1、结构健康监测中的几个基本问题及其进展,中南大学土木建筑学院“长江学者奖励计划”特聘教授桥梁与隧道工程博士生导师,任 伟 新 博士,http:/,结构健康监测基本概念,http:/,随着结构分析理论、施工技术、材料性能的迅速发展，结构跨度越来越大，结构越来越柔，不仅要求精确严密的计算与施工技术，而且对结构建成后的安全运营提出了更高的要求；自90年代开始，提出了旨在保证结构安全、耐久的“结构健康监测”的概念，并在一些建成和在建的跨江、跨海大型桥梁和大型结构上，安装了和待安装结构长期健康状态监测系统，投资动辄在千万元以上。,结构健康监测的一般过程,http:/,在一个较长时间段内通过一些传感器对系统
2、的响应进行采集；从这些响应信号中提取出对结构损伤比较敏感的特征；对这些特征进行（统计）分析，确定结构目前的健康状况；剩余寿命分析。,结构健康监测系统的组成,http:/,高性能智能传感元件、无线传感网络与信号采集系统，数据挖掘，多参量、多传感元件监测数据智能处理与数据动态管理方法，结构实时损伤识别、定位与模型修正，结构实时健康诊断、安全预警与可靠性预测。一个长期监测的结构相当于长期试验的结构，而且是足尺的、现场长期试验的结构，其监测结果对于研究和把握结构损伤演化规律、灾变行为和安全状态具有重要的科学与现实意义。,结构健康监测的学术特点,http:/,涉及材料科学、仪器仪表与测试技术、信号处理、
3、计算机科学与技术、通讯技术、大型结构分析、结构动力学、结构可靠度等多门学科领域，具有明显的学科交叉和融合特征。健康监测系统集智能传感元件、数据无线采集和实时处理、结构损伤识别、健康诊断与可靠性预测以及远程通讯与数据管理等硬软件系统于一体，是工程理论发展与综合的象征、高新技术开发与集成的标志，同时也是现代结构实验技术的集中体现。,结构健康监测中的几个基本问题,http:/,环境振动（工作）模态参数识别；结构损伤识别；有限元模型修正；传感器。,1、环境振动（工作）模态参数识别,http:/,在研究重大结构灾变行为和健康监测时，首先遇到的关健问题之一就是正确地识别或监测结构工作时的特性。模态参数（频
4、率、振型和阻尼比）是结构固有的动力学特性。基于结构动力的结构健康监测就是监测结构动力特性的变化。,系统识别,系统识别的含义：,传统系统识别的不足：需要专用的系统激励设备；必须封闭线路，无法实现实时的安全监测；,1、工作模态参数识别,http:/,土木工程结构动力试验方法,强迫振动试验法;自由振动试验法;环境振动试验法。,http:/,1、工作模态参数识别,力锤激励Hammer,http:/,1、工作模态参数识别,Hammer excitation is ready to go,http:/,1、工作模态参数识别,竖向激振器-Shakers,Vertical,5kN,2.3f100Hz,Powe
5、r generator,http:/,1、工作模态参数识别,横向激振器-Shakers,Horizontal,32kN,1.5f100Hz,http:/,1、工作模态参数识别,Free Vibration Excitations,Bump and Brake,http:/,1、工作模态参数识别,Free Vibration Excitation-Weight Released,http:/,1、工作模态参数识别,Problems with Civil Engineering Structures,It is extremely difficult to realize the excitati
6、on on a large-scale structure.Some heavy forced excitations become very expensive.Traffic has to be shut down for a rather long time.This could be a serious problem for intensively used bridges.The need to identify modal models under operational conditions often arises for the on-line monitoring.,ht
7、tp:/,1、工作模态参数识别,环境（自然）激励的优点,天然、方便和便宜和的激励方式；更符合实际情况和边界条件；可以实现对结构的实时安全监测。,http:/,1、工作模态参数识别,环境激励的缺点,结构动力响应测试数据，具有幅值小、随机性强的特点；记录时间长，数据量巨大；系统识别是仅由输出数据的系统识别方法(Output-only System Identification)；给结构系统的识别带来很大的难度。,http:/,1、工作模态参数识别,Output-Only SI Methods,Peak-picking from power spectral densities(PSDs);Auto
8、 Regressive-Moving Average(ARMA)model based on discrete-time data;Natural excitation technique(NExT);Stochastic subspace methods et al.,There have been several ambient vibration SI techniques available that were developed by different investigators or for different uses such as:,http:/,1、工作模态参数识别,Fr
9、equency-Domain SI Techniques,Based on the fact that FRFs goes through an extreme around the natural frequencies.The reference signal is used as an input and FRFs and coherence functions are computed for each measurement point with respect to reference point.The most popular,mainly due to their simpl
10、icity and processing speed,and also for historical reasons.Involve averaging temporal information,thus discarding most of their details;Always a real modal analysis.,http:/,1、工作模态参数识别,Time-Domain SI Techniques,Directly work with time data,without the need to convert them to correlations or spectra;B
11、ased on a discrete-time state space model of a dynamic system;Identify the state space matrices based on the measurements and then determine modal parameters;Need robust numerical techniques such as QR-factorization or least squares;It is always complex modes.,http:/,1、工作模态参数识别,Peak-Picking in Frequ
12、ency-Domain,The simplest approach to estimate the modal parameters of a structure subjected to ambient loading.The FRFs are simply replaced by the auto spectra of the ambient outputs without the real FRFs computed.the natural frequencies are simply determined from the observation of the peaks of the
13、 average normalized power spectral densities(ANPSDs)obtained by a discrete Fourier transform(DFT).Mode shapes are simply replaced by operational deflection shapes.,http:/,1、工作模态参数识别,Stochastic Subspace Identification in Time-Domain,Input is replaced by process noise wk and measurement noise vk in di
14、screte-time state space model of a dynamic system;These noises are assumed to be the white noise;The QR factorization results in significant data reduction;The singular value decomposition(SVD)is used to reject the noise(represented by the smaller singular values);Once mathematical state space model
15、 is identified,it is straightforward to determine the modal parameters(by an eigenvalue decomposition).,http:/,1、工作模态参数识别,OutputOnly Modal Analysis:A GUI for MATLAB,A Graphical User Interface(GUI)for output-only modal analysis is developed;The simple peakpicking method as well as the more advanced s
16、tochastic subspace method are implemented in a userfriendly way.By pushing buttons the user is guided through the whole process of outputonly modal analysis:converting measurements to engineering units,preprocessing the data,system identification,gluing mode shape parts together,animating mode shape
17、s,.,http:/,1、工作模态参数识别,Application of Preprocessing Tools,Time and frequency domain representation,http:/,1、工作模态参数识别,SI-Peak Picking Window,http:/,1、工作模态参数识别,Peak Picking-ANPSD Window,http:/,1、工作模态参数识别,SI-Stochastic Subspace Identification Window,Specification of input parameters of SSI-algorithm,htt
18、p:/,1、工作模态参数识别,SSI-Stabilization Diagram Window,The most stable poles are shown,http:/,1、工作模态参数识别,Postprocessing-Visualization Window,http:/,1、工作模态参数识别,工程实例福州青洲闽江斜拉桥,http:/,1、工作模态参数识别,青洲闽江斜拉桥,青洲闽江大桥位于国道“同三线”上，是跨越闽江的重要交通枢纽工程；主跨605m，是目前世界上已建成的迭合梁斜拉桥中跨径最大的一座；双塔双索面，钢混凝土迭合梁斜拉桥；斜拉索采用密索体系扇形布置。,http:/,1、工作模
19、态参数识别,Plane View of the Bridge,http:/,1、工作模态参数识别,The final stage of construction,http:/,1、工作模态参数识别,青洲斜拉桥夜景,http:/,1、工作模态参数识别,Tower under the Bridge Deck,http:/,1、工作模态参数识别,Showing Stay Cables,http:/,1、工作模态参数识别,Steel Girder and Concrete Slab,http:/,1、工作模态参数识别,Team of Field Testing,http:/,1、工作模态参数识别,Te
20、st Preparation,http:/,1、工作模态参数识别,Relaxation while Data Recording,http:/,1、工作模态参数识别,Having a Snack on the Field,http:/,1、工作模态参数识别,Faculty Members on the Field,http:/,1、工作模态参数识别,现场环境振动试验,http:/,1、工作模态参数识别,传感器布置,http:/,1、工作模态参数识别,横向加速度传感器,http:/,1、工作模态参数识别,跨中三个方向加速度时程记录,http:/,1、工作模态参数识别,环境振动系统识别方法,频域峰
21、值(PP)法;时域随机子空间识别(SSI)法。,http:/,1、工作模态参数识别,Averaged Normalized Power Spectral Density-Vertical Data,0.227,0.271,0.444,0.482,0.506,0.555,0.609,0.653,0.701,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,10-4,10-3,10-2,ANPSD,Frequency(Hz),http:/,1、工作模态参数识别,Averaged Normalized Power Spectral Density-Transverse Data,0.2,0.3
22、,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,10-4,10-3,10-2,ANPSD,Frequency(Hz),0.227,0.262,0.464,0.485,0.556,0.611,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,10-4,10-3,10-2,http:/,1、工作模态参数识别,Stabilization Diagram-Vertical Data,http:/,1、工作模态参数识别,Stabilization Diagram-Transverse Data,http:/,1、工作模态参数识别,实测频率（Hz）,http:/,1、工作模态参数识别,桥梁基准（basel
23、ine）有限元模型,首先是一个能够全面、正确反映结构真实行为的模型，因此应该是一个完整的三维有限元模型；经实验验证了的正确的有限元模型；对桥梁进行长期监测和健康状态评估，一个准确和有效的“基准”有限元模型都是不可缺少的前提。,http:/,1、工作模态参数识别,主梁(小纵梁)BEAM4 968横梁 BEAM44 554索塔 BEAM4、BEAM44 140桥墩及承台 SOLID45 193斜拉索 LINK10 168桥面板 SHELL63 508非结构构件 MASS21 210,总节点数1864 总单元数量3262,青洲闽江斜拉桥初始有限元模型介绍,http:/,1、工作模态参数识别,边界条件
24、的模拟,引桥砼T梁与主桥钢梁的连接：铰接主梁与桥墩支座：铰接主梁与索塔支座：铰接墩与承台：固接基础墩底：固接斜拉桥两端（有伸缩缝）：铰接,http:/,1、工作模态参数识别,青州闽江斜拉桥有限元模型,立面图,http:/,1、工作模态参数识别,轴侧图,http:/,1、工作模态参数识别,Details of 3-D FE Model,http:/,1、工作模态参数识别,Details of 3-D FE Model,http:/,1、工作模态参数识别,频率数值对比,http:/,1、工作模态参数识别,Correlation of frequencies,http:/,1、工作模态参数识别,实测
25、值 FREQ0.226,计算值 FREQ0.222,竖向一阶弯曲振型,http:/,1、工作模态参数识别,竖向二阶弯曲振型,实测值 FREQ=0.272,计算值 FREQ=0.266,http:/,1、工作模态参数识别,实测值 FREQ0.446,计算值 FREQ0.415,竖向三阶弯曲振型,http:/,1、工作模态参数识别,实测值 FREQ0.480,计算值 FREQ0.454,竖向四阶弯曲振型,1、工作模态参数识别,实测值 FREQ0.506,计算值 FREQ0.478,竖向五阶弯曲振型,http:/,1、工作模态参数识别,实测值 FREQ0.263,计算值 FREQ0.267,横向一阶
26、弯曲振型,http:/,1、工作模态参数识别,实测值 FREQ0.610,计算值 FREQ0.748,横向二阶弯曲振型,http:/,1、工作模态参数识别,实测值 FREQ0.556,计算值 FREQ0.551,扭转一阶振型,http:/,1、工作模态参数识别,实测值 FREQ0.610,计算值 FREQ0.622,扭转二阶振型,http:/,1、工作模态参数识别,实测值 FREQ0.726,计算值 FREQ0.712,扭转三阶振型,http:/,1、工作模态参数识别,实测竖向7阶弯曲振型（0.653 Hz）,http:/,1、工作模态参数识别,实测9阶竖向弯曲振型（0.868 Hz）,htt
27、p:/,1、工作模态参数识别,Mode Shape Comparison(1st Vertical),http:/,1、工作模态参数识别,Mode Shape Comparison(3rd Vertical),http:/,1、工作模态参数识别,Mode Shape Comparison(1st Transverse),http:/,1、工作模态参数识别,Mode Shape Comparison(1st Torsional),http:/,1、工作模态参数识别,工作模态分析的定义,Operational modal analysis(OMA)is a new field,and we are
28、 still confused about what to call this technology;“operational modal analysis”like the mechanical people like to call it;“ambient modal analysis”like the civil engineers like to call it;something more colourless like“output only modal analysis”or something more green like“natural input modal analys
29、is”.,http:/,1、工作模态参数识别,工作模态分析国际会议与期刊,IMAC-International Modal Analysis Conference(SEM-Society of Experimental Mechanics)，已经第25届;IOMACInternational Operational Modal Analysis Conferecne,2005年第一届，2007年第二届（Copenhangen，Denmark）;Mechanical System and Signal Processing 国际期刊。,http:/,1、工作模态参数识别,工作模态分析目前的工作,
30、线性系统;稳态信号;输入为稳态的白噪声。,http:/,1、工作模态参数识别,存在的问题,远还不能够说是一个已经完全解决了的课题；数据减缩、方程求解法和矩阵运算的顺序等；大型复杂工程结构系统识别算法和计算机GUI 实现；在全尺寸实际结构的应用方面;,http:/,1、工作模态参数识别,工作模态分析的发展方向,非线性系统模态参数识别;非稳态信号处理虚假模态剔除和实测噪音影响;非白噪声输入时的模态参数识别；模态参数的时变特性；模态参数的统计特性。,http:/,1、工作模态参数识别,我们自己的工作,http:/,我们在国内率先研究桥梁工作模态分析理论、计算机实现和工程应用，系统研究了频域识别的峰值
31、法和时域识别的随机子空间法，开发出工作模态识别软件MACES。土木工程结构模态参数识别理论、实现与应用（禹丹江博士学位论文）应用的工程实例有：美国Roebling 悬索桥、美国Cumberland钢板梁桥和Tennessee钢拱桥、美国Maysville斜拉桥、福建青州闽江斜拉桥（主跨605米）、福州三县洲独塔斜拉桥、江西吉安阳明大桥、3座尼泊尔古庙宇等近20余座不同类型土木工程结构，产生了较大的社会经济价值。在国际一流杂志论文20余篇，研究水平与国际同步。,1、工作模态参数识别,2、结构损伤识别,基本思路：根据结构特性（Feature）损伤前和损伤后的变化来识别损伤和监测结构的工作状态。结构
32、损伤识别的核心：是寻求受环境和运营影响小、又对损伤敏感的结构损伤特征（Feature Extraction）。,http:/,结构损伤识别的目标（Level）,http:/,2、结构损伤识别,Level 1：结构是否存在损伤？Level 2：结构损伤的位置？Level 3：结构的严重程度？Level 4：结构还有多少利用价值？,结构损伤识别方法的分类,根据结构局部特性的变化来识别损伤和监测结构的工作状态。根据结构整体特性的变化来识别损伤和监测结构的工作状态。,http:/,2、结构损伤识别,结构损伤识别方法的分类,基于结构静力行为的损伤识别（应力、应变、位移、转角等）。基于结构动力行为的损伤识
33、别。,http:/,2、结构损伤识别,结构动力的损伤特征（Feature）,http:/,2、结构损伤识别,共振频率频率响应函数（位移、速度、加速度、应变频响函数）振型（位移、应变模态振型）振型的一阶导数振型曲率模态应变能能量传递比（ETR）模态（动力）柔度阻尼Ritz（里兹）向量,结构损伤识别的困难之一：敏感性,结构损伤本质是一个局部现象，其对反映结构整体的基频影响可能不大。振型对结构损伤比频率敏感，但实际的困难是，频率可以实测较准，但准确识别振型较难。林林种种的损伤识别方法对数值模拟算例可以得到很好的结果，但应用到实际结构效果往往都不好，一个根本的原因是损伤识别效果对频率或振型的微小偏差非常敏感，而测试误差、识别误差和噪音影响又是不可避免的。,http:/,2、结构损伤识别,结构损伤识别的困难之二：环境因素影响,在振动测试中因误差或环境因素而造成频率的变化有时会淹没因损伤所造成的变化，
