基于振动响应二次协方差矩阵的服役桥梁环境振动健康监测方法研究

To ensure the safty of in-service bridges, increasing number of health monitoring system have been installed on new-built and existing large-scale bridges. In this project, a new method based on the matrix of covariance of covariance (CoC matrix) of structural vibration responses is developed, to analyze the vibration data and detect and quantify damages for in-service bridges under ambient excitations (including pink noise excitation). Based on the CoC matrix, a new damage parameter will be established to represent structural damage status. The CoC matrix makes full use of higher modes of structural modal information and thus the resulting damage parameter is more sensitive. In this method, errors from extracting modal parameters in the frequency domain methods and problems for determing the ranks of system in the time domain methods are avoided, and furthermore the high damand for sensor installment is not needed. The proposed method also have the advantage of easy computation and no manual operation is needed . Therefore, it is quite suitable for on-line analysis of huge amount of continuous vibration data of bridge health monitoring system. The outcome of this project will contribute to both damage detection theory and engineering application.

为了保证桥梁的安全营运，越来越多的新建和已建重要桥梁已安装了健康监测系统，本项目拟提出一种基于振动响应二次协方差矩阵（Covariance of Covariance ，CoC）的方法来分析这些桥梁在环境振动下的响应数据；即，将基于白噪声激励下推导出的CoC矩阵，推广到适用于包含车载、脉动风等有色噪声激励的环境振动下的数据分析和健康监测，由此矩阵建立新的损伤预警和判别指标，结合分析模型，对桥梁结构进行损伤定位和定量，并加以实验验证。本项目所提出的CoC矩阵方法能够充分利用到结构振动中的高阶模态信息，因而对损伤更敏感；同时，又避免了模态参数识别可能带来的误差和时域方法的系统定阶问题，以及对监测传感器布置要求过高的限制；计算简便快捷，不需人工参与，适合对海量连续数据进行自动在线分析，可为桥梁异常振动实时警报的实施提供技术支撑，不仅具有重要的学术理论意义，还具有很高的工程实用价值。

为了保证桥梁的安全营运，越来越多的新建和已建重要桥梁已安装了健康监测系统，然而这些耗费巨资兴建的健康监测系统近期并未达到其设计目标；理想的数据分析方法应能尽量有效地反应结构健康状况，抗干扰性强，对传感器布置依赖程度小，同时操作简单，自动化程度高，尽可能减少人工干预，适合分析海量的连续监测数据，如何解决这些实际问题，成为工程结构系统识别十分活跃的研究课题。本项目研究组提出一种基于振动响应二次协方差矩阵（Covariance of Covariance ，CoC）的方法来分析这些桥梁在环境振动下的响应数据：包含白噪声激励下，和一般激励下（包含车载、脉动风等有色噪声激励）的加速度响应二次协方差参数的建立；并由此参数建立新的损伤预警和判别指标，结合分析模型，对桥梁结构进行损伤定位和定量，并加以实验验证；分析运营实桥监测数据，研究CoC方法对桥梁环境振动下数据分析的有效性和适用性。经过项目组三年的工作，主要取得了的研究成果包括,把基于白噪声激励下的CoC方法推广到了适用于一般激励下的响应二次协方差参数方法(CoI)，由于加速度响应具有比较好的全局性和较弱的局部性，建立了基于动应变响应的二次协方差参数方法(CoS)，并用实验室模型加以了验证;最后利用运营的珠江黄埔大桥实测数据，研究了环境因素（温度，湿度和车流等）对结构频率和振动响应二次参数的影响，以便提出的CoC和CoI和CoS参数能更有效地应用于实桥监测数据分析。本项目所提出的振动响应二次参数能够充分利用到结构振动中的高阶模态信息，因而对损伤更敏感；同时，又避免了模态参数识别可能带来的误差和时域方法的系统定阶问题，以及对监测传感器布置要求过高的限制；计算简便快捷，不需人工参与，适合对海量连续数据进行自动在线分析，可为桥梁异常振动实时警报的实施提供技术支撑，不仅具有重要的学术理论意义，还具有很高的工程实用价值。