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    基于EEMD分解的索塔GPS變形信息提取及周日變形分析

    2019-10-30 02:27:36甄冬松王性猛岳東杰
    城市勘測 2019年5期
    關(guān)鍵詞:蘇通索塔大橋

    甄冬松,王性猛,岳東杰

    (1.天津市測繪院,天津 300381; 2.河海大學(xué),江蘇 南京 210009)

    1 引 言

    索塔是橋梁、大跨徑橋梁的基礎(chǔ)和支撐,高索塔在運(yùn)營中,受日照和溫度變化將產(chǎn)生周日變形,受風(fēng)力、和拉纜索的作用而產(chǎn)生自振現(xiàn)象。研究索塔的動態(tài)振動特性及周日變形規(guī)律,對分析索塔的結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)、確保橋梁設(shè)計線型以及橋梁的安全運(yùn)營,均具有非常重要的意義和參考價值[1,2]。

    傳統(tǒng)測量中主要采用全站儀監(jiān)測大橋索塔周日變形、以加速度傳感器等測定索塔的振動,但是這些傳統(tǒng)技術(shù)受能力和精度的限制,很難滿足大型特大型橋梁高索塔的實(shí)時動態(tài)監(jiān)測的要求[1,2]。隨著GPS技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)處理方法的改進(jìn),GPS技術(shù)越來越多地在大型構(gòu)建筑物動態(tài)特性及變形監(jiān)測中體現(xiàn)出優(yōu)勢。但是由于各種噪聲的影響,GPS獲得的監(jiān)測時間序列無法真實(shí)地反映索塔的動態(tài)形變特性和周日變形信息,本文采用噪聲輔助的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)(EEMD)分解的方法,進(jìn)行蘇通大橋索塔GPS監(jiān)測獲得的振動信號和周日變形信息提取,同時與全站儀監(jiān)測獲得周日變形信息結(jié)合,分析蘇通大橋南索塔周日變形情況,驗(yàn)證該方法在GPS進(jìn)行高索塔動態(tài)監(jiān)測中的可行性。

    2 蘇通大橋索塔GPS監(jiān)測設(shè)計

    2.1 工程概況

    蘇通大橋(全稱蘇通長江公路大橋)位于江蘇省南部,橫跨南通市與常熟市。橋梁部分全長 8 206 m,主橋 2 088 m,主跨 1 088 m,為雙跨雙索塔斜拉橋。其中,索塔為倒Y型設(shè)計,包裹上塔柱、中塔柱、下塔柱及下橫梁四部分。塔頂高程 306.0 m,其中上塔柱高 91.36 m,中塔柱高 155.81 m,下塔柱高 53.225 m[3]。

    2.2 采樣率設(shè)置

    為確保蘇通大橋安全運(yùn)營和及時了解其外部變形特征,蘇通大橋分別在:南北索塔頂、主橋跨中上下游兩側(cè)建立了4臺監(jiān)測站,基準(zhǔn)站設(shè)立在位于長江北岸帶有強(qiáng)制對中裝置的觀測墩上,對主橋和索塔進(jìn)行持續(xù)觀測。高層建筑物自振周期通常在[0.05,0.1]*N之間變化(N表示層數(shù)),蘇通大橋索塔約高 306 m,按高層建筑物約102層計算,其自振周期應(yīng)在 5.2 s~10.2 s之間,相應(yīng)自振頻率應(yīng)處于 0.08 Hz~0.2 Hz。故本次監(jiān)測數(shù)據(jù)采樣間隔設(shè)置為 0.2 S,根據(jù)信號處理的奈奎斯(Nyquist)采樣定理,

    (1)

    其中,fs為接收機(jī)采樣頻率,△t為接收機(jī)采樣間隔,fc為信號可識別的頻率。故本次監(jiān)測可識別的頻率范圍為 0 Hz~2.5 Hz,在監(jiān)測索塔周日變形情況的同時,能夠滿足監(jiān)測索塔振動特性的需要。

    2.3 監(jiān)測結(jié)果初步分析

    首選利用GPS單歷元算法對2013年9月25日開始采集的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行解算,獲得的GPS監(jiān)測數(shù)據(jù)序列采用北京54橢球,按照中央子午線120°59′進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,得到的坐標(biāo)X方向與橋軸線一致,Y方向與橋縱向一致,有利于進(jìn)行索塔變形信息分析。高采樣率GPS監(jiān)測、得到的坐標(biāo)序列中不僅包含索塔的振動信息、周日變形信息,同時受到各種混合噪聲的影響,具體可以表示為變形信息與混合噪聲序列的疊加[4],即:

    s(t)=sd(t)+w(t)

    (2)

    其中sd(t)表示變形信息序列,w(t)表示隨機(jī)噪聲序列(主要包括GPS多路徑效應(yīng)和其他隨機(jī)高頻噪聲)。其中多路徑效應(yīng)和高頻隨機(jī)噪聲的影響通過常規(guī)解算方法難以去除。為方便索塔自振信號和變形信息的提取,截取坐標(biāo)監(jiān)測時間序列X方向中一段共計2000個歷元的監(jiān)測時間序列進(jìn)行分析。索塔在X方向的監(jiān)測坐標(biāo)時間序列如圖1所示。

    圖1 索塔在X方向的監(jiān)測坐標(biāo)時間序列

    傳統(tǒng)利用GPS監(jiān)測獲得的坐標(biāo)時間序列獲取高層建(構(gòu))筑物自振特性的方法主要采用頻譜分析方法,即通過傅立葉(Fourier)變換將時域內(nèi)的監(jiān)測坐標(biāo)序列轉(zhuǎn)化為頻域內(nèi)的頻率和幅值,從而確定高層建(構(gòu))筑物的振動特性。圖2為索塔頂X方向時間序列傅立葉變換頻譜圖。

    圖2 索塔在X方向坐標(biāo)時間序列頻譜

    從圖2中我們可以看出,監(jiān)測序列中周期成分的頻率主要集中在 0.1 Hz~0.3 Hz,在 0.8 Hz左右有一明顯峰值應(yīng)該屬于高頻噪聲。蘇通大橋南索塔自振頻率介于 0.08 Hz~0.2 Hz之間,屬于低頻振動,但由圖2可明顯看出索塔振動信息已完全被多路徑效應(yīng)、隨機(jī)噪聲等湮沒,對原始數(shù)據(jù)直接進(jìn)行頻譜分析無法確定橋梁的振動特性。

    3 EEMD在信號提取中的應(yīng)用

    3.1 EEMD方法

    經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法即Empirical Mode Decomposition簡稱EMD,是由Huang等提出的以多尺度分解的方法,對非平穩(wěn)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分析的理論,并已在測量、地震等數(shù)據(jù)處理等中獲得了廣泛應(yīng)用[6,9]。其假設(shè)數(shù)據(jù)信號由可以相互獨(dú)立的本征模態(tài)函數(shù)imf組成,即通過一定的時間尺度來識別待處理數(shù)據(jù)信號中所包含的本征振動模態(tài)信息。具體分解過程有以下幾個步驟:

    (1)求原始信號x(t)的所有極值點(diǎn),分別擬合所有極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn),得到原始信號的上、下包絡(luò)曲線并對極大極小值求均值,即:

    m(t)=(xmax+xmin)/2

    (3)

    (2)將原始信號x(t)減去包絡(luò)線均值m(t),得到新數(shù)列h(t),即:

    h(t)=x(t)-m(t)

    (4)

    (3)判斷h(t)是否為imf,如不是,重復(fù)步驟(1)、(2),直至h(t)為imf,記為c1(t)=h(t),判斷條件為:

    ①h(t)中極值點(diǎn)和過零點(diǎn)個數(shù)之差小于等于1;

    ②對于任意整個時間軸上的h(t),上下包絡(luò)曲線均值為0;

    (4)原始信號x(t)減去c1(t)得到剩余信號x1(t),x1(t)即完成了第一個高頻信號的去除;

    (5)把x1(t)作為新的輸入序列重復(fù)上述步驟,依次分解出各個imf,最終,剩余信號xn(t)為一個單調(diào)函數(shù)時,完成分解,余項(xiàng)記為rn(t)=xn(t);通過上述步驟,信號x(t)被分解為n個imf分量和一個余項(xiàng),即

    (5)

    其中rn(t)為分解余項(xiàng),即為原始信號的趨勢項(xiàng),各imf分量ci(t)則包含了原始信號在不同的時間尺度上細(xì)節(jié)成分,反映信號的不同頻率。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解是一種自適應(yīng)的信號數(shù)據(jù)分解方法,但是當(dāng)原始待分解信號出現(xiàn)中斷時,EMD分解的imf信號會出現(xiàn)模式混疊現(xiàn)象,為削弱模式混疊的影響,Huang[8,9]等提出在每一次進(jìn)行EMD分解之前,將待處理序列x(t),加入一定的白噪聲w(t),這樣第K次待分解的數(shù)據(jù)序列即為:

    xk(t)=xk-1(t)+wk(t)

    (6)

    其中,加入的噪聲wk(t)為原始信號x(t)的標(biāo)準(zhǔn)差的0.02~0.5倍,視分解的實(shí)際效果而定,即為噪聲輔助的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(EEMD)。

    3.2 變形特征和振動信息提取

    首先對該數(shù)據(jù)進(jìn)行EEMD多尺度分解,然后對各尺度imf進(jìn)行頻譜分析,即通過傅立葉(Fourier)變換的方法將時域內(nèi)的坐標(biāo)時間序列轉(zhuǎn)化為在其對應(yīng)頻域內(nèi)的頻率和幅值,來確定各尺度的振動頻率,達(dá)到分辨索塔振動信息和噪聲信號的目的。分解細(xì)節(jié)如圖3所示:

    圖3 分解獲得各尺度細(xì)節(jié)

    對各分解細(xì)節(jié)成分進(jìn)行fft變換,得到各尺度對應(yīng)的頻譜,如圖4所示。

    圖4 各尺度細(xì)節(jié)部分頻譜圖

    圖3、圖4可以看出,分解至imf7、imf8時,基本只有信號整體變化的趨勢。圖4為imf1~imf9分量的FFT變換結(jié)果,根據(jù)蘇通大橋索塔高度及設(shè)計特性,蘇通大橋索塔橫向一階自振頻率介于 0.08 Hz~0.2 Hz之間,因此可判斷imf5分量表現(xiàn)為振動信號,振動頻率為 0.132 Hz;imf4分量中混疊有少量振動信號,imf1、imf2、imf3分量主要表現(xiàn)為隨機(jī)噪聲信號;imf7~imf10分量主要表現(xiàn)為結(jié)構(gòu)變形趨勢成分。利用相應(yīng)imf分量重構(gòu)獲得的橋梁跨中振動信號和索塔變形特征如圖5所示。

    圖5 重構(gòu)得到的變形信息

    圖5為imf7~imf10分量重構(gòu)監(jiān)測時間序列,該序列與原始坐標(biāo)序列的相關(guān)系數(shù)為0.923,imf5振動成分時間序列與imf1、imf2、imf3噪聲序列相關(guān)系數(shù)為0.0041。索塔自振信號如圖6所示??梢姡貥?gòu)的三個成分之間沒有明顯的相關(guān)性,重構(gòu)的變形監(jiān)測序列與原始序列有較高的相關(guān)性,與原始數(shù)據(jù)對比,起到了平滑去噪功能,能很好地反映結(jié)構(gòu)變形特征。

    圖6 索塔自振信號

    3.3 周日變形信息提取和分析

    利用該方法對蘇通大橋南索塔24小時(晚上19:00~第二天22:00)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分解,并利用各有效細(xì)節(jié)成分進(jìn)行監(jiān)測信息的重構(gòu),獲得南塔的周日變形信息,提取得到的周日變形信息如圖7所示,圖中紅色為全站儀測量得到的該索塔周日變形信息。

    圖7 索塔周日變形圖

    由圖7,EEMD多尺度分解提取獲得的索塔周日變形信息與全站儀測量獲得索塔在X方向的周日變形信息對比可以看出:該索塔周日變形最大位移可達(dá) 96 mm,夜間變化較緩,白天受溫度和光照影響變形較快,下午溫度開始降低后索塔向基準(zhǔn)方向位移。塔柱的周日變形軌跡以及自振情況表明塔柱是安全穩(wěn)定可靠的,同時表明利用EEMD方法結(jié)合各細(xì)節(jié)分量頻率分布情況進(jìn)行GPS坐標(biāo)監(jiān)測數(shù)據(jù)的變形信息提取,能夠很好地去除觀測噪聲,反映出該索塔的真實(shí)變形情況。

    4 結(jié) 論

    (1)本文介紹了大型橋梁索塔GPS周日變形監(jiān)測設(shè)計,分析了索塔GPS動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)中的誤差特性。

    (2)針對GPS監(jiān)測數(shù)據(jù)受多種誤差的影響,采用噪聲輔助的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法進(jìn)行監(jiān)測坐標(biāo)序列的多尺度分解,并根據(jù)各分解細(xì)節(jié)的頻率分布情況,提取了蘇通大橋南索塔的振動信息和周日變形特征。

    (3)對蘇通大橋GPS監(jiān)測獲得的索塔周日變形監(jiān)測坐標(biāo)序列進(jìn)行了變形信息提取,并與全站儀監(jiān)測獲得的周日變形信息進(jìn)行了對比,分析了蘇通大橋南索塔周日變形情況,驗(yàn)證了本文方法的合理性和可行性,為蘇通大橋索塔養(yǎng)護(hù)提供了一定的技術(shù)參考。

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