唐 浩, 梁 楊, 余 建
(1.招商局重慶交通科研設(shè)計(jì)院有限公司, 重慶 400067;2.重慶市市政設(shè)施運(yùn)行保障中心, 重慶 400015)
近年來,由于結(jié)構(gòu)老化、車輛超載、船撞、自然災(zāi)害等影響因素導(dǎo)致橋梁安全問題頻出[1-5]。2000年以來,許多橋梁都陸續(xù)建立了遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[6-9],技術(shù)人員通過對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的綜合分析,以確保橋梁的安全運(yùn)營[10-15]。面對(duì)海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),本文提出一種基于PCA的橋梁靜態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)頻域分析方法,通過分析時(shí)間序列信號(hào)在頻域中的分布特征,有效去除或減小活荷載效應(yīng)、短時(shí)溫差(日溫差及驟變溫差)效應(yīng)以及隨機(jī)干擾誤差的影響,提高信噪比,利用PCA得到的主分量信息構(gòu)建頻域評(píng)價(jià)指標(biāo),進(jìn)而更加準(zhǔn)確地描述橋梁結(jié)構(gòu)運(yùn)營狀態(tài),為在役橋梁的管養(yǎng)提供科學(xué)參考依據(jù)。
在橋梁長期運(yùn)營監(jiān)測(cè)中,實(shí)測(cè)得到的結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號(hào)R是橋梁在各種作用下的綜合響應(yīng),可表述為:
R=F(t,T,D,L,S,O)
(1)
式中:F(·)為函數(shù)關(guān)系;t為時(shí)間作用;T為溫度作用;D為結(jié)構(gòu)恒載作用;L為活荷載作用;S為測(cè)試誤差作用;O為其它作用。
y0=xT0+xD+ε0
(2)
y1=xT1+xD+xL1+ε1
(3)
式中:y0、y1分別為初始化t0時(shí)刻和其它t1時(shí)刻傳感器采集到的絕對(duì)響應(yīng);xT0、xT1分別為初始化t0時(shí)刻和其它t1時(shí)刻溫度荷載響應(yīng);xD為結(jié)構(gòu)恒載響應(yīng);xL1為活荷載響應(yīng);ε為測(cè)試誤差及其它綜合作用。
一般情況下,選擇橋上無通行車輛時(shí)刻作為初始化時(shí)刻,近似忽略活荷載影響。因此,當(dāng)結(jié)構(gòu)恒載未發(fā)生改變時(shí),t1時(shí)刻響應(yīng)信號(hào)相對(duì)值為:
(4)
若結(jié)構(gòu)恒載發(fā)生改變,則t2時(shí)刻響應(yīng)信號(hào)相對(duì)值為:
y2=xT2+(xD+ΔxD2)+xL2+ε2
(5)
(6)
式中:ΔxD2為t2時(shí)刻結(jié)構(gòu)恒載變化量。
由上可見,采集到的橋梁結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)信號(hào)主要成分如式(6),當(dāng)ΔxD2=0,式(6)變?yōu)槭?4)。實(shí)際工程應(yīng)用中,以上信號(hào)在時(shí)間域內(nèi)很難直接分離,本文通過快速傅里葉變換FFT(Fast Fourier Transform)將橋梁結(jié)構(gòu)綜合響應(yīng)轉(zhuǎn)換為頻域信息,實(shí)現(xiàn)了各種信號(hào)在頻域內(nèi)的有效分離。
對(duì)于離散的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換,需借助離散傅里葉變換公式DFT(Discrete Fourier Transform):
(7)
WN=e-j2π/N
(8)
式中:N為序列點(diǎn)數(shù);n為頻域離散值的序號(hào);k為時(shí)域離散值的序號(hào)。
1965年美國學(xué)者Cooley和Tukey提出了傅里葉變換快速算法FFT,其基本思想是把整個(gè)數(shù)據(jù)序列{xk}按奇、偶分成2個(gè)較短的序列分別進(jìn)行變換,然后再把它們合并起來,得到整個(gè)序列{xk}的離散傅里葉變換。
以下分析研究中,將時(shí)間尺度h近似為s,則每隔1 h采樣的靜態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采樣率為1 Hz。公式(6)中,ε2-ε0表示測(cè)試誤差及其它綜合效應(yīng)影響,其作用的時(shí)間尺度很廣,可認(rèn)為在信號(hào)幅值譜的各個(gè)頻帶均有分布。xL2表示活荷載效應(yīng)影響,其變化可以用min作為度量尺度,即特征頻帶范圍集中在60 Hz附近,由于橋梁靜態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采樣率為1 Hz,不滿足采樣定理,活荷載效應(yīng)會(huì)產(chǎn)生頻譜混疊現(xiàn)象。但是,本文所分析的靜態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)際是每隔10 min采樣得到的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的信號(hào)。提取中值的預(yù)處理方式一定程度上已經(jīng)大大消除或減弱了活荷載效應(yīng)的影響。ΔxD2表示結(jié)構(gòu)恒載變化的影響,不會(huì)出現(xiàn)周期“波動(dòng)”現(xiàn)象,可認(rèn)為在信號(hào)幅值譜接近0頻率的低頻帶有分布。xT2-xT0表示溫度作用的影響,包含日溫差影響、驟變溫差影響以及年溫差影響。其中,日溫差變化的時(shí)間尺度最短,以d為度量尺度,具有周期性;驟變溫差的時(shí)間尺度較短,一般在幾d內(nèi)完成,其出現(xiàn)及持續(xù)的時(shí)間具有隨機(jī)性;年溫差主要隨一年四季更替而發(fā)生變化,以年為度量尺度,也具有周期性。
對(duì)于年溫差效應(yīng),重現(xiàn)周期為1年,約8 760 h,故頻率為0.000 141 Hz;對(duì)于日溫差效應(yīng),每隔24 h變動(dòng)1次,故頻率為0.041 67 Hz;對(duì)于驟變溫差效應(yīng),在1年中通常發(fā)生多次,且每次驟變過程往往需要從數(shù)d至1月左右的時(shí)間,故頻率分布介于年溫差效應(yīng)和日溫差效應(yīng)之間。圖1、圖2分別是自2014年3月27日至2016年1月22日國內(nèi)某實(shí)橋D1-1測(cè)點(diǎn)溫度、撓度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)域、頻域圖。從圖1(b)和圖2(b)幅值譜中可以看到,溫度和撓度信號(hào)均在0.041 68 Hz處有一個(gè)明顯的幅值集中,該頻率與前述理論分析的日溫差效應(yīng)頻率基本一致。
(b) 撓度幅值譜
(b) 溫度幅值譜
通過以上分析可將橋梁結(jié)構(gòu)時(shí)域信號(hào)按照不同組分在頻域內(nèi)有效區(qū)分開來,如表1所示,保留低頻段幅值信息并采用PCA提取主分量信息構(gòu)建橋梁結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)頻域評(píng)價(jià)指標(biāo)。
主分量分析PCA(Principal Component Analysis)是一種用于探索高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的技術(shù),主要思路是將n維數(shù)據(jù)投影到k(n>k)維空間超平面上,使各個(gè)樣本點(diǎn)到超平面的投影距離最小且方差最大。它可以把可能具有相關(guān)性的高維變量合成線性無關(guān)的低維變量,新的低維數(shù)據(jù)集盡可能保留了原始數(shù)據(jù)的特征。具體步驟如下:
(a) 溫度實(shí)測(cè)曲線
(a) 撓度實(shí)測(cè)曲線
作用效應(yīng)信號(hào)頻域劃分低頻帶中頻帶高頻帶結(jié)構(gòu)恒載變化年溫差驟變溫差日溫差活荷載測(cè)試誤差及其它綜合效應(yīng)
1) 將原始數(shù)據(jù)中每個(gè)樣本用一個(gè)向量表示,然后把所有樣本組合起來構(gòu)成一個(gè)矩陣X;
2) 計(jì)算該矩陣的協(xié)方差矩陣;
3) 求協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量;
4) 將特征向量按特征值由大到小降序排列;
5) 計(jì)算貢獻(xiàn)度,貢獻(xiàn)度=前k個(gè)特征值之和/總特征值之和;
6) 取前k個(gè)特征向量組成矩陣P,通過計(jì)算XP得到重構(gòu)(降維)后的數(shù)據(jù)Y。
通過前述方法去除或減小活荷載效應(yīng)、短時(shí)溫差(日溫差及驟變溫差)效應(yīng)以及隨機(jī)干擾誤差的影響后,利用PCA對(duì)低頻段信息進(jìn)行降維,以保留90%原始信息的主分量作為最終評(píng)價(jià)指標(biāo)。
圖3是自2015年11月4日至2017年2月26日國內(nèi)某實(shí)橋應(yīng)變測(cè)點(diǎn)S1-4的監(jiān)測(cè)曲線。由圖3可知,在2016年8月前應(yīng)變值隨溫度變化而變化,其中最小值為88 με,最大值為404 με,均值為235 με,波動(dòng)量為316 με,標(biāo)準(zhǔn)差為84 με,呈現(xiàn)出較為明顯的正相關(guān)特性。但此后,盡管溫度值不斷減小,應(yīng)變監(jiān)測(cè)值也有減小趨勢(shì),但明顯有異于歷史監(jiān)測(cè)規(guī)律,應(yīng)變值始終處在一個(gè)高位水平(300 με)。
圖3 S1-4實(shí)測(cè)曲線
圖4是采用PCA頻域分析方法考察測(cè)點(diǎn)S1-4在監(jiān)測(cè)周期內(nèi)主分量信息的變化情況,曲線反映的是恒載作用與長周期溫度荷載作用下結(jié)構(gòu)的綜合響應(yīng)。從圖4可以看出,曲線呈現(xiàn)不斷上升趨勢(shì),在2016年8月17日后始終處于一個(gè)較高水平,曲線變化規(guī)律與歷史監(jiān)測(cè)情況明顯不同。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因可能是該測(cè)點(diǎn)附近產(chǎn)生了微裂紋,使得應(yīng)變監(jiān)測(cè)值不再反映橋梁結(jié)構(gòu)的真實(shí)響應(yīng)。
圖4 S1-4主分量變化情況
圖5是該測(cè)點(diǎn)溫度與應(yīng)變值在監(jiān)測(cè)周期內(nèi)互相關(guān)系數(shù)的變化情況(以5 000個(gè)采樣點(diǎn)為一個(gè)數(shù)據(jù)段,依次遞進(jìn)進(jìn)行互相關(guān)分析)。從圖5可以看出,前期應(yīng)變與溫度具有強(qiáng)正相關(guān)特性(相關(guān)系數(shù)大于0.8),但從2016年8月17日開始,相關(guān)系數(shù)不斷減小(已低于0.8),說明應(yīng)變與溫度逐漸偏離,應(yīng)變受其他因素影響,已逐漸失去與溫度的強(qiáng)相關(guān)特性。這一現(xiàn)象同樣驗(yàn)證了前述PCA頻域分析結(jié)論。
圖5 S1-4應(yīng)變與溫度相關(guān)系數(shù)
為了從海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中找出直觀評(píng)價(jià)橋梁結(jié)構(gòu)運(yùn)營實(shí)況的有效信息,基于PCA橋梁靜態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),通過理論推導(dǎo)提出了頻域分析方法,經(jīng)綜合研究,對(duì)該法認(rèn)識(shí)如下:
1) 頻域分析方法能有效分離響應(yīng)信號(hào)中的多種組成成分,在保留關(guān)鍵信息的同時(shí)能提高信噪比,憑此所構(gòu)建的主分量評(píng)價(jià)指標(biāo)能更加準(zhǔn)確地表征橋梁運(yùn)營狀態(tài)。
2) 數(shù)值仿真計(jì)算也驗(yàn)證了該法對(duì)結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)綜合響應(yīng)可在頻域內(nèi)完成多組分分離的情況,表明了該法的可行性。
3) 該法從原始監(jiān)測(cè)綜合響應(yīng)中可去除短時(shí)溫差效應(yīng)、減小活荷載及隨機(jī)干擾誤差的影響,實(shí)橋應(yīng)用案例驗(yàn)證了其有效性,為橋梁安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析提供了一種新穎、有效的途徑。