钢框架结构突变损伤的识别方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种钢框架结构突变损伤的识别方法及系统，该方法包括如下步骤：监测钢框架结构的振动状况，获取加速度响应信号；计算加速度响应信号每一时刻的小波系数，并通过小波系数的变化率计算结构各个节点的损伤指标，损伤指标与钢框架结构的损伤程度呈线性关系；根据损伤指标随时间的变化确定钢框架结构损伤发生的时刻，通过比较钢框架结构不同部位的损伤指标确定损伤发生的位置；根据损伤发生时刻对应的损伤指标大小确定结构损伤程度。本发明适用于各种不同类型激励下钢框架结构的突变损伤识别，能准确的识别很小程度的突变损伤，具有较强的抗噪能力，而且解决了传统损伤识别方法中无法识别结构损伤程度的难题，具有较高的应用价值。
【专利说明】钢框架结构突变损伤的识别方法及系统 【【技术领域】】
[0001] 本发明涉及土木工程领域，尤其涉及一种钢框架结构突变损伤的识别方法及系 统。 【【背景技术】】
[0002] 土木工程结构的安全性是关系到国计民生的重要问题。目前许多复杂新颖的结构 如高层建筑、特大桥梁及海洋平台等纷纷建立。由于设计不合理、施工不合格以及恶劣服役 环境和强烈荷载的作用，使得土木工程结构不可避免的产生损伤累积，若未能及时发现及 加固，则可能导致灾害性事故和重大的损失。例如1995年韩国三丰百货大楼倒塌、1999年 重庆綦江虹桥整体垮塌、2000年台湾高屏大桥断裂、2003年墨西哥湾海洋平台的倒塌等。 这些土木工程结构作为国家基础设施的重要组成部分，其安全直接关系到人民的生命财产 安全和社会的和谐发展。因此，如何采用合理的方法检测并发现土木工程结构的损伤破坏 状况，并进一步的保证土木工程结构在恶劣环境和强烈荷载作用下的安全性，是摆在广大 工程技术人员和科研工作者面前的一个现实课题，也是近年来土木工程领域内重要的热点 研宄问题之一。
[0003] 结构损伤识别利用信息采集及传感系统获取结构的动静力响应，通过合理的分析 方法了解结构系统的特性，从而达到监测结构工作状态和识别结构损伤的目的。与传统的 无损检测方法不同的是，损伤识别是根据结构在同一位置上不同时间的振动反应结果的变 化来识别结构的状态。结构损伤识别的关键问题是检测结构中损伤的出现、位置和程度三 大指标来判定结构当前工作性能，这是损伤识别的核心，也是难点。目前损伤识别方法主 要分为基于损伤指标的诊断方法、模型修正方法以及基于信号的诊断方法三大类。其中基 于损伤指标的诊断方法主要有频率变化、振型变化、模态曲率、传递函数、模态置信准则、坐 标模态置信准则等。基于模型修正的方法主要有优化矩阵修正方法、基于灵敏度的修正方 法、特征结构分配法以及随机模型修正方法等。基于信号的诊断方法主要有小波变换及小 波包变换方法、基于希黄变换、基于自回归模型的方法等。
[0004] 工程结构在服役过程中，容易发生由于裂缝扩展、杆件失稳、杆件断裂等引起的损 伤破坏，将导致结构的刚度突然减小，发生刚度突变损伤。对于这类刚度突变损伤目前主要 采用小波变换和希尔伯特黄变换这类信号处理方法进行损伤识别。小波变换首先直接计算 结构加速度响应的小波系数，通过判别小波系数峰值来判别突变损伤发生的时间和位置。 希尔伯特黄变换与小波变换类似，首先计算结构加速度响应的内敛模分量，通过观察第一 个内敛模分量的峰值，来判断突变损伤发生的时间和位置。但目前这两类方法在识别突变 损伤上均具有较为明显的弱点：
[0005] (1)通常只能识别较大程度的结构突变损伤（如10%以上），对于非常小的结构刚 度损伤，如5 %以下的刚度损伤难以准确有效的识别。
[0006] (2)只能识别突变损伤发生的位置和发生的时间，却无法确定突变损伤的程度。因 此只能对突变损伤进行定性识别，而不能进行定量的识别，这是目前方法最主要的缺陷。
[0007] (3)目前方法对信号噪声的抗干扰能力不强，如果损伤程度很大（如20%以上） 时，尚具有较好的识别效果。但是如果在微小损伤的情况下，无噪声时已经较难识别损伤事 件，在噪声干扰作用下更是难以识别结构的突变损伤。 【
【发明内容】
】
[0008] 基于此，本发明为解决现有技术中的不足，提供一种钢框架结构突变损伤的识别 方法，在检测过程中所需信息少，识别效率高，并且具有很好的识别精度。
[0009] 本发明实施例的内容具体如下：
[0010] 一种钢框架结构突变损伤的识别方法，包括如下步骤：
[0011] 监测钢框架结构的振动状况，获取钢框架结构各个节点的加速度响应信号；
[0012] 对所述加速度响应信号进行离散小波变换并计算每一时刻的小波系数，并通过所 述小波系数的变化率计算钢框架结构各个节点的损伤指标，所述损伤指标与钢框架结构的 损伤程度呈线性关系；
[0013] 根据所述损伤指标随时间的变化关系确定钢框架结构损伤发生的时刻，通过比较 钢框架结构不同节点的损伤指标确定损伤发生的位置；
[0014] 根据损伤发生时刻对应的损伤指标大小确定钢框架结构的损伤程度。
[0015] 相应的，本发明提供一种钢框架结构突变损伤的识别系统，包括：
[0016] 监测模块，用于监测钢框架结构的振动状况，获取钢框架结构各个节点的加速度 响应信号；
[0017] 计算模块，用于对所述加速度响应信号进行离散小波变换并计算每一时刻的小波 系数，并通过所述小波系数的变化率计算钢框架结构各个节点的损伤指标，所述损伤指标 与钢框架结构的损伤程度呈线性关系；
[0018] 损伤时间位置识别模块，用于根据所述损伤指标随时间的变化关系确定钢框架结 构损伤发生的时刻，通过比较钢框架结构不同节点的损伤指标确定损伤发生的位置；
[0019] 损伤程度识别模块，用于根据损伤发生时刻对应的损伤指标大小确定钢框架结构 的损伤程度。
[0020] 本发明适用于各种不同类型激励下钢框架结构的突变损伤识别，能准确的识别微 小程度的突变损伤，具有较强的抗噪能力，而且本发明的损伤指标与损伤程度呈线性关系， 通过计算损伤指标的大小便能确认损伤程度，解决了传统损伤识别方法中无法识别结构损 伤程度的难题，具有较高的应用价值。 【【专利附图】
【附图说明】】
[0021] 图1为本发明的一种钢框架结构突变损伤识别方法的流程示意图；
[0022] 图2为五层钢框架结构的示意图；
[0023] 图3为本发明案例一中钢框架结构第一节点层的加速度曲线；
[0024] 图4为本发明案例一中钢框架结构不发生突变损伤时和发生突变损伤时第一节 点层的加速度响应信号功率谱；
[0025] 图5为本发明案例一中db4小波的波形图；
[0026] 图6为本发明案例一中钢框架结构各个楼层的损伤指标计算结果；
[0027] 图7为本发明案例一中不同损伤程度下损伤指标的计算结果；
[0028] 图8为本发明案例一中损伤程度与损伤指标之间的相互关系；
[0029] 图9为本发明案例一中不同噪声水平和不同噪声频段下的损伤指标计算结果；
[0030]图10为本发明案例二中在机械振动荷载作用下的钢框架结构的损伤指标计算结 果；
[0031] 图11为本发明案例二中在不同损伤程度下的损伤指标计算结果。
[0032] 图12为本发明案例二中损伤程度与损伤指标之间的相互关系；
[0033] 图13为本发明案例二中不同噪声水平和不同噪声频段下的损伤指标计算结果；
[0034] 图14为本发明中一种钢框架结构突变损伤的识别系统的结构示意图。 【【具体实施方式】】
[0035] 下面结合附图对本发明的内容作进一步描述。
[0036] 如图1所示，本实施例中所提供的钢框架结构损伤别的方法，其具体流程如下：
[0037]Sl监测钢框架结构的振动状况，获取钢框架结构各个节点的加速度响应信号；
[0038] S2对所述加速度响应信号进行离散小波变换并计算每一时刻的小波系数，并通过 所述小波系数的变化率计算钢框架结构各个节点的损伤指标，所述损伤指标与钢框架结构 的损伤程度呈线性关系；
[0039]S3根据所述损伤指标随时间的变化关系确定钢框架结构损伤发生的时刻，通过比 较钢框架结构不同节点的损伤指标确定损伤发生的位置；
[0040]S4根据损伤发生时刻对应的损伤指标大小确定钢框架结构的损伤程度。
[0041] 本实施例通过加速度传感器实时监测钢框架结构的振动状况，获取加速度响应信 号，建立加速度响应信号突变信息与小波变换系数之间的关系，提出一种用以判断钢框架 结构突变损伤状况的损伤指标，一旦钢框架结构发生突变损伤，则通过计算损伤指标，判断 损伤发生的时刻、位置以及损伤程度。本实施例中的损伤识别方法解决了传统识别方法识 别精度低、抗噪性差和无法量化损伤程度的问题。
[0042] 在一种【具体实施方式】中，通过以下公式对加速度响应信号进行离散小波变换并计 算每一时刻的小波系数：
[0043]
【权利要求】
1. 一种钢框架结构突变损伤的识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 监测钢框架结构的振动状况，获取钢框架结构各个节点的加速度响应信号； 对所述加速度响应信号进行离散小波变换并计算每一时刻的小波系数，并通过所述小 波系数的变化率计算钢框架结构各个节点的损伤指标，所述损伤指标与钢框架结构的损伤 程度呈线性关系； 根据所述损伤指标随时间的变化关系确定钢框架结构损伤发生的时刻，通过比较钢框 架结构不同节点的损伤指标确定损伤发生的位置； 根据损伤发生时刻对应的损伤指标大小确定钢框架结构的损伤程度。
2. 根据权利要求1所述的钢框架结构突变损伤的识别方法，其特征在于，通过以下公 式对加速度响应信号进行离散小波变换并计算每一时刻的小波系数：
其中，CD1Q)表示i时刻的加速度响应信号第一层分解所得的小波系数；)_仏)为i时刻 的加速度响应信号；Φ(t)为母小波函数。
3. 根据权利要求2所述的钢框架结构突变损伤的识别方法，其特征在于，根据如下公 式计算i时刻的损伤指标：
其中，CD1Q)表示i时刻的加速度响应信号第一层分解所得的小波系数， CD1 (i+1)表示i+Ι时刻的加速度响应信号第一层分解所得的小波系数，Λt为加速度 响应信号的时刻间距，tmax为加速度响应信号的最大时间长度。
4. 根据权利要求1所述的钢框架结构突变损伤的识别方法，其特征在于，根据所述损 伤发生时刻对应的损伤指标大小，采用如下方法确定钢框架结构的损伤程度： 在预设荷载作用下使钢框架结构发生不同程度的损伤，并计算对应的损伤指标； 建立损伤程度与损伤指标之间的线性数值关系； 通过数值回归的方法确定损伤指标与损伤程度之间的线性参数，从而确定损伤指标与 损伤程度之间的定量线性模型； 根据所述损伤发生时刻对应的损伤指标大小，通过所述定量线性模型确定钢框架结构 的损伤程度。
5. -种钢框架结构突变损伤的识别系统，其特征在于，包括： 监测模块，用于监测钢框架结构的振动状况，获取钢框架结构各个节点的加速度响应 信号； 计算模块，用于对所述加速度响应信号进行离散小波变换并计算每一时刻的小波系 数，并通过所述小波系数的变化率计算钢框架结构各个节点的损伤指标，所述损伤指标与 钢框架结构的损伤程度呈线性关系； 损伤时间位置识别模块，用于根据所述损伤指标随时间的变化关系确定钢框架结构损 伤发生的时刻，通过比较钢框架结构不同节点的损伤指标确定损伤发生的位置； 损伤程度识别模块，用于根据损伤发生时刻对应的损伤指标大小确定钢框架结构的损 伤程度。
6. 根据权利要求5所述的钢框架结构突变损伤的识别系统，其特征在于，所述计算模 块通过以下公式对所述加速度响应信号进行离散小波变换并计算每一时刻的小波系数：
其中，CD1 (i)表示i时刻的加速度响应信号第一层分解所得的小波系数；）_，(/)为i时刻 的加速度响应信号；Φ(t)为母小波函数。
7. 根据权利要求6所述的钢框架结构突变损伤的识别系统，其特征在于，所述计算模 块根据如下公式计算i时刻的损伤指标：
其中，CD1Q)表示i时刻的加速度响应信号第一层分解所得的小波系数， CD1 (i+1)表示i+Ι时刻的加速度响应信号第一层分解所得的小波系数，Λt为加速度 响应信号的时刻间距，tmax为加速度响应信号的最大时间长度。
8. 根据权利要求5所述的钢框架结构突变损伤的识别系统，其特征在于，还包括建模 模块，在预设荷载作用下使钢框架结构发生不同程度的损伤，通过所述计算模块计算对应 的损伤指标；所述建模模块建立损伤程度与损伤指标之间的线性数值关系，并通过数值回 归的方法确定损伤指标与损伤程度之间的线性参数，从而确定损伤指标与损伤程度之间的 定量线性模型；所述损伤程度识别模块根据所述损伤发生时刻对应的损伤指标大小，通过 所述定量线性模型确定钢框架结构的损伤程度。
【文档编号】G01M7/02GK104458173SQ201410710174
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2014年11月27日 优先权日:2014年11月27日
【发明者】吴毅江, 陈波, 王干军, 谢幸生 申请人:广东电网有限责任公司中山供电局