桥梁振动加速度和固有频率在线实时监控装置、终端及方法与流程

本发明涉及桥梁安全监控和损伤识别领域，具体涉及桥梁振动加速度和固有频率在线实时监控装置、终端及方法。

背景技术：

我国近20年来公路、市政建设事业蓬勃发展，国内公路总里程、高速公路总里程都位居世界前列，已建成和即将建成的一大批大跨、多跨大型桥梁技术复杂、科技含量高，标志着我国的桥梁设计和施工技术已达到世界先进水平。随着时间的推移，材料的老化和桥梁结构整体性能的退化问题日益突出；加上桥梁使用期间，大量的交通荷载(特别是超重车辆)，以及外界各种环境因素的综合作用，导致桥梁结构产生病害、出现缺陷，严重时将影响到桥梁的正常使用，出现不同程度的损伤，承载能力降低直至变成危桥。通过恰当的方法及时了解桥梁的现状，检测评定在役桥梁实际承载能力，及时发现危桥及影响结构安全性的损伤，是桥梁安全评估的核心问题。传统的结构检测以局部检测技术为主，该种方法对结构的某些可以触摸到的部位进行较精确的定位，对表面部位可以定量地分析。但对于复杂结构，某些至关重要的损伤常常发生在人们无法直接接触的区域或被表层所覆盖的部位，局部检测很难提供对结构剩余强度的准确描述，有时甚至因无法发现问题而导致对结构的整体性评价出现严重偏离。同时鉴于实际检测过程中，存在桥梁交通量较大，不可封闭桥上交通进行检测；桥下跨路、跨河或现场条件不允许逐跨进行梁底近距离检查等问题，有必要开发一套基于桥梁固有动力特性的安全监控和损伤识别系统，该系统应具备在线远距离监控和预警的功能。

理论分析表明，结构桥梁损伤后，结构固有振动频率会有一定改变，对桥梁的自振频率和加速度时程等振动参数进行测试，可为检测和评估桥梁的技术状态提供依据。目前桥梁结构动力参数的测试需耗费大量的人力物力，对桥面进行封道，在封闭交通流的情况下进行作业；同时动力参数的测试是基于桥梁在环境激励下的响应，该结果不能直接反应桥梁结构在随机车辆激励下的结构特征。同时，目前基于动力参数测试的桥梁结构损伤识别是基于确定性的方法，即直接比较固有频率的变化，在随机车辆的激励下，直接比较固有频率变化的方法难以得出准确的结果。应根据统计学的理论，按照随机事件的特征，指定加速度和固有频率等动力参数的安全范围。现状检测流程下的测试结果不能实时反映给桥梁管养各方，信息存在滞后，不能起到桥梁结构损伤实时预警的功能。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种能够应对桥梁复杂结构的监控和预警装置、终端和方法。

本发明的另一目的在于提供一种能够实时监测和预警桥梁损伤的置、终端和方法。

为了实现上述目的，本发明提供了一种用于桥梁振动加速度和固有频率在线实时监控的终端，包括储存器和处理器，还包括多个模块，所述的模块储存于储存器中并被配置成由所述的处理器执行以下步骤：

与服务器创建socket连接，

向服务器发送控制命令，

下载来自服务器的加速度时域信号并储存，

通过快速傅里叶变换将加速度时域信号分解为连续的谐波信号，并计算得到桥梁结构振动加速度的实时频谱信号，通过频谱信号识别桥梁结构的固有频率，对加速度时域信号进行等时间间隔的分段，对每个时间段内的加速度信号进行频谱分析，得到桥梁结构固有频率的时程曲线，

对桥梁结构的加速度时域信号和固有频率信号进行统计分析，计算动力参数的平均值和标准差组合成正态分布的置信区间作为的加速度和固有频率的安全范围，

判断桥梁加速度信号和固有频率信号是否超过安全范围，当超过安全范围时，发送报警信息至远程终端。

进一步的，还包括显示模块，将实时频谱信号和固有频率的时程曲线转化为视频信号并发送至外部显示器。

进一步的，所述的控制命令包括请求服务器采集加速度时域信号的命令。

本发明还涉及一种桥梁振动加速度和固有频率在线实时监控装置，包括以下设备：

多个加速度拾振器，用以布置在桥梁上以测量桥梁加速度时域信号，

动态信号采集仪，用于接收加速度拾振器的加速度时域信号并通过压缩算法计算后传输到服务器的信号库中，

服务器，用于接收动态信号采集仪发送的加速度时域信号并储存至数据库中，

一个或多个以上任一所述的终端。

进一步的，所述的加速度拾振器采用动圈往复式拾振器。

进一步的，所述的动态数据采集仪包括支持有线网口/无线wifi通讯的振动信号采集板卡，采集板卡具有4个采集通道，每通道可配接iepe型加速度计或电压输出型传感器。

一种桥梁振动加速度和固有频率在线实时监控方法，采用以上任一所述的在线实时监控装置，

在桥梁上布置加速度拾振器和动态数据采集仪，加速度拾振器与动态数据采集仪通信传输，动态数据采集仪与服务器远程通信传输，

终端与服务器创建socket连接，

终端向服务器发送控制命令，

服务器收到终端发送的控制命令后，判断是否采集数据，若判断为采集数据，则启动数据采集，加速度拾振器测量桥梁整体或构件的加速度时域信号并传输至动态数据采集仪，动态数据采集仪将采集的加速度时域信号发送至服务器的数据库中，

终端下载来自服务器的加速度时域信号并储存，

终端通过快速傅里叶变换将加速度时域信号分解为连续的谐波信号，并计算得到桥梁结构振动加速度的实时频谱信号，通过频谱信号识别桥梁结构的固有频率，对加速度时程曲线进行等时间间隔的分段，对每个时间段内的加速度信号进行频谱分析，得到桥梁结构固有频率的时程曲线，

终端对桥梁结构的加速度时域信号和固有频率信号和进行统计分析，计算动力参数的平均值和标准差组合成正态分布的置信区间，确定动力参数信号的安全范围，

终端判断桥梁加速度时域信号和固有频率信号是否超过安全范围，当超过安全范围时，发送报警信息至远程终端。

所述的在桥梁上布置加速度拾振器优选包括以下步骤：

桥梁有限元模型的计算结果可以确定桥梁加速度拾振器的测点的具体位置，

在测点位置处布置分别用于测量纵加速度和横加速的的两个加速度拾振器。

本发明能够对于桥梁的振动加速度和固有频率进行在线实时监控和预警，能够对于桥梁结构损伤进行准确的识别，并且能够满足复杂桥梁结构的测量要求，在测量时无需封闭桥上交通，并且测量结果准确。

附图说明

图1是动力参数的正态分布曲线示例图。

图2是服务器与网络终端的通讯步骤流程图。

图3是在线fft分析流程图。

图4是蝶形运算示意图。

图5是实时频谱图。

图6是用于计算安全范围的桥梁24小时实时固有频率信号图。

图7是用于计算安全范围的桥梁实时加速度信号图。

具体实施方式

以下结合实施例和附图对本发明做进一步说明，实施例和附图仅用于解释说明而不用于限定本发明的保护范围。

实施例中监控系统主要设备包括：

1.加速度拾振器。跨度不同、材料不同的桥梁结构的振动特性差异较大，加速度拾振器的选型应建立在桥梁结构动力特性理论分析的基础上进行。较大跨径的桥梁一般固有频率较低，应选取低频信号良好的加速度。本发明中的加速度拾振器属于动圈往复式拾振器，是一种用于超低频或低频振动测量的多功能仪器。在桥梁检测中主要用于桥梁整体或构件的动力特性测量。加速度拾振器按足够小的时间间隔连续采集加速度的时域信号。加速度拾振器的技术指标见下表1所示。

表1加速度拾振器主要技术指标

2.动态数据采集仪。数据采集卡选取采用一种支持有线网口/无线wifi通讯方式的振动信号采集板卡，每块板卡有4个采集通道，每通道可配接iepe型加速度计或电压输出型传感器。采集器采集加速度拾振器发出的加速度时域信号，通过压缩算法后把数据经gprs传送到服务器数据库。动态数据采集仪配有备用电池、tf卡，保证长期监测数据不间断。动态数据采集仪的技术指标见下表2所示。

表2动态数据采集仪的主要技术指标

3.云端服务器。实时运行一个信号采集程序，采集程序可以根据桥梁特征采用合适的采样频率，采集程序从固定的端口读取信号，并将采集到的信号保存到mysql数据库中。

数据库中存储着时域信号，对时域信号进行快速傅里叶变换(fft)，非周期信号采用傅里叶变换的形式为：

式中f(w)称为f(t)的快速傅里叶变换(fft)。经过快速傅里叶变换，加速度信号分解为连续的谐波信号，进一步计算得到桥梁结构振动加速度的实时频谱信号，通过频谱信号可以识别出桥梁结构的固有频率。对加速度时程曲线进行等时间间隔的分段，对每个时间段内的加速度信号进行频谱分析，得到桥梁结构固有频率的时程曲线。

动力参数的安全范围采用以下步骤确定。

(1)通过对实测信号的分析，认为动力参数(加速度、固有频率)在随机车辆的激励作用下是随机变量，认为其满足如图1所示的正态分布。在桥梁运营状态较好时，采集足够的信号通过正态分布确定监控系统动力参数的安全范围。即通过统计学的办法确定动力参数响应的安全阈值。桥梁的响应主要来自车辆的作用，车流在长时间看是服从正态分布规律的。目前现有的健康监测系统的阈值均是采取固定的值，不能反映随机车辆的特性。

(2)针对具体桥型进行分析和监控前，应通过其他检测手段，确认桥梁结构的初始状态，对桥梁结构的动力参数进行实时采集和分析。

(3)对桥梁结构的动力参数进行统计分析，计算信号的平均值和标准差，用以确定监控系统动力参数的安全范围。

(4)当后续运营期间，桥梁固有频率和加速度信号值超过动力参数的安全范围时，及时报警。

在云服务器上发布一个iis实时在线监控系统，系统可以远程实时读取桥梁的加速度曲线和频谱曲线，同时实现实时报警功能。该实时在线监控系统可以同时在网络端和手机端读取。

以下，结合具体实施例说明。

步骤1：首先根据桥梁图纸建立桥梁有限元模型，利用桥梁有限元模型的计算结果可以确定桥梁加速度传感器的测点的具体位置。本实施例中测点分别距离桥梁两端29.5m。在两个测点位置处均布置纵向和横向两个加速度拾振器，加加速度拾振器以实时按足够小的时间间隔连续采集加速度的时域信号。

步骤2：现场布置一台动态数据采集仪。动态数据采集仪中的数据采集卡和加速度拾振器之间采用有线连接，长期监测数据不间断。

步骤3：云端服务器实时运行一个信号采集程序，信号采集程序以采用频率f测量结构的加速度信号，其中f在该桥的振动固有频率的10倍到50倍之间。本实施例中采用的理论振动固有频率为1.523hz，本桥的采样频率取为50hz。采集程序从固定的端口读取信号，并将采集到的信号保存到mysql数据库中。

步骤4：将数据库中存储着的时域信号转换为频域信号。对时域信号进行快速傅里叶变换，假设采样频率为f，采样点数为n，傅里叶变换的结果就是一个n点的复数，每一个点就对应着一个频率点，某一点n(n从1开始)表示的频率为：fn＝(n-1)*f/n。本实施例中系统将fft通过c语言去实现，具体如下。

(1)码位倒序。

假设一个n点的输入序列，那么它的序号二进制数位数就是t＝log2n，码位倒序要解决两个问题：1)将t位二进制数倒序；2)将倒序后的两个存储单元进行交换。

(2)蝶形运算。

蝶形运算示意图如图4所示。第1级(第1列)每个蝶形的两节点“距离”为1，第2级每个蝶形的两节点“距离”为2，第3级每个蝶形的两节点“距离”为4，第4级每个蝶形的两节点“距离”为8。由此推得，第m级蝶形运算，每个蝶形的两节点“距离”l＝2m-1。

对于16点的fft，第1级有16组蝶形，每组有1个蝶形；第2级有4组蝶形，每组有2个蝶形；第3级有2组蝶形，每组有4个蝶形；第4级有1组蝶形，每组有8个蝶形。由此可推出，对于n点的fft，第m级有n/2l组蝶形，每组有l＝2m-1个蝶形。

(3)计算代码。

实时频谱分析图见图5所示，由图中可知，本桥实时的一阶自振频率为1.566hz。

步骤5：监控系统动力参数的安全范围的确定。

在监控系统中，通过对实测信号的分析，认为动力参数(加速度、固有频率)在随机车辆的激励作用下是随机变量，认为其满足正态分布，所以采用平均值和标准差组合成置信区间进行概率统计区分。

例如，在计算加速度信号的安全范围时，采用平均值和标准差组合成置信区间的方式为：

x1、2＝μ±4σ

x1≤xt≤x2

式子中μ为桥梁初始状态下采集的加速度信号的平均值，σ为桥梁初始状态下采集的加速度信号的标准差。由此确定的x1和x2的范围表明，正常加速度信号xt有99.99％的概率落在x1和x2之间，当出现x1～x2范围之外的信号时即进行报警。

取图6中数据进行实时分析，固有频率信号平均值μ为1.565hz，σ为0.0184hz，计算得到固有频率信号的安全范围为(1.491，1.639)hz，当采集的实时固有频率信号超过此范围时，就将报警。

取图7中信号进行实时分析，加速度信号平均值μ为0.000m/s²，σ为0.257m/s²，计算得到加速度信号的安全范围为(-1.028，1.027)m/s²，当采集的实时加速度信号超过此范围时，就将报警。

步骤6：在云服务器上发布一个iis实时在线监控系统，系统可以远程实时读取桥梁的加速度曲线和频谱曲线，同时实现实时报警功能。该实时在线监控系统可以同时在网络端和手机端读取。