董傳智， 葉肖偉， 劉 坦

(浙江大學(xué) 建筑工程學(xué)院，杭州 310058)

非接觸式結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性識(shí)別方法及試驗(yàn)驗(yàn)證

董傳智， 葉肖偉， 劉 坦

(浙江大學(xué) 建筑工程學(xué)院，杭州 310058)

針對(duì)傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)振動(dòng)監(jiān)測(cè)中存在的弊端，比如傳感器和線纜布設(shè)困難、干擾交通等，提出了一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的非接觸式結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性識(shí)別方法。發(fā)展了基于模板匹配算法的多點(diǎn)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)位移計(jì)算方法，利用多點(diǎn)結(jié)構(gòu)位移時(shí)程信號(hào)識(shí)別結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性。制作模擬橋塔的鋼豎桿并安裝LED燈和加速度傳感器，同時(shí)采用機(jī)器視覺位移測(cè)量系統(tǒng)和加速度測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè)及動(dòng)力特性識(shí)別比較研究，試驗(yàn)結(jié)果表明本文方法和加速度測(cè)量方法計(jì)算得到的結(jié)構(gòu)動(dòng)力指標(biāo)相當(dāng)吻合，驗(yàn)證了該方法在結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性識(shí)別方面的可行性。

振動(dòng)監(jiān)測(cè)；結(jié)構(gòu)位移；機(jī)器視覺技術(shù)；模板匹配算法；模態(tài)參數(shù)識(shí)別

土木工程結(jié)構(gòu)在外荷載(如風(fēng)荷載、交通荷載和地震荷載等)作用下容易振動(dòng)，使結(jié)構(gòu)局部構(gòu)件產(chǎn)生疲勞和開裂破壞。結(jié)構(gòu)的振動(dòng)特性識(shí)別是評(píng)估結(jié)構(gòu)承受動(dòng)荷載能力和評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)在外界激勵(lì)作用下的受力行為的重要途徑。但是，由于現(xiàn)實(shí)中存在的不合理假設(shè)以及結(jié)構(gòu)本身的缺陷和損傷，模型計(jì)算的方法往往不能準(zhǔn)確地獲得結(jié)構(gòu)的振動(dòng)特性。通過監(jiān)測(cè)的手段可以獲得可靠的結(jié)構(gòu)振動(dòng)特性信息[1]，并用于結(jié)構(gòu)計(jì)算模型的更新、可靠的損傷識(shí)別方法的建立以及合理的振動(dòng)控制措施的制定。結(jié)構(gòu)振動(dòng)監(jiān)測(cè)和動(dòng)態(tài)特性識(shí)別已經(jīng)成為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的重要任務(wù)之一。

傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)振動(dòng)監(jiān)測(cè)方法是通過預(yù)先在結(jié)構(gòu)構(gòu)件上布設(shè)加速度傳感器，獲取在人工激勵(lì)或者環(huán)境激勵(lì)作用下結(jié)構(gòu)的振動(dòng)加速度信號(hào)，采用時(shí)域或頻域的分析方法識(shí)別結(jié)構(gòu)的振動(dòng)特性。樊可清等[2]通過改進(jìn)的隨機(jī)子空間系統(tǒng)識(shí)別方法，對(duì)香港汀九橋健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提高了在臺(tái)風(fēng)天氣等情況下評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)的實(shí)時(shí)性。KIM等[3]使用無線智能傳感器對(duì)一個(gè)在役鐵路橋梁進(jìn)行監(jiān)測(cè)，對(duì)加速度信號(hào)通過峰值拾取法和NExT ERA算法進(jìn)行處理，從而進(jìn)行結(jié)構(gòu)系統(tǒng)識(shí)別。AU等[4]通過貝葉斯方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別。YANG等[5]在實(shí)驗(yàn)室搭建了一個(gè)用CFRP材料做成的蘇通大橋斜拉索模型，利用加速度傳感器監(jiān)測(cè)拉索的振動(dòng)，獲得了斜拉索的振動(dòng)特性和模態(tài)信息。李枝軍等[6]通過有限元方法和基于環(huán)境激勵(lì)的模態(tài)試驗(yàn)分析，利用傳感器測(cè)得的加速度信號(hào)，研究了潤(rùn)揚(yáng)長(zhǎng)江公路大橋南汊懸索橋掛纜前后橋塔的動(dòng)態(tài)特性。然而，通過加速度傳感器獲取結(jié)構(gòu)的振動(dòng)信號(hào)，不僅需要預(yù)先在結(jié)構(gòu)上布置傳感器，而且需要考慮數(shù)據(jù)傳輸、供電等因素，甚至測(cè)試過程中需要封閉車道，給道路交通帶來壓力。為了解決傳統(tǒng)振動(dòng)監(jiān)測(cè)方法存在的弊端，亟需開發(fā)新型結(jié)構(gòu)振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)。

隨著數(shù)字圖像處理、信號(hào)處理和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，基于機(jī)器視覺的結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域引起高度關(guān)注[7-9]。FUKUTA等[10]通過使用魯棒目標(biāo)搜索算法開發(fā)了一種高性價(jià)比的基于機(jī)器視覺技術(shù)的位移監(jiān)測(cè)方法，用于監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。BUSCA等[11]采用基于機(jī)器視覺的位移監(jiān)測(cè)方法對(duì)橋梁實(shí)現(xiàn)了多點(diǎn)振動(dòng)監(jiān)測(cè)。RIBEIRO等[12]將基于機(jī)器視覺的非接觸式位移測(cè)量方法應(yīng)用于鐵路橋梁的振動(dòng)監(jiān)測(cè)。

本文提出了一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的非接觸式多點(diǎn)同步動(dòng)態(tài)位移監(jiān)測(cè)方法，介紹了多點(diǎn)模板匹配算法和位移識(shí)別流程，開發(fā)了一套基于機(jī)器視覺技術(shù)的結(jié)構(gòu)振動(dòng)監(jiān)測(cè)和動(dòng)力特性識(shí)別系統(tǒng)。利用傳統(tǒng)的加速度測(cè)量方法和本文提出的方法對(duì)實(shí)驗(yàn)室中的一根鋼制豎桿結(jié)構(gòu)進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè)和動(dòng)力特性分析，驗(yàn)證了本文提出的方法在結(jié)構(gòu)振動(dòng)監(jiān)測(cè)和模態(tài)參數(shù)識(shí)別方面的可行性。

1 基于機(jī)器視覺的結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性識(shí)別方法

1.1 非接觸式多點(diǎn)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)位移測(cè)量方法

基于機(jī)器視覺技術(shù)的非接觸式多點(diǎn)動(dòng)態(tài)位移監(jiān)測(cè)方法的基本原理是多點(diǎn)模板匹配算法。該算法通過搜索和匹配在圖像中與預(yù)設(shè)目標(biāo)物“相同”的區(qū)域，達(dá)到確定目標(biāo)位置的目的。首先，需要用工業(yè)數(shù)碼相機(jī)拍攝含有目標(biāo)物的區(qū)域，并在拍攝到的第一張圖像中選取不同的目標(biāo)物作為模板，然后用選定的模板在相機(jī)后續(xù)拍攝到的圖像中搜索。搜索的過程中會(huì)對(duì)模板和圖像區(qū)域進(jìn)行相關(guān)匹配運(yùn)算，當(dāng)匹配運(yùn)算的得分達(dá)到最大值時(shí)，模板與圖像區(qū)域相關(guān)度最大，則可以確定此區(qū)域即為目標(biāo)物在圖像中的位置。當(dāng)每個(gè)模板均在圖像中匹配完成，所有目標(biāo)的位置即被確定[13]。

圖1為基于機(jī)器視覺的多點(diǎn)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)位移監(jiān)測(cè)流程圖。首先，通過相機(jī)拍攝一張包含所有待監(jiān)測(cè)目標(biāo)的圖像，并在圖像范圍內(nèi)劃取帶有被監(jiān)測(cè)目標(biāo)的區(qū)域作為模板，得到模板的中心像素坐標(biāo)。然后，計(jì)算目標(biāo)T0i與標(biāo)定參照點(diǎn)R0之間實(shí)際距離Di和像素距離pi的比值，得到比例系數(shù)r，并以此作為當(dāng)前相機(jī)拍攝后續(xù)的所有圖像的標(biāo)定參數(shù)。然后，將第一張圖像中預(yù)先設(shè)定的模板在相機(jī)后續(xù)拍攝的圖像中進(jìn)行搜索，并進(jìn)行模板匹配運(yùn)算。模板在進(jìn)行搜索和匹配的過程中，根據(jù)圖像相關(guān)運(yùn)算，每一個(gè)模板匹配都會(huì)得到一個(gè)歸一化的相關(guān)系數(shù)[9]。當(dāng)這個(gè)歸一的相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大值時(shí)，預(yù)設(shè)的模板在本圖像中達(dá)到最佳匹配，從而確定含有監(jiān)測(cè)目標(biāo)的模板在圖像中的中心像素坐標(biāo)。計(jì)算匹配到的圖像區(qū)域的中心像素值與預(yù)先制定的模板的中心像素值的差值，可以得到目標(biāo)點(diǎn)的像素坐標(biāo)變化，即圖1中的(xti-x0i,yti-y0i)。最后，用標(biāo)定得到的比例系數(shù)r乘以像素坐標(biāo)變化差值即可得到各個(gè)目標(biāo)點(diǎn)在水平和豎直方向的真實(shí)位移。

圖1 基于機(jī)器視覺的多點(diǎn)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)位移監(jiān)測(cè)流程圖Fig.1 Flowchart of machine vision-based monitoring of multi-point structural dynamic displacements

在實(shí)際應(yīng)用和編程設(shè)計(jì)中，為了提高匹配速度和操作效率，對(duì)每個(gè)模板預(yù)先設(shè)定一個(gè)感興趣區(qū)域(ROI)和相關(guān)系數(shù)閾值。土木工程結(jié)構(gòu)的監(jiān)測(cè)目標(biāo)點(diǎn)在一定工作范圍內(nèi)不會(huì)“游離出”某個(gè)區(qū)域，而這個(gè)區(qū)域也就是感興趣區(qū)域(ROI)，通過框定ROI，使得搜索和匹配任務(wù)只在ROI小范圍而不是在整張圖像中進(jìn)行，減少不必要的無關(guān)匹配過程，既能節(jié)省計(jì)算機(jī)占用的內(nèi)存，又能減少匹配時(shí)間。在搜索匹配和相關(guān)運(yùn)算中，給歸一化相關(guān)系數(shù)設(shè)定一個(gè)閾值，匹配到的相關(guān)系數(shù)超過這個(gè)閾值時(shí)，就停止搜索和匹配任務(wù)。并且認(rèn)為模板匹配成功，即目標(biāo)已經(jīng)找到?？梢赃M(jìn)一步提高匹配速度。ROI和閾值的設(shè)定對(duì)于在相機(jī)拍攝幀率確定的情況下，提高系統(tǒng)采樣頻率可以發(fā)揮積極作用。

1.2 基于位移時(shí)程信號(hào)的結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性識(shí)別

在基于機(jī)器視覺動(dòng)態(tài)位移時(shí)程信號(hào)的結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性識(shí)別中，需要事先在被測(cè)結(jié)構(gòu)上設(shè)定測(cè)點(diǎn)作為系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)目標(biāo)。然后在結(jié)構(gòu)的適當(dāng)位置施加一個(gè)隨機(jī)激勵(lì)，讓結(jié)構(gòu)發(fā)生自由振動(dòng)并在阻尼作用下不斷衰減，振動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)記錄下結(jié)構(gòu)上各個(gè)測(cè)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)衰減時(shí)程，當(dāng)結(jié)構(gòu)衰減完成之后將得到各個(gè)測(cè)點(diǎn)的自由振動(dòng)位移時(shí)程曲線xi(t)。

圖2表示對(duì)位移時(shí)程信號(hào)xi(t)做時(shí)頻轉(zhuǎn)換的流程圖，為了減少在從時(shí)域到頻域進(jìn)行轉(zhuǎn)換過程中的泄露問題，首先對(duì)位移時(shí)程信號(hào)進(jìn)行加窗處理，然后再進(jìn)行快速傅里葉變換(FFT)，得到一個(gè)傅里葉復(fù)數(shù)序列Xi(f)、幅值譜|Xi(f)|和虛部譜Im[Xi(f)]，這里f表示頻率，Im表示對(duì)傅里葉變換之后的復(fù)數(shù)序列提取虛部序列并作為虛部譜。通過拾取某一個(gè)測(cè)點(diǎn)位移信號(hào)FFT之后的幅值譜|Xi(f)|上的峰值點(diǎn)，可以確定結(jié)構(gòu)的各個(gè)模態(tài)信息。其中幅值譜上峰值從左到右的序號(hào)代表著相應(yīng)的模態(tài)階次，峰值的橫坐標(biāo)代表這一階模態(tài)的模態(tài)頻率?？v坐標(biāo)代表這個(gè)測(cè)點(diǎn)在這階模態(tài)的振型圖上的幅值大小。振型圖上的振動(dòng)方向則依靠虛部譜進(jìn)行判斷。若各個(gè)測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)某階模態(tài)的虛部譜上縱坐標(biāo)符號(hào)為正，則確定幅值譜所取峰值縱坐標(biāo)在振型圖上的符號(hào)為正，反之取負(fù)。

圖2 時(shí)頻轉(zhuǎn)換流程圖Fig.2 Flowchart of time-frequency domain transform

對(duì)于第n階模態(tài)振型圖，第i個(gè)測(cè)點(diǎn)上的縱坐標(biāo)Si(fn)，可以通過以下公式進(jìn)行計(jì)算：

(1)

那么第n階模態(tài)振型圖上對(duì)應(yīng)第i個(gè)測(cè)點(diǎn)的模態(tài)坐標(biāo)即為(yi,Si(fn))，這里yi代表第i個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的位置坐標(biāo)。另外，在結(jié)構(gòu)的支撐點(diǎn)上的模態(tài)幅值為0。用折線連接由位移測(cè)點(diǎn)和支撐點(diǎn)確定的模態(tài)振型圖上的點(diǎn)就可以得到這一階模態(tài)的振型圖。

2 試驗(yàn)驗(yàn)證

2.1 機(jī)器視覺結(jié)構(gòu)位移測(cè)量系統(tǒng)

基于機(jī)器視覺的非接觸式結(jié)構(gòu)位移測(cè)量系統(tǒng)包括高精度工業(yè)CCD相機(jī)、可變焦距鏡頭、千兆以太網(wǎng)線、計(jì)算機(jī)和軟件系統(tǒng)。系統(tǒng)的精度依賴于相機(jī)的像素和相機(jī)鏡頭到被測(cè)目標(biāo)的距離。本文所述的系統(tǒng)中，工業(yè)CCD數(shù)碼相機(jī)選用德國(guó)Allied Vision Technologies公司生產(chǎn)的型號(hào)為Prosilica GE1050的相機(jī)，其像素大小為1 024×1 024，相機(jī)最大幀率為59FPS。鏡頭采用美國(guó)NAVITAR公司生產(chǎn)的12倍工業(yè)變焦鏡頭。整個(gè)系統(tǒng)如圖3(a)所示。

2.2 試驗(yàn)裝置

大跨度索承橋梁的橋塔作為大跨度橋梁的主要構(gòu)件和其整體動(dòng)力特性的重要決定部分，其振動(dòng)狀態(tài)不僅影響橋塔建設(shè)和纜索施工過程，而且對(duì)后續(xù)橋梁運(yùn)營(yíng)過程中的整體性能也有很大的影響。因此，對(duì)橋塔的結(jié)構(gòu)振動(dòng)監(jiān)測(cè)和動(dòng)力特性識(shí)別非常重要。在實(shí)驗(yàn)室制作和安裝一個(gè)下端固定的鋼豎桿模擬橋塔，如圖3(b)所示。鋼豎桿的高度為1.5 m，截面尺寸為4 mm×30 mm，密度為7 800 kg/m3，彈性模量為195 GPa。

本文通過對(duì)比研究機(jī)器視覺位移測(cè)量系統(tǒng)和加速度測(cè)量系統(tǒng)對(duì)同一鋼豎桿的水平振動(dòng)監(jiān)測(cè)和模態(tài)分析結(jié)果，驗(yàn)證基于機(jī)器視覺技術(shù)的非接觸式結(jié)構(gòu)位移測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)構(gòu)振動(dòng)監(jiān)測(cè)和動(dòng)力特性識(shí)別的可行性。如圖3所示，采用兩套振動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)對(duì)一根下端固定的鋼豎桿進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè)。在鋼豎桿的2個(gè)三等分點(diǎn)和最上面的自由端布置三個(gè)振動(dòng)監(jiān)測(cè)測(cè)點(diǎn)，從上往下依次為P1、P2和P3。在每個(gè)測(cè)點(diǎn)上均布置一個(gè)LED燈和一個(gè)加速度傳感器。

圖3 試驗(yàn)裝置布置圖Fig.3 Layout of experimental setup

LED燈作為機(jī)器視覺位移測(cè)量系統(tǒng)的目標(biāo)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，質(zhì)量為0.17 g。LED燈在環(huán)境中的識(shí)別度較高，能夠提高監(jiān)測(cè)目標(biāo)在相機(jī)范圍內(nèi)的對(duì)比度，對(duì)曝光補(bǔ)償要求相對(duì)較小。因?yàn)槿绻繕?biāo)物不清晰、識(shí)別度不高，拍照過程的曝光時(shí)間變長(zhǎng)，導(dǎo)致相機(jī)的幀率降低，并且在模板匹配過程中的耗時(shí)將會(huì)變長(zhǎng)，從而降低實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中系統(tǒng)的采樣頻率。本文使用LED燈作為目標(biāo)點(diǎn)，可以提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)采樣頻率和振動(dòng)監(jiān)測(cè)效果。加速度傳感器采用江蘇聯(lián)能CA-YD181型傳感器，質(zhì)量為11 g。采用結(jié)合江蘇聯(lián)能YE3826A IEPE信號(hào)調(diào)理器、美國(guó)國(guó)家儀器數(shù)據(jù)采集設(shè)備NI SCXI1520和LabVIEW圖形編程語言平臺(tái)編寫的加速度信號(hào)采集軟件平臺(tái)，同時(shí)采集三個(gè)加速度傳感器的加速度時(shí)程信號(hào)。兩套測(cè)量系統(tǒng)的采樣頻率均設(shè)置為50 Hz。

2.3 對(duì)比試驗(yàn)和結(jié)果分析

在試驗(yàn)過程中，通過在鋼豎桿上施加一個(gè)外部隨機(jī)激勵(lì)，讓其發(fā)生水平振動(dòng)。同時(shí)啟動(dòng)兩套位移測(cè)量系統(tǒng)，同步記錄鋼豎桿在阻尼作用下三個(gè)測(cè)點(diǎn)(P1、P2和P3)的振動(dòng)衰減信號(hào)。圖4至圖6表示機(jī)器視覺位移測(cè)量系統(tǒng)獲得的三個(gè)測(cè)點(diǎn)(P1、P2和P3)的位移時(shí)程和經(jīng)過FFT處理后的幅值譜。圖7至圖9表示加速度測(cè)量系統(tǒng)獲得的三個(gè)測(cè)點(diǎn)(P1、P2和P3)的加速度時(shí)程和經(jīng)過FFT處理后的幅值譜。

對(duì)位移時(shí)程和加速度時(shí)程信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換并拾取峰值，利用各測(cè)點(diǎn)在各階振動(dòng)模態(tài)上的相位關(guān)系，獲得結(jié)構(gòu)的模態(tài)振型圖。圖10表示機(jī)器視覺位移測(cè)量系統(tǒng)和加速度測(cè)量系統(tǒng)得到的鋼豎桿前兩階振動(dòng)模態(tài)圖，并與理論計(jì)算值進(jìn)行對(duì)比。圖中紅線為鋼豎桿靜置狀態(tài)(Static)，黑線(Theory)為通過結(jié)構(gòu)振動(dòng)理論計(jì)算得到的模態(tài)振型圖[14]，藍(lán)線(Vision)為機(jī)器視覺位移測(cè)量系統(tǒng)得到的模態(tài)振型圖，綠線(Acc)為加速度測(cè)量系統(tǒng)得到的模態(tài)振型圖。由圖10可以看出，機(jī)器視覺位移測(cè)量系統(tǒng)獲得的模態(tài)振型和加速度測(cè)量系統(tǒng)以及理論計(jì)算值均相當(dāng)吻合，從而表明機(jī)器視覺測(cè)量系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)動(dòng)力識(shí)別方面是可行的。

圖4 P1測(cè)點(diǎn)機(jī)器視覺位移測(cè)量結(jié)果Fig.4Measuredvision-baseddisplacementresultsofP1圖5 P2測(cè)點(diǎn)機(jī)器視覺位移測(cè)量結(jié)果Fig.5Measuredvision-baseddisplacementresultsofP2圖6 P3測(cè)點(diǎn)機(jī)器視覺位移測(cè)量結(jié)果Fig.6Measuredvision-baseddisplacementresultsofP3

圖7 P1測(cè)點(diǎn)加速度測(cè)量結(jié)果Fig.7MeasuredaccelerationresultsofP1圖8 P2測(cè)點(diǎn)加速度測(cè)量結(jié)果Fig.8MeasuredaccelerationresultsofP2圖9 P3測(cè)點(diǎn)加速度測(cè)量結(jié)果Fig.9MeasuredaccelerationresultsofP3

圖10 模態(tài)振型比較分析Fig.10 Comparative analysis of modal shapes

表1列出了通過分析機(jī)器視覺位移測(cè)量系統(tǒng)和加速度測(cè)量系統(tǒng)結(jié)果獲得的鋼豎桿第一階和第二階模態(tài)頻率。由表1可以看出，機(jī)器視覺位移測(cè)量系統(tǒng)測(cè)得的模態(tài)頻率和加速度測(cè)量系統(tǒng)測(cè)得的模態(tài)頻率相差較小，但是二者得到的結(jié)果均與理論計(jì)算值存在一定的偏差，分析其原因可能為：①理論計(jì)算過程中做了一些理想化的假設(shè)，而這些假設(shè)與鋼豎桿的加工和安裝邊界條件有一定差距，從而導(dǎo)致兩種測(cè)量方法分析得到的模態(tài)頻率均與理論計(jì)算值存在偏差；②每個(gè)測(cè)點(diǎn)處布置了LED燈(0.17 g)和加速度傳感器，作為附加質(zhì)量加于鋼豎桿上，影響豎桿的整體振動(dòng)特性，使得測(cè)量頻率偏低。

表1 模態(tài)頻率對(duì)比分析

3 結(jié) 論

本文提出了一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的非接觸式結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性識(shí)別方法。對(duì)實(shí)驗(yàn)室中的一根鋼豎桿進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè)和動(dòng)力特性識(shí)別，并與傳統(tǒng)的加速度測(cè)量方法進(jìn)行對(duì)比研究，結(jié)果表明：

(1)本文方法可以同時(shí)測(cè)量被測(cè)結(jié)構(gòu)上多個(gè)目標(biāo)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)位移，監(jiān)測(cè)目標(biāo)點(diǎn)布置簡(jiǎn)單方便。監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與被測(cè)目標(biāo)點(diǎn)之間不需要布線，具有非接觸式測(cè)量的特點(diǎn)。

(2) 本文方法計(jì)算得到的模態(tài)頻率與傳統(tǒng)的加速度測(cè)量系統(tǒng)的結(jié)果相當(dāng)吻合，第一階模態(tài)頻率相差1.577%，第二階模態(tài)頻率相差2.524%。兩種系統(tǒng)得到的模態(tài)振型也具有一致性，表明本文方法在結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性識(shí)別方面是可行的。

(3) 本文將LED燈作為監(jiān)測(cè)目標(biāo)點(diǎn)有效地提高了監(jiān)測(cè)過程中系統(tǒng)的采樣頻率。在相機(jī)最大幀率為59FPS的情況下，加上模板匹配時(shí)間，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)采樣頻率能達(dá)到50 Hz，滿足實(shí)時(shí)振動(dòng)監(jiān)測(cè)要求。

本文提出的基于機(jī)器視覺技術(shù)的非接觸式結(jié)構(gòu)位移測(cè)量方法是對(duì)相機(jī)拍攝到的圖像序列進(jìn)行分析而得到位移。圖像中目標(biāo)物所占的像素多少將會(huì)直接影響模板匹配的分值，目標(biāo)物在圖像中所占的像素越少，模板匹配的分值和測(cè)量精度則越低。另外，圖像傳感器的分辨率一旦確定，其單個(gè)像素所對(duì)應(yīng)的實(shí)際場(chǎng)景尺寸的大小(即本文中定義的比例系數(shù)r)將決定測(cè)試結(jié)果的最高分辨率。另一方面，在光學(xué)透鏡成像過程中可能會(huì)發(fā)生圖像畸變，造成圖像中被監(jiān)測(cè)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)所屬區(qū)域發(fā)生畸變，降低模板匹配的效果和測(cè)量精度。

本文提出的方法能否在環(huán)境條件更加復(fù)雜的實(shí)際工程中應(yīng)用，還需做進(jìn)一步的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試工作。另外，還需研究外界環(huán)境因素變化(如光線變化、大霧、下雨天氣、相機(jī)支撐點(diǎn)振動(dòng)等)對(duì)系統(tǒng)測(cè)量精度和穩(wěn)定性的影響，為系統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用提供理論和技術(shù)支撐。

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Noncontact structural dynamic characteristics identification method and its test verification

DONG Chuanzhi, YE Xiaowei, LIU Tan

(College of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China)

A noncontact structural dynamic characteristics identification method based on machine vision technology was proposed in order to overcome the existent drawbacks of traditional structural vibration monitoring, such as, difficult arrangement of sensors and wires, disturbing traffic, etc. The method of multi-point structural dynamic displacement calculation based on the pattern matching algorithm was developed. Structural dynamic characteristics were identified by using multi-point structural displacement time history signals. A vertical steel bar to analog a bridge tower was fabricated, LED lamps and accelerometers were deployed on it. A comparative investigation for vibration monitoring and dynamic characteristics identification was conducted using the vision-based displacement measurement system and the acceleration measurement system synchronously. The test results demonstrated that the structural dynamic indices with the proposed system and the acceleration measurement system agree well, they verify the feasibility of the proposed method for structural dynamic characteristics identification.

vibration monitoring; structural displacement; machine vision technology; pattern matching algorithm; modal parameter identification

國(guó)家自然科學(xué)基金(51308493)；教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20130101120080)

2015-06-12 修改稿收到日期：2015-12-31

董傳智 男，碩士生，1988年11月生

葉肖偉 男，博士，副教授，1980年11月生 E-mail:cexwye@zju.edu.cn

TU317

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.01.028