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基于視頻圖像法的兩跨連續梁振動研究

2017-01-09 05:32:50袁向榮蔡卡宏胡幫義
實驗技術與管理 2016年12期
關鍵詞:模態振動實驗

張 盼, 袁向榮, 劉 輝, 蔡卡宏, 胡幫義

(廣州大學 土木工程學院, 廣東 廣州 510006)

基于視頻圖像法的兩跨連續梁振動研究

張 盼, 袁向榮, 劉 輝, 蔡卡宏, 胡幫義

(廣州大學 土木工程學院, 廣東 廣州 510006)

針對兩跨連續梁實驗模型,通過采集連續梁振動視頻,再將視頻轉化為數字圖像的方法,運用多項式擬合法作為視頻圖像邊緣檢測技術中亞像素精度圖像邊緣識別的算法,對每幅圖像進行亞像素邊緣識別檢測,獲取各時刻梁邊緣各點位置,經Matlab程序讀取整個振動過程梁邊緣數據,即可得到梁邊緣各點的振動時間歷程,進而通過DASP系統對測得數據進行模態分析,得到連續梁前二階頻率和振型。對比采用傳統加速度傳感器識別連續梁振動信號分析結果表明,兩者模態參數識別結果具有一致性,基于視頻圖像邊緣檢測技術的連續梁振動測試是可行的。

連續梁; 視頻圖像; 模態分析

結構振動測試及模態參數識別是研究結構動力特性的基本方法,在橋梁結構安全評估和監測中占據著十分重要的地位[1]。傳統的振動測試屬于接觸式測量,為了全面掌握其振動特征,需在結構的多個部位布設傳感器,具有數據采集難、數據分析工作量大、測試周期長、資源消耗大[2-3]等缺點,因此研究一種具有高密度測量、非接觸式、無負載效應、無設備損耗、精度高等優點,并且能夠實現自動記錄、處理連續數據的實時測量技術是非常必要的工作。

本文針對2 m+2 m兩跨連續梁模型,通過采集連續梁振動視頻,再將視頻轉化為數字圖像的方法,運用多項式擬合法作為視頻圖像邊緣檢測技術中亞像素精度圖像邊緣識別的算法,對每幅圖像進行亞像素邊緣識別檢測,獲取各時刻梁邊緣各點位置,經Matlab程序讀取整個振動過程梁邊緣數據,得到梁各點的振動時間歷程,進而通過DASP系統對測得數據進行模態分析,得到連續梁前二階頻率和振型。

1 連續梁固有頻率理論計算

歐拉梁彎曲固有振動方程[4-6]:

(1)

式中,EI為抗彎剛度,ρA為均布質量,P(t)為外力。

用分離變量法進行求解,假設上式解的形式為

φ(x,t)=φ(x)q(t)

(2)

式中:φ(x)為振動的形狀,不隨時間而變化;q(t)為隨時間而變化的振幅。

將式(2)代入式(1)可得2個獨立的常微分方程:

q″(t)+ω2q(t)=0

(3)

(4)

式中,m為梁單位長度質量,ω為頻率。

對式(4)進行求解,可得到其對應齊次方程的解為

φ(x)=A sin ax+B cos ax+C sinh ax+D cosh ax

式中,系數A、B、C、D確定了連續梁振動的形狀及其振幅大小,系數的取值根據梁的邊界條件來確定。

本文研究的是兩跨等截面槽型連續梁的振動問題,則可知它們相鄰兩跨支點處的撓度值為0,并且斜率和彎矩大小也是相等的。將上述邊界條件代入便可確定待定系數A、B、C、D以及連續梁的固有頻率ωn。

式中:l為連續梁計算跨徑,ρA為均布質量,EI為抗彎剛度。

連續梁前二階振型如圖1所示。第一階頻率對應反對稱振型,跨中曲率最大,中支點曲率較小;第二階頻率對應對稱振型,曲率最大點大約在各跨0. 4倍跨徑處和中支點處。

圖1 連續梁前二階理論振型

2 基于DASP系統的振動實驗

2.1 實驗儀器及設備連接

本實驗用到的實驗設備有:INV3060V智能信號采集處理分析儀1臺,BI1148型壓電加速度傳感器10個,宏碁筆記本電腦1臺,DaspETMenu分析軟件1套,數據線若干。

實驗中使用的梁為槽型梁,長4.0 m,3個支座端使用鋼柱模擬鉸支座;固定其中一個鋼柱,連續梁只可往豎向轉動和在順橋方向移動,這樣便搭建成一個兩跨連續梁模型。根據實驗要求布置好橋跨和傳感器位置,確保各線路暢通及各傳感器通道信號顯示正常,其次對各通道進行數據標定及各種參數的調整。實驗設備連接方式及傳感器布設見圖2,現場實驗圖見圖3。

圖2 實驗設備連接及傳感器布設示意圖

圖3 現場實驗圖

2.2 實驗過程

實驗步驟:傳感器采集振動信號→頻譜分析→傳遞函數分析→顯示頻響函數→集總平均定階→復模態多自由度擬合→模態參數結果[7-11]。

由于本次實驗結構為小型模型實驗,所以對實驗對象的激勵采用錘擊法,錘擊法的優點是對設備的要求簡單,測試周期短,且實驗結果能滿足一般精確度要求。

首先對實驗對象進行錘擊,采用一點錘擊多點測量的辦法對實驗對象進行激勵,同時用信號采集儀采集振動信號并傳入筆記本電腦,最后把傳入電腦的信號用DASP模態分析程序自動導出傳遞函數和頻響函數,對頻響函數進行集總平均,選擇恰當的頻率定階,最終進行實模態多自由度擬合,便得到結構的自振頻率及其振型圖。

2.3 實驗結果

通過DASP模態分析軟件分析各測點的頻響函數曲線得到連續梁的前二階模態頻率及振型。各階頻率如表1所示,各階振型如圖4所示。

表1 實測各階頻率值

圖4 連續梁前二階振型

3 基于視頻法的連續梁振動實驗

3.1 視頻測試識別系統簡介

基于普通數碼攝像頭與PC機作為硬件設備構成視頻圖像采集系統,獲取兩跨連續梁振動全過程視頻。視頻采集系統示意圖如圖5所示。視頻圖像測振法識別連續梁模態參數分為4個模塊,即視頻采集模塊、視頻分解模塊、圖像處理模塊、信號分析模塊,如圖6所示。每個模塊在相應設備支持及環境下完成,信號分析模塊在DASP測試系統中完成。

圖5 視頻采集系統示意圖

圖6 視頻測試識別系統框圖

3.2 實驗過程及結果分析

視頻采集完成后便可對視頻進行下一步處理,利用Matlab程序讀取視頻,然后使用程序將視頻分解為圖像序列。經剪輯的視頻時長11 s,錄制幀數為30 幀/s,一共分解得到330幅圖像,使用圖片剪切程序imcrop()將圖像剪切為設定好的尺寸。

經典邊緣檢測方法[12]的檢測精度是整像素級,能夠準確、快速地檢測出邊緣點在哪個像素點內,但是不能進一步精確,只能大致識別出邊緣位置,所以,整像素邊緣呈現出不平滑的鋸齒狀。亞像素邊緣檢測方法[12-18]是在經典的邊緣檢測方法上發展起來的,最高檢測精度達到0.01個像素,首先用經典邊緣檢測方法找到整像素級的邊緣像素點的位置,然后將這些像素點周圍的灰度值作為補充信息,使被檢測圖像的邊緣定位于更精確的位置。

選取某時刻連續梁邊緣數字圖像,利用經典邊緣檢測canny算子識別提取出連續梁整像素級的邊緣位置,如圖7所示;然后用多項式擬合的邊緣檢測程序對圖像進行亞像素邊緣檢測,得到亞像素級邊緣位置,如圖8所示;整像素級邊緣與亞像素級邊緣的對比如圖9所示。

圖7 整像素級邊緣

圖8 亞像素級識別邊緣

圖9 整像素與亞像素邊緣對比圖

用多項式擬合的邊緣檢測程序對每幅圖像進行亞像素邊緣檢測,得到連續梁振動順時各時刻梁邊緣位置。選取1—10順時序列梁邊緣曲線作為演示,如圖10所示。

圖10 順時梁邊緣曲線

得到各時刻梁邊緣位置后,運行Matlab邊緣點時間歷程計算程序,該程序原理是利用矩陣拼接技術將全部圖像合并放在一個矩陣,則梁上所有邊緣點的位移序列均被列于矩陣中,矩陣的各列元素即表示梁邊緣單個像素點的位移時域信號。1/8L、3/8L測點位移時程曲線如圖11所示。

圖11 測點位移時程曲線圖

將邊緣點時間歷程數據導入DASP系統,進行頻譜分析得到的測點全程波形及頻譜圖見圖12。

圖12 測點全程波形及頻譜圖

最后,DASP模態分析程序自動導出傳遞函數和頻響函數,對頻響函數進行集總平均,選擇恰當的頻率定階,最終進行實模態多自由度擬合,得到的結構的自振頻率見表2,振型圖見圖13。

表2 視頻法實測各階頻率值 Hz

前二階振型如圖13所示:

圖13 視頻法實測前二階振型圖

4 結果對比分析

DASP系統實測和視頻法分析得出的前二階頻率比較見表3。

表3 視頻法結果與DASP結果對比

視頻法和DASP法的前二階振型對比見圖14。可見,視頻法和DASP實測得到的振型圖基本吻合。基于上述頻率和振型對比結果可知,視頻法和DASP實測得到的兩跨連續梁振動頻率和振型結果具有一致性,論證了視頻法的可行性。

圖14 前二階振型對比圖

5 結論

通過視頻法和基于DASP系統的實驗測試的對比分析可以得到以下結論:

(1) 視頻圖像法具有非接觸式、大尺度量測、無損量測、設備可重復利用的特點,適用于動態和靜態量測;

(2) 亞像素邊緣檢測結果符合實際邊緣變形規律,邊緣擬合精度高、檢測效果良好,優于整像素精度級圖像檢測法;

(3) 基于視頻圖像邊緣檢測技術來識別連續梁的各階模態參數是可行的,可改善傳統橋檢測技術的不足。

References)

[1] 潘長勝,赫廣偉. 橋梁檢測技術及其發展趨勢簡述[J].黑龍江交通科技,2009(4):6,108.

[2] 胡朝輝,袁向榮,劉敏. 振動試驗視頻圖像測試技術[J].噪聲與振動控制,2011(3):162-165.

[3] 廖立平. 視頻圖像位移測試實驗系統[J].湘潭大學自然科學學報,2004(2):88-91.

[4] 宋一凡.公路橋梁動力學[M].北京:人民交通出版社,2000:10-16.

[5] 袁向榮. 基于連續梁振動分析的橋梁沖擊系數研究[J].四川建筑科學研究,2013(4):190-194.

[6] 吳晶,袁向榮. 兩等跨連續梁的模態分析試驗[J].長春工程學院學報:自然科學版,2012(1):1-2,26.

[7] 徐文鋒,袁向榮. DASP系統在連續梁模態分析中的應用[J].工程試驗,2011,51(4):58-59.

[8] 鄭仰坤,袁向榮. 不同跨徑比的兩跨連續梁的模態分析試驗[J].噪聲與振動控制,2014(4):148-152.

[9] 羅川舟,袁向榮. 不同跨徑組合的三跨連續梁的模態分析試驗[J].實驗室研究與探索,2015,34(2):96-100.

[10] 胡幫義,袁向榮,楊勇,等. 4等跨連續梁模態試驗分析及沖擊因數研究[J].實驗技術與管理,2015,32(8):70-74.

[11] 胡幫義,袁向榮,蔡卡宏,等. 兩等跨曲線連續梁模態試驗及有限元分析[J].實驗室研究與探索,2015,34(6):128-131.

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[15] 袁向榮. 邊緣識別的正交多項式擬合及梁變形檢測[J].實驗室研究與探索,2013,32(10):11-13.

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[17] 袁向榮. 邊緣識別的二維正交多項式擬合及結構變形檢測[J].圖學學報,2014(1):79-84.

[18] 胡朝輝,袁向榮. 梁橋模態參數圖像識別技術的模型試驗研究[J].鐵道勘察,2016(1):11-15.

Research on vibration of two-span continuous beam based on video image method

Zhang Pan, Yuan Xiangrong, Liu Hui, Cai Kahong, Hu Bangyi

(School of Civil Engineering, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China)

Based on the experimental model of the two-span continuous beam, through the collection of video of vibration of the continuous beam, and by using the method of converting the video into digital image, the polynomial fitting method is used as the calculation method of the sub-pixel precision image edge recognition from the image edge detection technology to detect the sub-pixel edge for each picture, and obtain the position of the edge of the beam at each moment. Through acquiring the data of the entire beam edge vibration by Matlab program, the vibration time history of the beam edge can be acquired, and through the DASP system for the modal analysis of the measured data, the first two-order frequencies and vibration type of the continuous beam can be received. Compared with the traditional vibration signal analysis, the results show that the modal parameter identification results are consistent, and the continuous beam vibration test based on the video image edge detection technology is feasible.

continuous beam; video image; modal analysis

10.16791/j.cnki.sjg.2016.12.013

2016-06-22

國家自然科學

(51078093,51278137);廣州市科技計劃項目(12C42011564)

張盼(1990—),男,湖北赤壁,碩士研究生,研究方向為橋梁工程和數字圖像處理

E-mail: pandazp@foxmail.com

袁向榮(1957—),男,河北故城,博士,教授,目前從事橋梁工程和圖像工程研究.

E-mail:rongxyuan@163.com

TU311

: A

: 1002-4956(2016)12-0048-05

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