一种基于参数矩阵分析的桥梁监测预警方法与流程

本发明属于桥梁监测装置，涉及一种基于参数矩阵分析的桥梁监测预警方法。

背景技术：

1、桥梁健康状态监测是基于土木、电子、计算机等跨学科技术，实现对桥梁的结构监控及评估的新技术。近年来，尽管结构状态监测，评估及改进领域的研究已经取得了重大的进展，但土木工程结构，尤其对于桥梁结构当其处于正常工作状态下的无明显预警征兆下的结构失效例子仍然时有发生。桥梁结构健康状态监测就是一项能够弥补传统的桥梁监测不足的技术。为形成更加科学、更加智能化的安全监测系统，弥补现有监测手段的单一性，状态评估对象的局限性等不足等缺点。因此提高桥梁结构健康监测数据质量，为养护管理部门提供更加清晰无噪声的监测数据具有非常重要的意义。

2、桥梁是交通的咽喉，桥梁结构的安全问题涉及重大财产安全甚至生命安全，一直都被各界高度重视。随着服役时间的推进，材料老化加剧，加上日趋增大的交通量和超载，会造成桥梁结构的局部损伤。最终危机桥梁的安全。然而，由于桥梁结构复杂，损伤影响因素众多，采用传统的诊断方法往往只采用某一阶段的单一数据，难以取得有效的诊断结果。因此桥梁结构的健康诊断问题已成为公认的难题。从繁杂的监测数据中提取桥梁的真实响应较为困难，且影响桥梁结构健康状态的各因素中会存在部分干扰项，如环境干扰、传感器故障干扰等因素引起的桥梁预警误报事件，因此研究一种有效的基于参数矩阵分析的桥梁监测预警方法具有重要的现实意义。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明为了解决现有桥梁监测预警方法没有将干扰桥梁结构安全监测的因素去除，影响桥梁安全监测系统预警准确率的问题，提供一种基于参数矩阵分析的桥梁监测预警方法。

2、为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于参数矩阵分析的桥梁监测预警方法，包括以下步骤：

4、s1、待监测桥梁沿着小里程至大里程方向布设多个监测点，分别监测每个监测点的各监测参数，如挠度参数a[i]、应变参数b[i]、振动参数c[i]等n个参数，其中(i＝1，2，…，n)；

5、s2、将同一参数的测点逐一进行相关性分析，得到同参数相关矩阵群，共n个矩阵；其相关性分析数学表达式为：

6、

7、其中xi和yi分别为同一参数两个监测点的时间序列信号，和分别为时间序列信号xi和yi的数学平均值；

8、同参数相关矩阵群中挠度参数自相关矩阵为：

9、

10、其中a11为挠度参数测点a1的自相关系数，a11＝1，即相关性分析数学表达式中xi＝yi；a12为挠度参数测点a1和a2的相关系数，即相关性分析数学表达式中xi为挠度参数测点a1的挠度时间序列信号，为挠度参数测点a1的挠度时间序列信号的平均值；yi为挠度参数测点a2的挠度时间序列信号，为挠度参数测点a2的挠度时间序列信号的平均值；

11、同理应变参数自相关矩阵为：

12、

13、同理振动参数自相关矩阵为：

14、

15、同理n参数自相关矩阵为：

16、

17、s3、将不同参数的测点逐一进行相关性分析，得到不同参数相关矩阵群，共c2n个矩阵；不同参数相关矩阵群中挠度参数-应变参数相关矩阵为：

18、

19、其中ra1b1为挠度参数测点a1和应变参数测点b1的自相关系数，即相关性分析数学表达式中xi为挠度参数测点a1的挠度时间序列信号，为挠度参数测点a1的挠度时间序列信号的平均值；yi为应变参数测点b1的应变时间序列信号，为应变参数测点b1的应变时间序列信号的平均值；

20、同理应变参数-振动参数相关矩阵群为：

21、

22、同理振动参数-n参数矩阵群为：

23、

24、s4、步骤s2和步骤s3得到同参数相关矩阵群和不同参数相关矩阵群共计个矩阵，步骤s2和步骤s3得到同参数相关矩阵群和不同参数相关矩阵群共计个矩阵。以1个月为基本时距，如某月桥梁为正常服役的健康状态，取该月得到的个参数相关矩阵群为基准矩阵群。每隔一个基本时距，将基本时距内的个矩阵与相应的基准矩阵都做一次相关性分析，得到各矩阵的自相关性系数，判断各矩阵是否存在大幅度变化；

25、自相关性系数数学表达式为：

26、

27、其中amn为基本时距内的参数相关矩阵群，bmn为相对应的基准矩阵群；为mean2(amn)，为mean2(bmn)；相关系数越接近±1，两个矩阵相关性越强；

28、s5、根据自相关系数进行分级预警。

29、进一步，步骤s4中|r|≤0.19时，两个矩阵极低相关，0.20≤|r|≤0.39时，两个矩阵低度相关，0.40≤|r|≤0.69时，两个矩阵中度相关，0.70≤|r|≤0.89时，两个矩阵高度相关，0.90≤|r|≤1.00时，两个矩阵极高相关。

30、当|r|≤0.19时，监测系统进行一级预警。

31、当0.20≤|r|≤0.39时，监测系统进行二级预警。

32、进一步，步骤s4中amn、bmn表示一个矩阵有m个行向量，n个列向量，即矩阵amn为：

33、

34、矩阵bmn为：

35、

36、自相关性系数计算时，包括以下步骤：

37、s41、计算出a11、a12…a1n…amn的均值以及b11、b12…b1n…bmn的均值

38、s42、计算出其中

39、

40、

41、s43、计算出其中

42、

43、

44、本发明的有益效果在于：

45、本发明所公开的基于参数矩阵分析的桥梁监测预警方法，通过监测桥梁上每个监测点的各监测参数，将同一参数的测点逐一进行相关性分析，得到同参数相关矩阵群，将不同参数的测点逐一进行相关性分析，得到不同参数相关矩阵群，将桥梁正常服役状态健康的同参数相关矩阵群和不同参数相关矩阵群共计个矩阵作为基准矩阵群，将隔确定时距t时段的个矩阵与相应的基准矩阵都做一次相关性分析，得到各矩阵的自相关性系数，判断该时距t时段各矩阵是否存在大幅度变化。如自相关系数较低，可认为桥梁可能存在结构问题并进行预警。本发明有效排除了环境、噪音等因素的干扰，提高桥梁安全监测系统预警准确率。

46、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

技术特征：

1.一种基于参数矩阵分析的桥梁监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述基于参数矩阵分析的桥梁监测预警方法，其特征在于，步骤s4中|r|≤0.19时，两个矩阵极低相关，0.20≤|r|≤0.39时，两个矩阵低度相关，0.40≤|r|≤0.69时，两个矩阵中度相关，0.70≤|r|≤0.89时，两个矩阵高度相关，0.90≤|r|≤1.00时，两个矩阵极高相关。

3.如权利要求1所述基于参数矩阵分析的桥梁监测预警方法，其特征在于，步骤s4中amn、bmn表示一个矩阵有m个行向量，n个列向量，即矩阵amn为：

技术总结
本发明涉及一种基于参数矩阵分析的桥梁监测预警方法，通过监测桥梁上每个监测点的各监测参数，将同一参数的测点逐一进行相关性分析，得到同参数相关矩阵群，将不同参数的测点逐一进行相关性分析，得到不同参数相关矩阵群，将桥梁正常服役状态健康的同参数相关矩阵群和不同参数相关矩阵群共计个矩阵作为基准矩阵群，将隔确定时距T时段的个矩阵与相应的基准矩阵群都做一次相关性分析，得到各矩阵的自相关性系数，判断各矩阵是否存在大幅度变化，如自相关系数较低，可认为桥梁可能存在结构问题并进行预警。本发明有效排除了环境、噪音等因素的干扰，提高桥梁安全监测系统预警准确率。

技术研发人员：刘大洋,韩坤林,刘文韬,龚加兴,石永燕,宋刚,缪庆旭,斯新华,桑晓玉,邢春超,宋纯冰
受保护的技术使用者：招商局重庆公路工程检测中心有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12