实现,通过使用MIDAS CIVIL软件建立原始模型并将计算所得到的不同修正参数组合下的挠度计算值作为样本,对神经网络进行训练并对修正参数的实际值进行预测。由实测挠度值、修正前计算挠度值与修正后计算挠度值对比分析的结果可知,修改后的桥梁有限元模型挠度计算值介于实测值与修正前桥梁有限元模型计算值之间,修正后的相对差值大多小于10%,是原来相对差值的一半左右。BP神经网络对于修正参数的预测准确度高,桥梁有限元模型的精确性得到了提高。本文使用的桥梁有限元修正方法简单可靠,计算效率高,易于在工程实践中实现,为桥梁有限元模型的修正提供参考。     

基于神经网络的桥梁异常状态识别方法

针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。