



摘要:游樂設(shè)施在運行過程中,由于難以精準(zhǔn)捕捉設(shè)施框架結(jié)構(gòu)中的微小變形,導(dǎo)致框架結(jié)構(gòu)的應(yīng)變值偏大。為此,文章基于數(shù)字散斑技術(shù),對游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)載荷應(yīng)變在線監(jiān)測方法展開研究,利用數(shù)字散斑技術(shù)設(shè)備精準(zhǔn)捕捉游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)的微小形變,利用散斑圖像處理系統(tǒng)實時采集不同載荷下的應(yīng)變數(shù)據(jù),并深入分析,提取出結(jié)構(gòu)載荷應(yīng)變的特征圖,清晰展示應(yīng)變分布,并基于這些特征數(shù)據(jù),運用卡爾曼濾波算法建立載荷應(yīng)變監(jiān)測模型,實現(xiàn)游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)載荷應(yīng)變在線監(jiān)測。實驗證明,此方法在相同載荷下表現(xiàn)出較小的應(yīng)變值及平緩的增長趨勢,能更準(zhǔn)確地反映結(jié)構(gòu)與載荷之間的關(guān)系,具有更高的測量精度和性能。
關(guān)鍵詞:數(shù)字散斑技術(shù);游樂設(shè)施;框架結(jié)構(gòu);載荷應(yīng)變;在線監(jiān)測
中圖分類號:TU375.1" 文獻標(biāo)志碼:A
基金項目:甘肅省科技廳自主研發(fā)計劃-工業(yè)類;項目編號:22YF11GA315。
作者簡介:柴宏旭(1993— ),男,碩士;研究方向:特種設(shè)備檢驗,機器圖像視覺。
0" 引言
游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)在運營過程中會受到各種復(fù)雜載荷的作用,影響游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)的應(yīng)變狀態(tài),可能對游樂設(shè)施的安全性能產(chǎn)生影響。因此,對游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)載荷應(yīng)變進行在線監(jiān)測,成為確保設(shè)施安全運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。郟鴻韜等[1]通過收集數(shù)據(jù)、構(gòu)建模型、訓(xùn)練參數(shù),準(zhǔn)確描述了環(huán)境荷載與應(yīng)變的關(guān)系。閆東東等[2]根據(jù)復(fù)合材料特性與彎曲載荷機理,實現(xiàn)了結(jié)構(gòu)應(yīng)變和損傷的實時監(jiān)測。然而,這些方法在精度和實時性方面仍有所不足,難以滿足現(xiàn)代游樂設(shè)施對于安全監(jiān)測的需求。因此,文章基于數(shù)字散斑技術(shù),設(shè)計游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)載荷應(yīng)變在線監(jiān)測方法。數(shù)字散斑技術(shù)具有高精度、高靈敏度、強實時性的特點,在應(yīng)變監(jiān)測領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。捕捉結(jié)構(gòu)表面的散斑圖像并結(jié)合計算機視覺和圖像處理技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)對游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)應(yīng)變狀態(tài)的實時監(jiān)測與分析,為設(shè)施的安全運行提供了更可靠的技術(shù)支持。
1" 基于數(shù)字散斑技術(shù)采集載荷應(yīng)變數(shù)據(jù)
在采集游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)載荷應(yīng)變數(shù)據(jù)前,該研究確定監(jiān)測點的位置和數(shù)量。這些監(jiān)測點應(yīng)選擇在結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵部位,如受力節(jié)點、支撐柱等,以確保能夠全面、準(zhǔn)確地反映結(jié)構(gòu)的應(yīng)變情況。該研究對游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)表面進行散斑圖案噴涂。文章利用數(shù)字散斑技術(shù)設(shè)備,包括高分辨率相機和散斑圖像處理系統(tǒng),將高分辨率相機精確放置在選定的監(jiān)測點,以捕捉結(jié)構(gòu)表面的散斑圖像。這些捕獲的圖像被實時傳輸至散斑圖像處理系統(tǒng)[3],進行高效的處理和分析。系統(tǒng)精確對比不同時刻的散斑圖像,計算出結(jié)構(gòu)在不同載荷作用下的位移和應(yīng)變數(shù)據(jù)。
假設(shè)有2個時刻的圖像,分別標(biāo)記為I1(x,y)和I2(x,y)。位移向量可以表示為Δu=(Δu,Δv),其中,Δu和Δv分別是水平和垂直方向的位移。位移可以通過最大化兩個圖像之間的相關(guān)性函數(shù)來估計,計算公式如下:
C(Δu,Δv)=∑[I1(x,y)-I1]×[I2(x+Δu,y+Δv)-I2](1)
式中:I1和I2分別表示2個圖像的平均灰度值。當(dāng)C(Δu,Δv)找到最大化的Δu和Δv,估計出位移向量。
應(yīng)變是位移的導(dǎo)數(shù),可用于描述物體形狀的局部變化。因此,在二維情況下,應(yīng)變可以用應(yīng)變張量ε來表示,它包含2個分量:εxx(水平方向的應(yīng)變)和εyy(垂直方向的應(yīng)變),以及剪切應(yīng)變εxy。應(yīng)變分量可以通過位移分量來計算:
εxx=αΔuαx
εyy=αΔvαy
εxy=12αΔuαy+αΔvαx(2)
在數(shù)據(jù)采集過程中,應(yīng)確保相機與游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)之間的距離和角度保持恒定[4],以消除因拍攝條件變化對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性產(chǎn)生的潛在影響。
2" 提取游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)載荷應(yīng)變特征圖
在提取游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)載荷應(yīng)變特征的過程中,相機標(biāo)定是保障數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的關(guān)鍵步驟。由于在實際拍攝中,相機往往無法直接正對測量點,可能導(dǎo)致圖像產(chǎn)生變形,因此,可結(jié)合圓形標(biāo)志物標(biāo)定方法,采用歸一化正交投影模型,簡化相機成像過程[5],能夠更準(zhǔn)確地模擬和反映實際拍攝中的情況。完成相機標(biāo)定后,利用散斑圖像處理系統(tǒng)對采集到的散斑圖像進行實時、高效的處理和分析,從而生成清晰、準(zhǔn)確的載荷應(yīng)變特征圖,如圖1所示。
載荷應(yīng)變特征圖能夠直觀地展示結(jié)構(gòu)在不同載荷作用下的應(yīng)變分布和變化情況。文章通過觀察和分析這些特征圖,了解結(jié)構(gòu)的受力狀態(tài)、變形趨勢并識別出潛在的安全隱患。
3" 建立游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)載荷應(yīng)變監(jiān)測模型
在解決高分辨率相機采集設(shè)備與游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)監(jiān)測傳感器之間,可能由于硬件差異、時鐘源精度差異等因素而產(chǎn)生時間不同步的問題。對于時間不同步的問題,卡爾曼濾波[6]可以作為一個工具來融合來自不同源的數(shù)據(jù),即使這些數(shù)據(jù)在時間上略有偏差,依舊可以通過精確設(shè)定狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣來優(yōu)化數(shù)據(jù)融合,并建立游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)載荷應(yīng)變的精準(zhǔn)監(jiān)測模型,能夠?qū)崿F(xiàn)多傳感器時間配準(zhǔn),確保相機采集的圖像數(shù)據(jù)與傳感器監(jiān)測的應(yīng)變數(shù)據(jù)在時間維度上保持高度同步。
在執(zhí)行過程中,卡爾曼濾波假設(shè)游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)的狀態(tài)向量為xk,在離散時間k時的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程可以表示為:
xk=Ak-1xk-1+Bk-1uw(3)
式中:Ak-1表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,Bk-1表示控制輸入矩陣,u表示控制輸入向量,w表示過程噪聲向量。
考慮游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性以及外部載荷的影響,需要設(shè)定合適的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣Ak-1,根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)xk-1預(yù)測下一周期的狀態(tài)xk。利用卡爾曼濾波算法根據(jù)來自相機的圖像數(shù)據(jù)和來自傳感器的結(jié)構(gòu)狀態(tài)數(shù)據(jù)進行更新,不斷修正預(yù)測值,得到更加準(zhǔn)確的狀態(tài)估計。狀態(tài)估計值公式為:
t=xk+K(z-Hxk)(4)
式中:K表示卡爾曼增益,用于權(quán)衡預(yù)測和觀測之間的權(quán)重,zk表示k時刻的觀測值,H表示映射的觀測空間。
通過連續(xù)監(jiān)測和更新狀態(tài)估計值,建立起游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)載荷應(yīng)變監(jiān)測模型為:
P=(1-K)Rt(5)
式中:R表示觀測噪聲協(xié)方差矩陣。
當(dāng)游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)的載荷應(yīng)變監(jiān)測模型接收到輸入信號時,其隱藏層會立即反應(yīng),根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重對這些信號進行處理,并通過激活函數(shù)將處理后的結(jié)果傳遞至下一層。這一過程有效提升了模型對結(jié)構(gòu)應(yīng)變狀態(tài)的理解與預(yù)測能力。隨后,信號經(jīng)過隱藏層的進一步處理后,會傳遞至輸出層,結(jié)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法生成預(yù)測數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確反映結(jié)構(gòu)在特定載荷下的應(yīng)變狀態(tài)。
為確保預(yù)測的準(zhǔn)確性,模型會不斷分析數(shù)據(jù)誤差和收斂情況,以評估其預(yù)測性能。一旦發(fā)現(xiàn)預(yù)測誤差較大,模型會進行迭代優(yōu)化,調(diào)整相關(guān)參數(shù),以減小誤差并提高預(yù)測精度。當(dāng)預(yù)測數(shù)據(jù)滿足預(yù)設(shè)的準(zhǔn)確性要求時,模型便能準(zhǔn)確預(yù)測結(jié)構(gòu)的應(yīng)變狀態(tài)。如果應(yīng)變超過設(shè)定的安全閾值,會自動觸發(fā)警報,并向管理者提供詳細(xì)的應(yīng)變數(shù)據(jù)、超過閾值的部位以及潛在的安全風(fēng)險信息,從而幫助管理者迅速作出應(yīng)對決策。
4" 實驗
4.1" 實驗準(zhǔn)備
甘肅某大型游樂設(shè)施,其框架結(jié)構(gòu)寬敞,水平投影尺寸為96.0m×72.0m。該設(shè)施采用雙層網(wǎng)架設(shè)計,焊接空心球節(jié)點穩(wěn)固可靠。網(wǎng)架的下弦點設(shè)有支撐,柱體布局經(jīng)過精心規(guī)劃,外圍與中柱的尺寸各異,共同構(gòu)建了一個獨特的支撐體系。柱頂標(biāo)高適中,橫縱向間距合理,既保證了結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性,又兼具了美觀性。該體系為提高現(xiàn)場實測效率,針對游樂設(shè)施的實際運行狀況,選取運行頻率較高的區(qū)間作為關(guān)鍵監(jiān)測區(qū)域?;谟螛吩O(shè)施框架結(jié)構(gòu)的受力特點和對稱性,確定6個關(guān)鍵監(jiān)測點,專注于下弦桿、腹桿以及上弦桿的應(yīng)變情況。這些監(jiān)測點的布局如圖2所示。
該次監(jiān)測涉及腹桿、下弦桿和上弦桿共計44根關(guān)鍵桿件,采用先進的EY501-762應(yīng)力監(jiān)測裝置進行精確的應(yīng)力實測。該實測所有的監(jiān)測裝置均通過膠粘方式固定在桿件的中部,確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。在游樂設(shè)施運行過程中,監(jiān)測裝置實時采集數(shù)據(jù),設(shè)施暫停時則停止采樣,應(yīng)力監(jiān)測裝置的主要技術(shù)指標(biāo)包括:檢測精度達(dá)到0.1μm/m、檢測范圍為0~1000MPa、采樣頻率為100 Hz、響應(yīng)時間小于1ms、長期漂移穩(wěn)定在0.05%FS/年以內(nèi)。此外,傳感器類型為應(yīng)變式、工作溫度范圍為-40~+85℃,存儲溫度范圍為-55~+125℃,防護等級為IP65,支持RS485、USB或者無線傳輸?shù)臄?shù)據(jù)輸出方式以及DC12 V或24 V的電源供應(yīng)。
為驗證文章設(shè)計的基于數(shù)字散斑技術(shù)的游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)載荷應(yīng)變在線監(jiān)測方法的有效性,選取文獻[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的木結(jié)構(gòu)古建筑實測環(huán)境荷載與應(yīng)變特征關(guān)聯(lián)性分析、文獻[2]大跨距復(fù)合材料結(jié)構(gòu)彎曲載荷監(jiān)測及定位方法進行對比。在現(xiàn)場進行連續(xù)7天的監(jiān)測,每天測試時間為9小時,得到該游樂設(shè)施的應(yīng)變值與荷載的關(guān)系,如圖3所示。
4.2" 實驗結(jié)果分析
根據(jù)圖3可知,隨著載荷的遞增,3種方法測得的應(yīng)變值均呈上升趨勢。在相同的載荷條件下,文章方法測得的應(yīng)變值明顯小于文獻[1]和文獻[2]的結(jié)果,說明數(shù)字散斑技術(shù)能夠更準(zhǔn)確地捕捉到結(jié)構(gòu)的微小變形。文章方法的應(yīng)變值增長趨勢相對較為平緩,這意味著在相同的載荷增量下,文章方法測得的應(yīng)變增量較小,反映了結(jié)構(gòu)具有較好的剛度和承載能力。證明文章設(shè)計的基于數(shù)字散斑技術(shù)的游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)載荷應(yīng)變在線監(jiān)測方法具有更高的測量精度和更好的性能表現(xiàn)。
5" 結(jié)語
在游樂設(shè)施的運行維護中,文章精準(zhǔn)捕捉微小形變并準(zhǔn)確分析其對結(jié)構(gòu)的影響至關(guān)重要。文章設(shè)計的基于數(shù)字散斑技術(shù)的游樂設(shè)施框架結(jié)構(gòu)載荷應(yīng)變在線監(jiān)測方法,不僅有效解決了這一難題,還通過實時采集和分析不同載荷下的應(yīng)變數(shù)據(jù),為游樂設(shè)施的安全評估提供了強有力的數(shù)據(jù)支撐。實驗結(jié)果表明,該方法在相同載荷下表現(xiàn)出較小的應(yīng)變值及平緩的增長趨勢,準(zhǔn)確反映了結(jié)構(gòu)與載荷之間的關(guān)系,從而驗證了其高測量精度和優(yōu)良性能。這一成果的取得,不僅為游樂設(shè)施的安全監(jiān)測提供了新的思路和方法,也為其他類似結(jié)構(gòu)的監(jiān)測與分析提供了有益的參考。
參考文獻
[1]郟鴻韜,王炎銘,李強,等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的木結(jié)構(gòu)古建筑實測環(huán)境荷載與應(yīng)變特征關(guān)聯(lián)性分析[J].建筑施工,2022(3):579-583.
[2]閆東東,胡宇博,郎利輝,等.大跨距復(fù)合材料結(jié)構(gòu)彎曲載荷監(jiān)測及定位方法[J].中國機械工程,2023(18):2257-2267.
[3]嚴(yán)勇,劉楚達(dá).風(fēng)力機葉片靜力測試中葉根螺栓載荷超聲監(jiān)測試驗研究[J].可再生能源,2021(8):1063-1068.
[4]王志明,劉聰,徐田鋮,等.運用數(shù)字散斑技術(shù)測土坯受壓應(yīng)變研究[J].石窟與土遺址保護研究,2023(2):78-87.
[5]晏濤,王明,夏向?qū)W,等.基于數(shù)字散斑技術(shù)的煤層群開采覆巖運移規(guī)律試驗研究[J].中國礦業(yè),2021(5):120-124,142.
[6]謝帥,張海濤,霍幸莉,等.基于連桿應(yīng)變測量的起落架艙門結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測[J].空軍工程大學(xué)學(xué)報,2023(3):50-54.
(編輯" 王永超)
Online monitoring of load and strain of amusement facility frame structures based on digital speckle technology
CHAI" Hongxu, ZHU" Feng
(Gansu Institute of Special Equipment Inspection and testing, Lanzhou 730050, China)
Abstract:" During the operation of amusement facilities, it is difficult to accurately capture small deformations in the framework structure, resulting in excessive strain values in the framework structure. Therefore, based on digital speckle technology, this article conducts research on online monitoring methods for load strain of amusement facility frame structures. Digital speckle technology equipment is used to accurately capture small deformations of amusement facility frame structures, and speckle image processing systems are used to collect real-time strain data under different loads. In depth analysis is carried out to extract characteristic maps of structural load strain, clearly display strain distribution, and based on these characteristic data, a load strain monitoring model is established using Kalman filtering algorithm to achieve online monitoring of load strain of amusement facility frame structures. Experimental results have shown that this method exhibits smaller strain values and a gentle growth trend under the same load, which can more accurately reflect the relationship between structure and load, and has higher measurement accuracy and performance.
Key words: digital speckle technology; amusement facilities; framework structure; load strain; online monitoring