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    基于神經(jīng)網(wǎng)絡的大跨度預應力混凝土橋梁運營狀態(tài)預警

    2018-03-08 07:13:03
    四川建筑 2018年1期
    關鍵詞:樣本空間撓度報警

    周 瀟

    (武漢市城市路橋收費管理中心,湖北武漢 430050)

    [定稿日期]2017-06-28

    預應力混凝土箱梁橋在運營期持續(xù)下?lián)希恢笔菢蛄汗ぷ髡咧攸c研究的問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計類型的學習方法,不需要知道數(shù)據(jù)之間的因果關系,非常適合于針對影響因素眾多、因果關系難明的結(jié)構(gòu)長期下?lián)线@類復雜問題進行研究。結(jié)合一座預應力混凝土連續(xù)梁橋的健康監(jiān)測系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù),采用神經(jīng)網(wǎng)絡方法對此類橋梁運營狀態(tài)進行預警。

    1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(簡稱ANN)是模擬生物大腦神經(jīng)突觸連接結(jié)構(gòu)進行信息處理的一種數(shù)學模型。它由大量神經(jīng)元相互連接而成,每個神經(jīng)元代表一種激勵函數(shù),神經(jīng)元之間的連接對通過該連接的信號賦予權(quán)值,神經(jīng)元的輸出則由輸入、權(quán)值和激勵函數(shù)共同決定。因此,神經(jīng)網(wǎng)絡可以理解為對某種算法、函數(shù)的逼近擬合或者是對一類邏輯關系的表達。BP神經(jīng)網(wǎng)絡由于其結(jié)構(gòu)簡單、可調(diào)參數(shù)較多、訓練算法較多、可操作性好而廣泛應用(圖1、圖2)。

    圖1 三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

    圖2 神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型

    用ANN進行橋梁運行狀態(tài)預警的基本原理如下:將撓度傳感器監(jiān)測的撓度數(shù)據(jù)作為ANN的輸入量,它的輸出量為橋梁運行狀態(tài)(以0表示報警,以1表示正常)。首先,神經(jīng)網(wǎng)絡要經(jīng)過訓練學習,用以往監(jiān)測數(shù)據(jù)作為測試樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,這樣就將樣本庫的知識以網(wǎng)絡的形式存儲在神經(jīng)網(wǎng)絡的連接權(quán)中,當結(jié)構(gòu)承載能力發(fā)生變化導致結(jié)構(gòu)撓度測試結(jié)果出現(xiàn)異常狀態(tài)時,將此模式輸入到已訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡中,通過分析,得出診斷結(jié)果。

    2 工程概況

    某橋為跨徑布置(65+126+65) m的預應力混凝土連續(xù)箱梁,為研究結(jié)構(gòu)下?lián)蠙C理,該橋安裝了基于連通管法的結(jié)構(gòu)撓度長期監(jiān)測系統(tǒng),分別提取中跨、邊跨L/2測點撓度時程曲線數(shù)據(jù)作為樣本空間。

    3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法預警實例

    按照融合的監(jiān)測數(shù)據(jù)(樣本空間)的不同,預警模式分為一級預警和二級預警兩級。待融合關鍵測點設置見表1。

    表1 待融合關鍵測點

    3.1 一級預警

    一級預警即日常預警,以前三天每天凌晨固定時刻的數(shù)據(jù)進行融合,生成神經(jīng)網(wǎng)絡樣本空間,訓練測試神經(jīng)網(wǎng)絡,對當天測試值進行預警,預警頻率為每天一次。

    將融合測點監(jiān)測撓度作為神經(jīng)網(wǎng)絡輸入,將結(jié)構(gòu)狀態(tài)作為輸出。采用S形函數(shù) (Logistic function) 作為激活函數(shù),該函數(shù)值域為[0,1],能夠以0,1表示結(jié)構(gòu)運行狀態(tài)。網(wǎng)絡參數(shù)設置為:訓練次數(shù)1 000次,訓練目標1e-6,學習效率為0.1。神經(jīng)網(wǎng)絡輸出結(jié)構(gòu)狀態(tài)位置,當輸出為1時,結(jié)構(gòu)運行狀態(tài)良好;當輸出為0時,結(jié)構(gòu)異常報警。

    樣本空間為P0[360×16];訓練樣本中,正常值樣本為P1[270×16],報警值樣本為P2[30×16];測試樣本中,正常值樣本為P_1test[50×16],報警值樣本為P_2test[10×16]。訓練樣本空間部分數(shù)據(jù)如表2所示。

    表2 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練樣本空間部分數(shù)據(jù) mm

    3.2 二級預警

    二級預警即實時預警,以過去一年的數(shù)據(jù)進行融合,生成神經(jīng)網(wǎng)絡樣本空間,訓練測試神經(jīng)網(wǎng)絡,對實時測試值進行預警,預警頻率為每分鐘一次。

    在生成神經(jīng)網(wǎng)絡訓練樣本時,需要有正常值與報警值,正常值選擇過去一年中部分實測撓度值作為樣本,報警值則按照前文提出的實時監(jiān)測閾值(各融合測點年度最大撓度)的隨機倍數(shù)(1~2)來生成。其中,樣本空間為P0[415×16];訓練樣本中,正常值樣本為P1[270×16],報警值樣本為P2[30×16];測試樣本中,正常值樣本為P_1test[50×16],報警值樣本為P_2test[10×16]。訓練樣本與測試樣本均從樣本空間選取,訓練樣本與測試樣本不重復選取。

    生成樣本空間,待神經(jīng)網(wǎng)絡訓練完成后,得到兩級預警報警結(jié)果(圖3、圖4)。

    圖3 一級預警報警測試結(jié)果

    圖4 二級預警報警測試結(jié)果

    生成樣本空間,待神經(jīng)網(wǎng)絡訓練完成以后,進行兩級預警,一級預警選用前3 d的實測數(shù)據(jù),來對后一天數(shù)據(jù)進行預警,當后一天實測數(shù)據(jù)明顯突變時,預警機制能夠發(fā)現(xiàn)并給出預警結(jié)果。由于短時間內(nèi)實測數(shù)據(jù)不會有很大差別,因此,一級預警具有較高精度,二級預警預測模型具有更好的穩(wěn)定性。一級預警預測結(jié)果穩(wěn)定性略差,但是也能夠?qū)崿F(xiàn)異常值報警。

    4 結(jié)論

    (1) 用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行結(jié)構(gòu)下?lián)线M行兩級預警,能夠?qū)崿F(xiàn)日常預警與年度預警;

    (2) 為保證預警的準確性,宜融合多個關鍵點的監(jiān)測數(shù)據(jù),增強樣本空間的多樣性;

    (3) 后續(xù)可考慮融合結(jié)構(gòu)應力、支座位移等參數(shù),進一步完善結(jié)構(gòu)運營狀態(tài)報警體系。

    [1] 周雨. 大跨徑PC梁橋長期下?lián)霞捌鋵Σ叻治鯷D]. 重慶: 重慶交通大學, 2013.

    [2] 賀拴海, 李源, 任偉, 等. 大跨連續(xù)剛構(gòu)橋長期撓度實測分析及預測[J]. 武漢理工大學學報, 2014, 36(4):35 -38.

    [3] 胡俊亮. 鋼管混凝土拱-連續(xù)梁組合體系橋梁損傷識別研究[D].廣州: 華南理工大學, 2014.

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