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在役光纤应变监测系统性能的在线评价方法.docx
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在役光纤应变监测系统性能的在线评价方法.docx
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0. 引 言
大型结构的垮塌或失效会导致巨大的人员和经济损失。由于结构老化和不可预测的外
因影响,具有全寿命周期监测能力的结构健康监测(Structural Health Monitoring, SHM)系
统成为优化结构运行和养护策略,避免灾难性事故发生的有效方式。因此,近年来 SHM
被广泛应用于桥梁、隧道、大坝等大型结构缺陷识别、养护设计和验证工程中
[1-3]
。
随着数据挖掘和计算技术的进步,SHM 系统已超越既定功能,而被赋予结构损伤检
测、可靠性评价和剩余使用寿命估计
[4-6]
等新使命。由于在役 SHM 系统长期、连续工作于
野外环境,对 SHM 系统的性能评价面临诸多难题,例如离线评价方式可能导致的监测中
断、在线评价的不可控环境影响等。
基于光纤光栅技术的应变监测系统因其高灵敏度和布设的灵活性等优点,成为当前结
构监测应用的热点
[7-9]
。系统采用光纤应变传感器,以刻有光栅的光纤作为感知应变的弹性
元件,结构变形传递至光纤,通过检测光纤物理参数的变化来实现结构的应变测量。这种
原理决定了结构应变监测的准确性和连续性对传感器的安装状态具有较强的依赖性。因
此,在役系统的性能评价不能脱离现场条件。
在 SHM 系统的运行状态分析方面,Li Lili 等提出了一种利用广义似然比和相关系数
进行传感器故障检测的方法,在长江大桥上进行了人工故障传感器检测和分类验证测试,
可实现多种传感器故障的在线诊断
[10]
。彭璐等利用参考传感系统的动态测量结果,提出了
一种基于分层正交人工蜂群(HOABC-NN)神经网络的方法,实现了电阻应变传感系统的原
位标定
[11]
。然而,现有工作仍难以解决在役应变监测系统测量性能的量化评价问题,对支
撑 SHM 系统在野外复杂工况下的长期性能研究尚存不足。
文中以广泛应用的光纤式应变监测系统为例,提出了基于数据序列特征分析的在役监
测系统性能评价方法。该方法以参考系统建立数据比较基准,通过自然激励条件下的匹配
数据序列的结构特征分析,建立性能评价模型。通过仿真数据和实际 SHM 系统验证了该
方法的可行性。
1. 技术框架及评价策略
两套正常性能的传感系统对同一物理量进行测量时,所获得的数值序列应当具有良好
的相似度。由于结构监测现场环境的复杂性,以及大型结构受激响应的不可控性,这一原
理应用于在役 SHM 系统的评价时,需要建立完善的技术框架、数据处理及评价策略。图
1 所示为文中所提方法的技术框架。该技术框架基于参考测量系统和在役监测系统对同一
(或相近)物理量进行同步测量的基本条件。因此,参考测量系统与在役监测系统的传感
器应同向近距离并列安装。
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在形态子段匹配过程中,若在一定时间区间和步长条件下得不到良好的匹配,即表明
两序列的一致性较差,可以初步判断光纤应变监测系统的性能不佳。在得到良好的形态子
段匹配结果的情况下,进一步通过特征点提取和同名特征点序列分析的方法计算系统性能
的量化指标。
该评价方法中的可调节参数包括:均值滤波的窗口宽度、形态子段的长度和范围、符
号化映射的步长等。
2. 基于符号表征的数据序列匹配算法
2.1 算法的实现思路
图 1 中,参考测值序列和应变监测值序列,本质上均为时间序列。参考文献[12]方法
在两个匹配序列的采样频率接近,且累积时程差异不大的情况下,取得了较好的效果。但
对于两个较长的时间序列,在序列起始位置相差较远、序列的尺度差异较大的情况下,需
进行匹配算法优化。
文中算法基于符号聚集近似(Symbolic Aggregate approXimation, SAX)的表示方法
[13]
,
通过分段均值到字符的映射,用离散的低维数据表示典型时间序列的形态特征。Ye
Lexiang 在参考文献[14]中利用 SAX 方法对时间序列形态子段(Shapelets)进行表征,实现了
快速分类,解决了传统分类算法(如最近邻算法及相关优化算法)难以应用到时间序列集
上的问题。
文中利用字符化表征思想,在参考量值序列中,选取包含典型特征的子序列作为
Shapelet,并利用 SAX 将实数集中的形态匹配问题转化为基于字符集的形态匹配问题。分
别记参考量值序列和应变监测值序列为 P 和 Q,则上述匹配算法的实现过程如下:
Step 1:采用加窗均值滤波对 P 和 Q 原始数值序列进行预处理;
Step 2:在 P 序列中选取具有典型特征的序列形态子段作为一个 Shapelet,记为 S;
Step 3:根据参考测量系统和在役监测系统的测量频率设定步长 l1l1 和 l2l2,利用
SAX 方法对 S 和 Q 进行字符化表示;
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