[发明专利]一种基于健康监测数据的桥梁冲刷动力识别方法

说明书

本发明公开了一种基于健康监测数据的桥梁冲刷动力识别方法，包括：采集桥梁基础结构振动时的加速度时间曲线：利用健康监测系统采集每个桥梁基础结构在冲刷状态下，每个桥梁基础结构产生振动时的加速度‑时间曲线；计算得到首次冲刷桥梁评估基准模态的时频变化异常警戒的警戒控制阀值；识别待识别冲刷桥梁频率片段中的异常片段；识别时频异常片段中的异常时频序列：异常序列完成冲刷预警后，更新桥梁冲刷基准模态时频特征自身随机波动的警戒控制阀值，为下一次的异变识别与冲刷预警做准备；本发明通过进行结构系统动力特性分析，从而动态识别基础冲刷深度的方法，本识别方法并可实现长期动态水下基础冲刷监测及预警的技术特点。

技术领域

本发明涉及桥梁健康监测技术领域，具体涉及到一种基于桥梁监测振动加速度时程数据进行结构系统动力特性分析，从而动态识别基础冲刷深度的方法。

背景技术

桥梁基础冲刷病害是当今桥梁结构功能失效、丧失其安全性能的最主要原因之一。以美国为例，从1966年至2005年，全美倒塌桥梁中(1502座)58％的破坏桥梁与桥梁基础结构冲刷病害相关，美国交通部已将桥梁基础冲刷看作公路桥梁结构功能及安全性能失效的最常见原因之一。在我国特别是东部区域高速公路过水桥梁桩长一般为10-50m设计范围，根据老、旧桥现场病害定期检测数据发现，5m以上为桥梁基础冲刷常见深度，特定水文条件下冲刷深度甚至可超过10m。而对于跨越江河湖海的大型桥梁，基础结构平衡冲刷可达20m以上。另外，由于冲刷发生于水面以下，桥梁基础被冲刷破坏通常没有任何征兆，严重危及桥梁结构的安全性能以及交通公路网络的顺利运营。

为提前预测局部冲刷形态发展，合理进行运营阶段的桥梁基础结构安全评估与加固决策，防止桥梁基础冲刷而导致的结构灾难性倒塌，显然需要长期且定期地针对桥梁基础冲刷状态进行检测与诊断。长期以来，桥梁基础冲刷状态主要基于日常检查的主观经验判断，准确性不高。尽管针对个别特大型桥梁可进行冲刷模型实验，但模型相似比难以确定，且实验人力物力花费高额，也无法广泛应用于一般桥梁设计；近年来，新出现的水下检测设备，诸如声呐、TDR技术、多波束探测系统、水下机器人检测基础冲刷深度还受到地形因素限制，单次检测费用高昂，无法实现长期动态的水下监测。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，而提出一种基于桥梁监测振动加速度时程数据进行结构系统动力特性分析，从而动态识别基础冲刷深度的方法，且具有广泛适用性，费用相对低廉，并可实现长期动态水下基础冲刷监测及预警的技术特点。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于健康监测数据的桥梁冲刷动力识别方法，包括以下步骤：

步骤1、采集桥梁基础结构振动时的加速度时间曲线：利用健康监测系统采集每个桥梁基础结构在冲刷状态下，每个桥梁基础结构产生振动时的加速度-时间曲线，并对加速度-时间曲线进行抗干扰因素预处理；

步骤2、获得桥梁冲刷基准模态频率-时间曲线：将步骤1中的加速度-时间曲线通过傅里叶变换，得到冲刷基准模态频率-时间曲线；

步骤3、确定显著性水平值α的取值；

步骤3.1、利用核密度估计方法建立桥梁冲刷评估基准模态时频的概率分布模型，将冲刷基准模态频率转换为服从标准正态分布的随机变量；

步骤3.2、根据服从标准正态分布的随机变量，结合休哈特均值控制图，初步设定显著性水平值α的取值，并获得显著性水平值α对应的概率分布函数，建立正态分布概率模型；

步骤3.3、根据初步设定的显著性水平值α的取值范围，进行识别灵敏度校准；

步骤4、将α带入正态分布概率模型，计算得到首次冲刷桥梁评估基准模态的时频变化异常警戒的上控制阀值UCL和下控制阀值LCL；

步骤5、识别待识别冲刷桥梁频率片段中的异常片段：