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        基于AFDD的懸索橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別

        2020-07-18 01:56:26嚴(yán)開軍王堯偉單德山
        四川建筑 2020年3期
        關(guān)鍵詞:振型主梁峰值

        嚴(yán)開軍,王堯偉,何 淼,單德山

        (1.中電建路橋集團(tuán)工程設(shè)計(jì)研究院,北京 100048;2.西南交通大學(xué)橋梁工程系,四川成都 610031)

        結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)是掌握結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性的基本參數(shù),結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別一般分為理論、試驗(yàn)以及運(yùn)營三大分析方法。其中頻域的PP法[4]、FDD法[5]、EFDD法以功率譜為基礎(chǔ);時(shí)域隨機(jī)子空間法則以狀態(tài)方程為基礎(chǔ)。單德山[1]等對(duì)模態(tài)參數(shù)識(shí)別的幾種常見方法進(jìn)行了對(duì)比分析,對(duì)一座斜拉橋進(jìn)行了模態(tài)參數(shù)識(shí)別,并總結(jié)了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。王睿[2]等將穩(wěn)定圖融入到PP法原理中,識(shí)別了鋼結(jié)構(gòu)塔柱的模態(tài)參數(shù)。為降低噪聲的影響,Brincker[3]等在PP法的基礎(chǔ)上用奇異值分解了測量響應(yīng)信號(hào)的功率譜密度矩陣然后識(shí)別到了模態(tài)參數(shù),而且結(jié)果表明此方法對(duì)密集模態(tài)具有相對(duì)較好的識(shí)別效果。

        在眾多的模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法中,頻域法或多或少都需要人為干預(yù)才能得到結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù),這對(duì)于數(shù)據(jù)量較少的試驗(yàn)?zāi)B(tài)分析是可行的,但是運(yùn)營狀態(tài)下結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的連續(xù)實(shí)時(shí)響應(yīng)數(shù)據(jù)是十分龐大的,要對(duì)如此龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行帶有很強(qiáng)的人為干預(yù)的模態(tài)識(shí)別顯然是不可取的,而且人為干預(yù)帶有很強(qiáng)的主觀性,對(duì)密集模態(tài)也不好處理。時(shí)域法中的隨機(jī)子空間方法雖然能得到較穩(wěn)定的頻率與阻尼比,但是計(jì)算效率相對(duì)低下。

        為解決此問題,本文以頻域分解法為基礎(chǔ),引入尺度空間方法,對(duì)奇異值曲線進(jìn)行尺度空間縮放,最終形成具有峰值自動(dòng)拾取的AFDD法。并以一座大跨度懸索橋?yàn)楣こ瘫尘?,選取符合結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別要求的數(shù)據(jù)使用AFDD進(jìn)行頻率、振型以及阻尼比的識(shí)別,驗(yàn)證了方法的可行性與高效性。

        1 工程背景

        某地錨式懸索橋安裝有長期實(shí)時(shí)健康監(jiān)測系統(tǒng),對(duì)結(jié)構(gòu)長期的工作狀況進(jìn)行監(jiān)測。該橋主梁上安裝有14個(gè)豎向加速度傳感器,7個(gè)橫向加速度傳感器。豎向加速度傳感器布置在上下游的八分點(diǎn),橫向加速度傳感器布置在上游的八分點(diǎn),且豎向、橫向加速度傳感器都安裝在靠近下平聯(lián)的主桁上,單向加速度傳感器編號(hào)及示意如圖1所示,其中傳感器記為:VIB-L**-X/Y/Z。其中VIB表示加速度傳感器縮寫;L表示鋼桁梁代號(hào);**表示傳感器系統(tǒng)編號(hào);X/Y/Z分別表示橋梁的順橋向(以立面與平面圖向右為正)、橫橋向(以上游側(cè)為正)以及豎橋向(向上為正)。為避免吊桿對(duì)加速度信號(hào)的影響,圖示所有單向加速度傳感器都布置在非吊點(diǎn)豎桿上。長期監(jiān)測系統(tǒng)對(duì)加速度信號(hào)采樣頻率設(shè)為20 Hz。由于實(shí)橋長期監(jiān)測系統(tǒng)受環(huán)境等不確定性因素干擾比較大,為減小干擾得到比較好的識(shí)別結(jié)果,本文在進(jìn)行結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別之前使用探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)篩選出了質(zhì)量較高的原始數(shù)據(jù)。

        2 理論模態(tài)分析

        本文采用大型通用有限元軟件ANSYS建立有限元模型分析懸索橋動(dòng)力特性,其中主梁采用beam4單元,主纜以及吊索使用Link10單元,索塔由于存在變截面使用beam44單元。主梁與索塔之間使用耦合約束模擬豎向支座以及橫向抗風(fēng)支座。有限元模型如圖2所示。本文提取前2階橫彎模態(tài)以及前4階豎彎模態(tài)與運(yùn)營狀態(tài)下識(shí)別得到的進(jìn)行對(duì)比,提取結(jié)果見圖3。

        通過對(duì)上述ANSYS有限元的分析結(jié)果進(jìn)行匯總,可以得到如表1所示的模態(tài)信息表。

        通過對(duì)該懸索橋的模態(tài)信息表分析可知,主梁的前6階振型都位于[0,1]Hz區(qū)間內(nèi),其在該區(qū)間內(nèi),共有4階豎彎振型,以及2階橫彎振型,后續(xù)章節(jié)的AFDD計(jì)算將建立在此先驗(yàn)結(jié)果的基礎(chǔ)上,通過將AFDD算法計(jì)算出來的頻率、振型等模態(tài)參數(shù)與有限元模型的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,進(jìn)而驗(yàn)證AFDD算法實(shí)用性。

        3 AFDD算法原理

        圖1 單向加速度傳感器編號(hào)及示意(單位:m)

        圖2 某懸索橋有限元模型

        表1 模態(tài)信息

        3.1 FDD原理

        頻域分解法為對(duì)峰值拾取法(PP)的改進(jìn),其首先求出待分析信號(hào)的功率譜密度矩陣,其次對(duì)功率譜密度矩陣做奇異值分解(SVD),進(jìn)而將多自由度系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為單自由度系統(tǒng)的疊加,進(jìn)而識(shí)別結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)。

        白噪聲激勵(lì)下頻響函數(shù)Sxx為常數(shù),定義復(fù)數(shù)βi:

        (1)

        對(duì)待分析信號(hào)求自功率譜密度函數(shù)為:

        Syy(ωi)=βiψiψiH

        (2)

        功率譜密度矩陣Syy為Hermitian矩陣,即其奇異值分解結(jié)果與特征值分解結(jié)果一致,對(duì)功率譜密度矩陣Syy進(jìn)行SVD分解,不為零奇異值的個(gè)數(shù)即為矩陣的秩(假設(shè)為r),有:

        Syy(ω)=USVT=USUH

        (3)

        式中:U是酉矩陣,其中包含r個(gè)奇異值向量;S是由r個(gè)從大到小排列的正實(shí)數(shù)奇異值組成的對(duì)角矩陣?;诰仃囘\(yùn)算法則,特征頻率對(duì)應(yīng)的不為零奇異值個(gè)數(shù)應(yīng)為1或著模態(tài)振型數(shù)。

        比較式(2)和式(3)可知,對(duì)Syy進(jìn)行SVD分解后,將多自由度系統(tǒng)分解成為單自由度系統(tǒng)的疊加,實(shí)現(xiàn)了多自由度系統(tǒng)的解耦。奇異值對(duì)應(yīng)單自由度系統(tǒng)的功率譜密度函數(shù),峰值點(diǎn)對(duì)應(yīng)的頻率即為單自由度系統(tǒng)的特征頻率;奇異值向量即為特征頻率對(duì)應(yīng)模態(tài)振型的估計(jì),由模態(tài)振型的正交性可知,當(dāng)這些奇異值向量正交時(shí),這種估計(jì)才能成立。

        3.2 AFDD原理

        自動(dòng)頻域分解法(AFDD)同頻域分解法(FDD)類似,也是一種頻域模態(tài)參數(shù)識(shí)別算法,其主要流程為:首先,求分析信號(hào)的功率譜密度矩陣;其次,對(duì)信號(hào)的功率譜密度矩陣做SVD分解,得到U、S、V矩陣;最后,通過峰值自動(dòng)拾取算法得到奇異值曲線的峰值,以峰值點(diǎn)所在坐標(biāo)確定振型以及阻尼比。

        相對(duì)于FDD,AFDD增加了峰值自動(dòng)拾取部分,進(jìn)而減少了因人為選取峰值產(chǎn)生的誤差,其原理主要為類似于小波變換的尺度空間方法,通過對(duì)奇異值曲線進(jìn)行尺度空間的縮放,進(jìn)而識(shí)別到較為密集的頻率信息,AFDD的主要流程如圖 4所示。

        圖3 頻率振型提取結(jié)果

        圖4 AFDD算法原理

        4 實(shí)橋信號(hào)模態(tài)參數(shù)識(shí)別

        為了更準(zhǔn)確地識(shí)別結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù),以該大跨度懸索橋?yàn)楸尘?,取該懸索?020年1月1日—2020年1月7日的主梁豎向及主梁橫向加速度數(shù)據(jù)為分析內(nèi)容,采用AFDD分析方法對(duì)該橋運(yùn)營狀態(tài)下長期監(jiān)測系統(tǒng)的測試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,以驗(yàn)證該算法對(duì)大跨度懸索橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別的適用性。

        4.1 頻率識(shí)別

        根據(jù)AFDD的算法步驟,計(jì)算得到2020年1月1日—2020年1月7日主梁豎向及橫向加速度數(shù)據(jù)的功率譜密度曲線,因每天的功率譜密度曲線圖形非常接近,故本章節(jié)僅展示2020年1月4日的主梁功率譜密度曲線,根據(jù)自動(dòng)識(shí)別峰值算法,對(duì)主梁豎向及橫向加速度的功率譜密度曲線求峰值,其中,根據(jù)有限元的先驗(yàn)計(jì)算結(jié)果,將主梁豎向峰值拾取個(gè)數(shù)均取為4,橫向峰值拾取個(gè)數(shù)取為2,其中,豎向及橫向的峰值拾取點(diǎn)對(duì)應(yīng)的頻率均分布在[0,1]Hz區(qū)間,故圖形中頻率軸僅展示[0,1]Hz,具體結(jié)果見圖 5、圖6。

        圖5 拾峰后的主梁豎向加速度功率譜密度曲線

        圖6 拾峰后的主梁橫向加速度功率譜密度曲線

        根據(jù)上述分析結(jié)果,對(duì)功率譜密度曲線的峰值拾取結(jié)果進(jìn)行匯總,因可能存在模態(tài)混疊,故對(duì)拾取的頻率進(jìn)行基于振型相似度的MAC判別,對(duì)相似度較大的頻率點(diǎn)進(jìn)行了合并,最終頻率分析結(jié)果如圖7、圖8所示,經(jīng)觀察發(fā)現(xiàn),每天的頻率分析結(jié)果較為接近,說明AFDD算法的頻率計(jì)算效果較好,且在算法內(nèi)部設(shè)定參數(shù)后后續(xù)不許人為干預(yù)。

        圖7 主梁豎向頻率AFDD識(shí)別結(jié)果

        圖8 主梁橫向頻率AFDD識(shí)別結(jié)果

        4.2 振型識(shí)別

        經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn),AFDD算法能夠識(shí)別出主梁豎向加速度的前4階振型,以及主梁橫向加速度的前2階振型,因2020年1月1日—2020年1月7日的主梁橫向及豎向加速度振型分析結(jié)果較為接近,故此處僅展示2020年1月4日的分析結(jié)果,主梁豎向及橫向加速度數(shù)據(jù)的振型分析結(jié)果如圖9、圖10所示。

        圖9 主梁豎向振型AFDD識(shí)別結(jié)果

        通過對(duì)圖示的結(jié)果進(jìn)行分析,AFDD計(jì)算出來的振型與ANSYS有限元的分析結(jié)果較為接近,但其對(duì)應(yīng)的頻率值仍然具有一定的誤差,主要原因?yàn)橛邢拊J褂玫氖囚~骨梁模型,作為鋼桁架與正交異性鋼橋面組合結(jié)構(gòu)在建模時(shí)未考慮橋面板對(duì)剛度的貢獻(xiàn),所以頻率值存在偏小的情況。

        圖10 主梁橫向振型AFDD識(shí)別結(jié)果

        4.3 阻尼比識(shí)別

        對(duì)2020年1月1日—2020年1月7日的主梁豎向及橫向加速度識(shí)別的阻尼比進(jìn)行匯總,如圖 11、圖12所示,通過觀察圖形中阻尼比數(shù)值的分布規(guī)律可知,AFDD法對(duì)阻尼比識(shí)別的精度較差,有待進(jìn)一步研究提升精度。

        圖11 主梁豎向阻尼比AFDD識(shí)別結(jié)果

        5 結(jié)論

        基于某大跨度懸索橋健康監(jiān)測系統(tǒng)一周的測試數(shù)據(jù),本文利用AFDD算法進(jìn)行了橋梁運(yùn)營模態(tài)參數(shù)識(shí)別的研究,得到如下結(jié)論:

        圖12 主梁橫向阻尼比AFDD識(shí)別結(jié)果

        (1)AFDD在設(shè)定了相關(guān)參數(shù)后,后續(xù)的運(yùn)算過程完全不需要人為干預(yù),適應(yīng)長期結(jié)構(gòu)監(jiān)測數(shù)據(jù)分析,自動(dòng)化程度高。

        (2)基于峰值自動(dòng)拾取的AFDD法,能夠較好地識(shí)別到代表橋梁信息的頻率峰值點(diǎn),識(shí)別精度高。

        (3)AFDD的主梁豎向及橫向頻率識(shí)別結(jié)果,與ANSYS有限元的分析結(jié)果較為接近,分布規(guī)律一致,能作為大跨度懸索橋的模態(tài)參數(shù)識(shí)別。

        (4)AFDD的主梁振型識(shí)別結(jié)果較為精確,MAC準(zhǔn)則可以較好地進(jìn)行振型相關(guān)性的判別。

        (5)AFDD的主梁阻尼比的識(shí)別結(jié)果欠佳,有待進(jìn)一步研究提升精度。

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