基于DATA-SSI算法的簡支梁橋模態(tài)參數(shù)識別研究

【摘要】實際工程中，可先在橋梁結(jié)構(gòu)上布置加速度傳感器以采集該結(jié)構(gòu)在運營狀態(tài)下各結(jié)構(gòu)部分的振動響應(yīng)信號，其次將該響應(yīng)信號作為隨機子空間算法的輸入數(shù)據(jù)以識別該結(jié)構(gòu)的自振頻率值、阻尼比及模態(tài)振型，最后通過對比分析該結(jié)構(gòu)對應(yīng)模態(tài)參數(shù)結(jié)果在不同時間段內(nèi)的具體變化情況，以便辨別該結(jié)構(gòu)是否處于良好的健康狀態(tài)。一旦結(jié)構(gòu)的參數(shù)出現(xiàn)突變的情況，表明其存在安全隱患問題，則可提前采取相應(yīng)的安全措施以盡可能避免安全事故的發(fā)生。

【關(guān)鍵詞】橋梁結(jié)構(gòu)，隨機子空間算法，簡支梁橋，模態(tài)參數(shù)

1 引言

實際工程中，橋梁結(jié)構(gòu)的使用壽命基本為100年，而隨著其運營時間的不斷增加，其結(jié)構(gòu)自身的不同部位會發(fā)生不同程度的損傷。基于此，模態(tài)參數(shù)識別應(yīng)運而生，其實質(zhì)是通過在橋梁結(jié)構(gòu)上布置一定數(shù)量的傳感器，通過傳感器采集結(jié)構(gòu)在工作狀態(tài)下的振動響應(yīng)信號，其次通過某種模態(tài)參數(shù)識別算法識別其結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)結(jié)果，包括自振頻率、阻尼比及模態(tài)振型，并分析對比各參數(shù)結(jié)果隨時間的具體變化情況來辨別結(jié)構(gòu)是否處于良好的運營狀態(tài)。鑒于此，本文通過利用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動隨機子空間算法（Data driven Stochastic Subspace Identification，DATA-SSI）對某箱形簡支梁結(jié)構(gòu)進行模態(tài)參數(shù)識別來簡單介紹模態(tài)參數(shù)識別算法在橋梁結(jié)構(gòu)中的簡單運用。

2 工程背景

2.1簡支梁模型

該簡支梁橋模型為30m跨度，截面為單箱單室箱型截面，高度為2m，寬度為9.8m。采用CIVIL MIDAS軟件建立該實體模型，主梁共11個節(jié)點，10個主梁單元，全橋模型見圖1所示。圖2為該橋梁結(jié)構(gòu)的節(jié)點布置圖。

2.2環(huán)境激勵及結(jié)構(gòu)響應(yīng)

為了模擬環(huán)境激勵下橋梁結(jié)構(gòu)的振動形式，在圖2中的2-10號節(jié)點處均施加豎直向下方向的白噪聲激勵，該白噪聲是采用Matlab軟件中的randn命令生成的均值為0，方差為1的隨機序列，時長為60s，采樣頻率為100Hz，圖3為節(jié)點6對應(yīng)白噪聲激勵的時程圖。

在實際工程中，橋梁結(jié)構(gòu)在環(huán)境激勵下會發(fā)生一定的振動，由于篇幅有限，本文僅給出了節(jié)點6對應(yīng)的加速度響應(yīng)時程曲線圖，見圖4所示。

3 模態(tài)參數(shù)識別

3.1模態(tài)參數(shù)識別一般流程

當(dāng)收集到橋梁結(jié)構(gòu)的振動響應(yīng)后，則可利用DATA-SSI識別算法對響應(yīng)信號進行參數(shù)識別，其一般流程如下：

（1）在橋梁結(jié)構(gòu)上布置一定數(shù)量傳感器，

（2）利用傳感器采集各節(jié)點的加速度響應(yīng)信號，

（3）將響應(yīng)信號作為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動隨機子空間算法的輸入數(shù)據(jù)，識別得到該結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)結(jié)果，包括頻率值、阻尼比及振型系數(shù)，

（4）分析各模態(tài)參數(shù)值的具體變化情況以辨別該橋梁結(jié)構(gòu)是否處于良好的運營狀態(tài)，即是否處于健康狀態(tài)。

3.2模態(tài)參數(shù)識別結(jié)果

該橋梁結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定圖，具體見圖5所示。

識別所得結(jié)構(gòu)前5階頻率值分別2.02Hz、8.58Hz、16.66Hz、3101Hz、39.08Hz，阻尼比分別為0.0146、0.0082、0.0124、0.0102及00057。為了驗證識別所得各階模態(tài)振型具有可靠性，同時因為篇幅有限，本文僅將第三階模態(tài)振型識別結(jié)果與理論振型作對比，具體見圖6所示。可知，所得振型圖具有可信度。

4 結(jié)語

本文通過將隨機子空間算法運用于識別某簡支梁橋梁結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)，可知在實際運用中可基于圖6所示基本流程圖采用DATA-SSI算法識別不同類型橋梁結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)結(jié)果。并通過識別出該結(jié)構(gòu)在不同時間段內(nèi)的模態(tài)參數(shù)結(jié)果，再通過對比分析各參數(shù)結(jié)果在不同時間段內(nèi)的具體變化情況來辨別該結(jié)構(gòu)是否處于良好的健康狀態(tài)。一旦結(jié)構(gòu)的參數(shù)出現(xiàn)突變的情況，則辨識其存在安全隱患問題，則可提前采取相應(yīng)的安全措施以盡可能避免安全事故的發(fā)生。

參考文獻：

[1]劉宗政，陳懇.基于環(huán)境激勵的橋梁模態(tài)參數(shù)識別[J].振動、測試與診斷，2010，30（3）：300-303.

[2]秦世強.橋梁健康監(jiān)測與工作模態(tài)分析的理論和應(yīng)用及系統(tǒng)實現(xiàn)[D].成都：西南交通大學(xué)，2013.

[3]鄭德智，李子恒，王豪.基于環(huán)境激勵的橋梁振動模態(tài)識別算法研究[J].傳感技術(shù)學(xué)報，2015（2）：170-178

[4]徐士代.環(huán)境激勵下工程結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別[D].南京：東南大學(xué)，2006.

[5]徐健.環(huán)境激勵下橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)自動化識別方法研究[D].重慶：重慶交通大學(xué)，2017.

[6]徐敏.橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別研究[D].成都：西南交通大學(xué)博士論文，2010.

[7]葉錫均.基于環(huán)境激勵的大型土木工程結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別研究[D].廣州：華南理工大學(xué)，2012.

作者簡介：

尹紅燕，女，漢族，河北衡水人，道路與鐵道工程碩士，講師，重慶交通職業(yè)學(xué)院，研究方向：道路橋梁檢測、施工。