[发明专利]大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法

说明书

本发明公开一种大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法，先对桥梁监测加速度信号计算频谱；根据频谱一阶能量峰值对应桥梁一阶频率来确定高通滤波截止频率，通过滤波去除信号中的低频噪声干扰，并采用递归加速度积分方法计算桥梁实时振动位移；再通过对积分位移数据进行实时递归希尔伯特变换获得信号数据的实部和虚部，对信号进行复平面表达并评估，实现了涡振的识别预警。本发明的优点是具有实时性高、高精度，准确和直观；在线实时涡振识别和测量桥梁涡振时的振动特性，进行桥梁的涡振预警和在线监测。

技术领域

本发明涉及大跨桥梁结构监测领域，特别涉及一种大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法。

背景技术

桥梁涡激共振是桥梁运营中的一个重要振动问题，是由周期性交替脱落的漩涡引起的主梁限幅振动现象。虽然桥梁涡振不像颤振、驰振等发散性振动会导致桥梁动力失稳和破坏，但是涡振很容易在低风速下发生，并且较大的振幅会造成桥梁缆索等结构的疲劳，也会影响行车舒适性和行车安全，因此，桥梁涡振的实时在线识别和预警十分重要，并且是桥梁运维管理以及进行后续振动控制的基础。

目前，桥梁的涡振响应及特性研究相对成熟，但主要是基于振动后数据的批处理，具有一定的后效性，以及大量的桥梁涡振半主动控制研究的前提是要实时在线识别出桥梁涡振的产生。因此，迫切需要一种针对在线监测环境下的桥梁涡振事件发生的实时识别方法。

桥梁正常运营状态下的环境激励随机振动和涡激共振时的振动特性有明显区别，涡振发生时，桥梁振动近似一种单模态的振动形式，其频谱呈现单一能量峰值，其余峰值能量很小，桥梁响应类似标准正弦函数。基于桥梁的涡振特性，目前的桥梁涡振识别主要是对通过人工肉眼识别桥梁监测数据中的稳定正弦振动段，或者通过对一段数据进行频谱分析并人工判断是否只有单一频谱峰值，这两种方法的缺点在于人工肉眼判断误差大，不准确，容易误判或漏判断；批处理频谱分析方法不能在线实时判断。并且上述两种方法均无法准确感知涡振的发生和结束时刻。这是本申请需要着重改善的地方。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是要提供一种基于希尔伯特变换的大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法。

为了解决以上的技术问题，本发明提供了一种大跨悬索桥涡振事件的实时识别和监测预警方法，包括以下的步骤：

步骤S1：基于桥梁加速度监测信号时程，通过快速傅里叶变换FFT计算频谱，读取频谱一阶能量峰值对应的横坐标，获得结构的一阶频率，并确定滤波截止频率：

；

式中，为滤波比例系数；对于大跨桥梁，取为；

步骤S2：通过递归高通滤波方法去除加速度信号中的低频噪声干扰，递归滤波器的形式为：

；

式中，和分别为输入和输出信号，为近似于1的常数；

步骤S3：采用递归加速度积分方法计算桥梁的振动位移：

先采用递归最小二乘法对桥梁加速度监测信号进行基线校正，再采用递归高通滤波消除加速度信号中的低频噪声，最后通过时域二次积分方法将加速度信号积分得到桥梁振动位移数据；

步骤S4：对积分位移数据进行短时递归希尔伯特变换，构造复数域的解析信号，并获得信号数据的实部和虚部，对信号进行复平面表达：

；

式中， 为对时域信号进行希尔伯特变换：；

对于离散监测信号数据，其希尔伯特变换计算式为：

；

式中，为采样信号；

为信号采样长度， 为脉冲响应乘子，表达形式为：

；