周志紅，吳邵慶，費慶國

(1.東南大學土木工程學院，江蘇南京 210096;2.江蘇省工程力學分析重點實驗室，江蘇南京 210096)

隨著我國公路交通事業(yè)的發(fā)展，超重超速車輛逐漸成為人們關注的主要問題，直接影響橋梁的工作狀態(tài)和使用壽命［1］。同時，隨著許多大跨度、輕質化、大柔度新型橋梁的大量涌現(xiàn)，車載特性直接影響橋梁動力響應特性，這使得移動車輛荷載作用下橋梁的動力響應問題成為有關研究者關注的熱點［2］。

在車橋耦合振動問題中，車輛模型可分為整車模型、半車模型和單輪車輛模型等［3-4］。求解車橋系統(tǒng)動力學方程的方法又分為直接積分法和振型疊加法。趙永剛等［5］考慮橋梁路邊不平整度，建立了大跨度斜拉橋空間有限元模型，并利用隨機分析方法獲得橋梁動響應。肖新標等［6］建立了勻速移動質量模型作用下的簡支梁動態(tài)響應模型，實現(xiàn)了車橋耦合振動系統(tǒng)的仿真，其仿真結果具有快速、簡單和靈活的特點。Moghimi等［7］利用仿真分析了車速等因素對車橋耦合系統(tǒng)的影響。王解軍等［8］建立了適用于大跨橋梁車輛振動計算的車橋耦合單元模型，分析比較了重型汽車與輕型汽車作用下的動力沖擊系數(shù)。然而以上方法均側重于理論分析，未應用于實際工程。劉文淑等［9］利用小波的多尺度分析，對實測鋼箱梁上的應力數(shù)據(jù)去噪，使得處理后的數(shù)據(jù)更能反映真實應力水平，但未應用實測響應數(shù)據(jù)進行車橋系統(tǒng)參數(shù)的識別。

本文將小波變換技術引入車軸輪間距和車速監(jiān)測中，提出一種針對大跨度橋梁上車輪軸間距和車速監(jiān)測的新型數(shù)據(jù)處理方法。根據(jù)車輪過橋時橋面的動響應，實現(xiàn)對大跨度橋梁結構上車輛行駛狀況的監(jiān)測，所提方法能夠較準確地得到車輪軸間距、車速和車輛進入/離開橋梁的時間間隔。

1 基于小波變換的車輪軸間距和車速狀態(tài)監(jiān)測原理

小波變換作為一種時頻分析工具，與傳統(tǒng)傅里葉變換相比，能夠很好地捕捉不同頻率下信號分量的局部信息，并準確解構和重建有限的非周期和非平穩(wěn)信號［10-12］，在信號分析和參數(shù)識別中具有明顯的優(yōu)勢，并有較多的工程應用。小波變換包括連續(xù)小波變換(CWT)和離散小波變換(DWT)等，本文利用基于DWT的方法對橋上車輛狀態(tài)進行檢測識別分析。具體思路為:利用小波的多尺度分析將車輛經過時實測橋面動應變數(shù)據(jù)進行多尺度分解，利用每個尺度上的小波系數(shù)的峰值來檢測車輪入橋和出橋的時刻，通過車輛過橋的時間以及前后輪在橋上停留時間來計算車的實際速度，然后根據(jù)前后輪入橋和出橋引起的動應力峰值來識別車輪軸間距。

2 青衣南大橋實例驗證

為驗證本文方法在大跨度橋梁結構車輛車輪軸間距和車速監(jiān)測中的適用性，將該方法應用于香港青衣南大橋監(jiān)測中。香港青衣南大橋為三跨連續(xù)混凝土橋梁，總長73 m，寬10.58 m，水平方向傾斜角為27°，即該橋的縱向斜率為6.75%。采用雙箱梁型截面，鋼筋混凝土結構的等效彈性模量為26 GPa，密度為24.5 kN/m2。具體步驟為:(a)對香港青衣南大橋建立有限元模型，利用動力學分析得到行車狀態(tài)下橋面各處的動態(tài)應變信號，利用基于DWT的方法進行車速、車輪軸間距的識別;(b)根據(jù)橋上實測數(shù)據(jù)，同樣利用基于DWT的方法進行車速、車輪軸間距的識別，驗證本文提出的方法的適用性。

2.1 有限元數(shù)值仿真

圖1為建立的有限元模型以及測點排布示意圖。假設車輪軸間距為4.3 m，車速為20 m/s情況下，利用基于有限元模型動力學分析結果得到各處的動應變結果，動應變信號的采樣頻率為100 Hz。

圖1 有限元模型中應變片排布位置Fig.1 Strain gauge installation on finite element model

基于DWT的方法，采用‘db4’小波對單一車輛入橋時橋上動應變信號進行10個尺度的分解，圖2為某動應變信號在尺度1的細節(jié)信號。從圖2可以發(fā)現(xiàn)，信號中出現(xiàn)了與兩車輪軸入橋相對應的2個峰值，峰值之間包含22個時間步長，即后軸入橋比前軸早0.22 s。如假設車速為20 m/s且事先已知，則可以計算得到車輪軸間距為4.4 m，與實際車輪軸間距4.3 m非常接近。識別橋上車輛的車速可以根據(jù)已知距離的2個應變片的信號或其DWT分解結果計算得到。車載作用下的橋梁，由于車輪作用點越靠近應變片，對應的動應變信號幅值就越大，因此，可以將兩應變片的距離除以兩應變信號達到峰值的時間差來獲得車輪的行駛速度。

2.1.1 噪聲水平對識別結果的影響

由于試驗數(shù)據(jù)往往包含噪聲，在此考慮信噪比(SNR)分別為10dB和20dB的車輪軸間距識別效果。依然采用基于DWT的方法將帶噪聲的信號進行10個尺度的分解，取出第4個尺度的細節(jié)來識別車輪軸間距，識別結果見表1。由表1可知，包含噪聲的原始信號的識別精度低于無噪聲情況，隨著動應變信號信噪比的降低，車輪軸間距的識別誤差會增加。

圖2 某動應變信號在尺度1的細節(jié)信號Fig.2 Detail strain signal at level 1

2.1.2 小波類型和車速對識別結果的影響

采用不同小波類型以及車速對識別結果的影響見表2。由表2可以看出，不同的小波類型對識別結果有一定的影響，除基于‘db4’小波的識別精度隨著車速的增大而降低以外，其他類型的小波識別精度都隨著車速的增大而減小。其原因可以歸結于各小波的特點:‘db4’小波從本質上屬于離散小波，能夠用小波系數(shù)精確地描述信號細節(jié);而其他小波如‘haar’或‘sym4’，其本身就有明確的表達式。當車速較快，動應變信號包含較多高頻分量時，細節(jié)分量的峰值將會出現(xiàn)偏移，導致識別精度下降?？傮w來說，隨著車速的降低，車輪軸間距的識別精度有所提高，因此在車速較高時，建議采用‘db4’小波。

表1 考慮噪聲時的車輪軸間距識別Table 1 Vehicle axle spacing identification with consideration of noise

表2 不同小波類型以及車速下車輪軸間距的識別結果Table 2 Vehicle axle spacing identification with different wavelets and vehicle speeds

2.2 基于實測數(shù)據(jù)監(jiān)測和識別驗證

為了應用本文提出的方法進行車輪軸間距的識別和車速的檢測，在香港青衣南大橋上進行振動測試。在三跨橋的邊跨布置傳感器，標準卡車經過橋面時，獲得如圖3所示傳感器布置方案下的2，5，8，11和14位置的動應變數(shù)據(jù)。現(xiàn)場測試采樣頻率為500 Hz，所用的標準車輛為三軸車輛，其中第1和第2輪軸間距為4.43 m，第2和第3輪軸間距為1.32 m。利用布置的兩已知距離的光柵傳感器測得經過時刻，將傳感器距離除以經過的總時間計算得到(在試驗中盡量保持車輛勻速行駛)車速為15.28 m/s。

2.2.1 車輪軸間距和車速監(jiān)測

由于實測數(shù)據(jù)中橋面動應變數(shù)據(jù)的信噪比較低，利用基于DWT的方法得到各細節(jié)部分信號由于車輪經過應變片產生的峰值較難判斷，因此還需引入信號的近似部分來識別車輪軸間距和車速。信號的近似部分受噪聲影響較小。圖4為布置在第1跨跨中兩邊的典型應變片采集到的信號的近似部分，由圖4可知，近似信號中的突變由車輪軸入橋引起，可以根據(jù)3個突變位置的時刻來計算軸間距。由此識別得到的車輪軸間距和車速見表3(采用第4尺度的近似信號)。

圖3 現(xiàn)場測試中應變片排布位置Fig.3 Strain gauge installation in field test

由于試驗測得的信號信噪比較低，利用信號細節(jié)部分識別會難以判斷峰值，通過近似信號可以較好地識別間距相對較大的第1和第2輪軸間距，而對間距很小(兩輪胎緊挨)的車輪軸間距識別誤差較大。相比之下，車速監(jiān)測的準確度相對較高。識別精度也與實測信號的質量有關，不同傳感器其信號識別效果不同，建議選擇質量較高的傳感器分別識別之后進行平均，以獲得更好的識別結果。

圖4 第一跨跨中位置前/后應變片信號近似部分Fig.4 Approximations for two strain signals before/after mid-span of first span

3 結 語

本文利用小波變換，提出一種基于橋面實測動應變數(shù)據(jù)來獲得橋梁車輛信息的識別方法，以實現(xiàn)對大跨度橋梁結構上車輛行駛狀況的監(jiān)測。數(shù)值仿真結果表明:采用基于DWT的方法能夠較為準確地得到橋上車輪軸間距和車速的信息，車速大小、噪聲水平以及所采用的小波種類都會對識別結果產生影響。香港青衣南大橋現(xiàn)場測試分析表明，基于DWT的方法在實際大跨混凝土橋梁上行車監(jiān)測是可行的，識別得到的車速精度略高于車輪軸間距的精度，同時，車輪軸間距的大小對識別精度的影響也較大，從動應變信號中能夠較為準確地識別前后輪距較大的車輪軸間距，對于標準車第2軸和第3軸車輪緊挨、軸間距很短的情況，識別精度較低，證明了采用基于DWT方法的有效性。

表3 由近似部分信號識別得到的車輪軸間距和車速Table 3 Vehicle axle spacing and speed identification from approximation signals

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