建筑結構風振響應監測數據處理方法研究

郁 雯 何浩博

(1.河北省土木工程診斷、改造與抗災重點實驗室，河北 張家口 075000；2.河北建筑工程學院，河北 張家口 075000；3.中國鐵路設計集團有限公司，天津 300142)

當今社會，隨著科技水平的不斷提高，建筑結構監測技術及數據處理方法也在不斷革新，除了對傳統的水準儀、全站儀及加速度計等在監測技術及數據處理方法上的探究外，國內外學者也同時對導航系統三維監測技術及濾波去噪技術進行了分析.

伊曉東[1]、賀志勇等[2]分別以超高層鋼結構建筑及塔高610m的在建電視塔為研究對象，采用基于RTK技術的GPS導航系統監測結構在強風作用下的風振位移數據，并與有限元模擬監測數據進行對比分析，結果表明：GPS-RTK技術實測數據與有限元模擬數據之間互差僅為8%，具有定位準，精度高的特點；李宏男等[3]同樣采用GPS-RTK技術進行風振監測，以顯著水平估計法對監測數據進行去噪處理分析得濾波振動曲線，并與有限元數值分析進行對比，結果表明：濾波技術在建筑結構風振等非線性信號的處理中適用性極高；吉緒發等[4]為了減小GPS監測多路徑誤差對試驗數據的影響，對比分析了小波去噪法及Vondark去噪法的作用特性，并詳細闡述了它們的優缺點，結果表明：兩種去噪方法都可以在一定程度上減小監測誤差，其中較小波去噪法，Vondark去噪可以更大程度上接近原始信號，且可以有效避免端部效應，但是計算效率較低；黃丁發等[5]同樣對小波去噪法進行了多尺度分解研究，分離出微小振動影響源，從而提高數據采集精度；伊廷華等[6]針對GPS監測系統數據異常范圍難確定的問題，基于仿真模型分析提出了一種關聯負選擇檢測算法，結果表明：該檢測算法可以以較少的檢測器檢測到較大的空間范圍，在很大程度提高了檢測效率.

綜上所述，國內外研究學者關于導航系統監測風振響應數據的方法多數采用單星系監測，且多以GPS監測為主，對于數據去噪處理也有一定分析，但關于EMD濾波去噪處理的作用特性分析較少，因此本文以117大廈為風振監測對象，對比分析了基于GNSS-RTK技術的多星系組合導航系統的定位監測特性，并著重分析了EMD濾波去噪法的作用特性.

1 試驗概況

本文采用現場實測的方法，以中國第一高樓天津高銀117大廈為試驗對象，如圖1大廈立面圖所示，該大廈屬于典型的框架結構，其建造方正對稱，以其總建筑面積84.7萬平方米達世紀高樓建筑面積之最，其主體塔樓結構首層建筑面積達4200m2，并以0.88°漸變角度向上逐層遞減，直至頂層減為2100m2，其地上建筑117層，高度達596.5m，地下建造有三層地下室結構，成為中國建筑第一高.

本文在大廈核心筒頂層四個角分別布設1～4號監測點，進行不同組合星系監測其X向及Y向的風振響應曲線，并通過EMD濾波去噪法進行數據處理，具體布設情況如圖1測點平面布設圖所示.

圖1 117大廈立體圖及測點平面布設圖

2 GNSS-RTK定位監測技術

2.1 GNSS-RTK定位機理

GNSS是包括諸如GPS、GLONASS、BDS等眾多導航系統及相應增強系統的一種全球衛星，其主要組成部分包括用戶設備、空間星座及平面監控等[7-8]，如圖2所示，GNSS技術定位原理即通過確定各衛星空間坐標S1(X1,Y1,Z1)、S2(X2,Y2,Z2)、S3(X3,Y3,Z3)及衛星與接收機之間的中心距離ρ1、ρ2、ρ3，同時考慮到多星系導航系統的時間與空間標準存在差異性，因此本文通過等效偽距修正的方法實現時空統一，從而組合導航解算出接收機所處的位置P(X,Y,Z)[9].

圖2 GNSS定位原理示意圖

RTK技術原理即通過設置一臺接收機作為基準站和多個接收機作為移動站，將與基準站連接好的移動站分別布設在要進行監測的測站位置，進行實時監測時，基準站與移動站同時接受衛星信號，從而獲得各測點實時三維動態數據信息，進行統計整理分析.

2.2 GNSS-RTK測量精度及穩定性試驗

本試驗主要以最為常見的GPS、GLONASS及BDS導航系統多組合星系監測為研究對象，接收機采用海星達H32五臺，其中一臺作為基準站，編號Q，其它四臺作為移動站，分別編號為A、B、C、D，移動站A采用GPS一星系導航監測系統；移動站B采用GPS+GLONASS二星系導航監測系統；移動站C采用GPS+BDS二星系導航監測系統；移動站D采用GPS+GLONASS+BDS三星系導航監測系統，各組合星系監測系統同時進行連續數據采集3000s，進行數據處理，從而進行對比分析，試驗布置現場如圖3所示.

圖3 GNSS-RTK精度試驗布置現場

由現場精度測試試驗得出不同組合星系導航系統的平面中誤差mx與my，高程中誤差mz，PDOP值及衛星數量等，其中PDOP表示位置精度強弱度，其大小可用來評價衛星組合分布好壞，其值越小，代表衛星組合分布越好，試驗結果如下表1所示.

表1 不同星系組合試驗數據

由表1，隨著星系組合數的增多，高程中誤差mz及PDOP值不斷減小，衛星數不斷增多，單星系導航系統平面中誤差mx及my相對較大，二星系與三星系組合導航系統平面中誤差mx及my大小差異不大，由此可知，單星系導航系統定位精度最差，三星系組合導航系統相對于單星系或二星系來說，定位精度最高，空間幾何分布最穩定，適用性極強.

3 EMD濾波去噪技術應用

如圖4所示為GNSS-RTK監測技術中GPS+GLONASS+BDS三星系導航系統測得的測點處X向及Y向的實時振動曲線.

由圖可知，三星系實時振動曲線在X向及Y向振動幅度相當，差異性較小，且其振動曲線表示的規律不太明顯，針對此現象，本文采用基于自相關函數的EMD濾波去噪法進行數據處理，從而進行有效的分析.

EMD濾波去噪法對風振響應等非線性信號采集處理適用性極強，其基本原理即通過將復雜的信號由高頻到低頻分解為若干個本征函數，簡稱IMF，然后從這些本征函數中分離出噪聲，將去噪后的各個分量進行重組，即可得到去噪后的信號，具體解算原理如下所示.

(1)對于非線性信號Xi(t)，設r0=Xi(t)，i=1；

(2)從第i個非線性信號中獲取IMF信號，數據處理步驟如下：

①h0(t)=ri(t)，k=1；

②提取hk-1(t)的極大值及極小值序列；

③采用插值法擬合hk-1(t)極值點序列，從而獲得上、下包絡線值uk-1(t)和vk-1(t)；

④由式mk-1(t)=(uk-1(t)+Vk-1(t))/2計算均值曲線；

⑤計算hk(t)=hk-1(t)-mk-1(t)；

⑥確定是否滿足迭代準則，若滿足則IMFi(t)=hk(t)，若違背則重復②～⑥，直至滿足為止；

(3)計算剩余信號：ri(t)=ri-1(t)-IMFi(t)；

(4)若ri(t)的極值點數>2，則i=i+1，并循環第(2)步，否則分解結束，此時ri(t)即為殘余信號分量；

為了驗證基于自相關系數的EMD濾波去噪法的適用性，本文對如圖4所示三星系組合導航系統測得的振動信號進行數據處理，以X向為例進行分析，首先通過解算原理公式確定X向非線性振動信號的分解曲線如圖5所示，然后確定各階IMF分量的歸一化自相關函數，以F1～F9表示，X向各IMF分量自相關函數如圖6所示.

圖5 X向各IMF分量

圖6 X向各IMF分量自相關函數

由圖6發現，F1～F5對應圖，其均在時間差為零值處取得最大值，而其相鄰時間差位置處F值迅速衰減到特別小，由此可知，F1～F5對應階數在原振動信號中噪聲起主導作用，因此在信號去噪處理過程中，只需要對前五階進行去噪處理即可，然后將處理后信號與其余幾乎不受噪聲影響的信號進行重組，得到重構去噪曲線如圖7所示.

圖7 基于自相關函數EMD濾波后振動曲線

由圖7與去噪前的圖4對比發現，經去噪處理后X及Y向的振動曲線的振幅明顯減小，且X與Y向的振動曲線的差異性也更為清晰，即Y向振幅相對X向更小，由此可見EMD濾波去噪法可以很大程度降低試驗數據監測誤差，提高測量精度，具有極強的適用性.

4 結 語

(1)基于GNSS-RTK技術的GPS+GLONASS+BDS三星系組合導航監測系統相對于單星系及二星系導航監測系統來說有更高的定位精度，更好的穩定性，可以很好的應用于工程實例.

(2)EMD濾波去噪法是基于數據本身去噪處理的一種方法，其計算效率高，與原始信號吻合度高，可以很好的反應風振等非線性信號的規律，從而做到有效的分析.