研究文章变化环境下塔杆结构的状况评价.docx

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1、研究文章变化环境下塔杆结构的状况评价1 .介绍结构健康监测（SHM）技术已经迅速发展了几十年，一些重要的民用基础设施己经配备了SHM系统检测结构损伤并评估结构1-4的安全性。利用监测数据，许多传感器测量5,6和条件评估方法7,8已被用于识别有用的结构信息，以优化服务结构的维护时间表。在多种方法中，基于振动的条件评价方法由于对结构无破坏性且振动数据易于获得9-13而受到广泛关注。然而，这种类型的方法也有一个显著的缺点，因为其结构是一般在不断变化的环境下运行，结构模态参数的变化会受到环境因素14-19的影响。很难用大量的监测数据来直接评估结构条件。在之前的研究中，Farraral等20在研究了阿拉

2、莫萨峡谷大桥的长期监测数据后发现，环境温差引起的模态频率变化甚至超过了结构损伤的影响。在十六周期间的数据枳累道林大厅脚桥，莫泽和莫15观察到确定自然频率变化8乐而测量温度范围从14C39。C.进一步分析后，自然频率和环境温度之间的非线性关系。MartinS等人21建立了从各种测量中获得的结构响应之间的相关模型，并分析了风速和温度对模态参数识别的干扰。基于以上研究，很明显，环境差异对结构模态参数有显著影响，这可能会进一步影响损伤识别的准确性。为了消除环境对结构状况评价的影响，我们采取了各种调查方法，可大致分为监督方法和非监督方法两类。前一种22,23需要建立损伤特征与各种环境因素之间的关系模型，

3、以减少环境变化的影响，但由于不同因素的耦合相互作用，难以获得准确的关系模型。*e后者的24,25需要在参考状态下建立概率诊断模型，并将监测到的数据代入模型来诊断损伤。*is方法利用环境因素作为潜在向量，通过投影寻找对环境变化不敏感的损伤特征。在该方法中，间接转换减弱了对环境的影响，同时，在投影过程中可能会删除一些有效的结构信息。*我们，这两种方法，都使用从单一结构获得的数据，在处理环境影响方面都有无法解决的缺点。考虑到一个聚类中监测的结构在类似的环境中服务，研究了使用聚类分析算法26的损伤检测方法，并通过交叉验证间接减轻了同一监测期间环境的影响。城市通信和电力铁塔作为民用基础设施的重要组成部分

4、，不断在敌对环境中运行。此外，塔一般采用螺栓连接，以往的研究表明，螺栓接头经常发生典型的损伤，如松动和断裂27,28。虽然塔式结构采用了更好的施工技术和更强的材料加固，但结构事故的风险不能避免29。一些研究主要集中在塔状结构30-32的结构健康监测上：然而，损伤检测的准确性受到复杂的操作环境的严垂干扰。一个城区的塔杆结构数量较大，各塔杆结构结构形式简单。因此，一种可行的方法是建立一个塔杆结构簇，为每个结构内的所有结构建立一个简单的SHM系统，如水平位移监测系统。然而，以往的研究很少关注在变化环境下在一个集群内监测的塔架和桅杆结构的条件评估。本文提出了一种将主成分分析（PCA）与交叉验证相结合的

5、方法来评价塔杆结构监测的结构状况，该方法能有效地降低环境温度和速度负荷对塔杆结构水平位移监测数据的不利影响。2 .主成分分析与交叉验证的塔杆结构条件评价2.1. 条件诊断指标的生成。所有位于同一城区的具有相同结构形式的塔式和桅杆结构都被定义为一个集群研究，建立塔尖水平位移SHM系统，得到一个系统内所有结构的连续位移监测数据簇根据这个定义，所有属于一个集群的塔架和桅杆结构都在类似的环境作用下运行；因此，位移监测不同塔楼结构的数据高度相关。在此基础上，提出了一种基于聚类的条件评估方法，其中采用基于PCa的方法结合交叉验证策略，减少了环境对位移监测数据的影响。假设yiRvXl是塔尖位移在第i个采样点

6、的监测数据向量，其中V表示在一个集群内监测的任何两个塔架和桅杆结构的测量点数。将初始数据集作为结构的健康状态，将前n个监测数据向量组合成数据矩阵Yl,可以表示如下：=Iypy2.-y11这部分数据可用于建立结构健康状态下的数据模型，其协方差矩阵确定如下：1n（2）ni-l其中，U为Yl的平均向量。采用奇异值分解（SYD）,协方差矩阵可以用以下形式表示：rS101uTE=5U21；,0S2JLuJJ其中Sl和S2分别是由矩阵Z的奇异值的不同部分构造的对角矩阵，它们描述如下：S=diag（肩弓,j（）S2=diag（+p2,.,j）,其中，。2i是第i个奇异值的平方，按降序排列。在SVD过程中，如

7、果相应的奇异值。i较大，则第i个主成分包含更多的样本信息。由于环境因素对结构的监测数据有重大影响，因此经常选择第一g主成分来代表在实际应用中的环境因素的影响。为了利用更有效的信息，g的选择应指主成分I的累积贡献率，其定义如下：九。2=feb其中IO为累计贡献的限值。GS?.基于上述分析，可以在健康状态下的数据模型建立使用监测数据，其中U2是对S2的奇异向量下一个过程是从初始数据集提取剩余的数据和组装成数据矩阵Y2,如下：Y2=y1y112-yH*“,Uz，4利用数据模型和数据矩阵y2,我们可以通过以下步骤构建条件诊断指标。首先，修改数据后的数据向量在结构健康状态下的模型可以通过下式得到：力=y

8、%-内(；=l,2,.,k).(7)然后，计算一个过渡向量Pj如下：P7=u；%.利用过渡向量Pj,建立了条件诊断指标的向量如下：r=r1,r2,.,rk,(9)其中，每个元素的定义如下：r=p1Pr(10)上述过程实现了消除对某集群任意两塔位移监测数据的环境影响的目标。2.2. 在一个集群内监测的任何两个塔架和桅杆结构之间的状况评估。条件诊断指标r基本排除了环境因素的影响，假设r对健康参考状态服从高斯分布，残差门满足以下概率分布：e)=e纵C(O)T(%(11)其中，c(rj)为概率分布模型的参数，0为特征参数。对于高斯分布，参数。具有平均值和方差。2定义如下：Vb()=,(12)Vd(8)

9、=-L2根据式(U),r的概率分布模型可以写成如下：/(邛)=eb(6)3+Gd(0)(13)在此基础上，定义了以卜.假设检验:其中，00表示塔架和桅杆结构保持健康，Ol表示损坏状态。对于通讯塔和电力铁塔，主要采用螺栓连接,损坏状态包括螺栓松动或腐蚀，导致塔体水平位移过长。对于待诊断的塔式结构和桅杆结构的状态，需要进行假设检验，以确定任何两个塔式结构是否处于正常运行状态。首先，将健康状态下的新颖性检测因子定义如下：A=皿)=e皿。尸(%)E+Hd(ed(%)/(ro)(15)通过对方程(15)的对数，可以得到累积损伤特征：=In（八）.(16)考虑到A的表达式，生成的条件诊断指标三的迭代关系如

10、下：&=、-1+(b(4)-b(8o)(+p)，(17)在哪里三o=0,d(3-d(e)(P-b(4)-b(%)当Ej的值小于0时，设为0,则得到健康状态下的以下病情诊断指标：h=三J,.,p.,三i,(19)其中，h表示健康状态。通过数据统计分析得到条件诊断指标，不可避免地会导入误差概率。考虑到5%的误差概率条件诊断指标中，阈值Q可由以下公式定义：WAQ=0.95三xpH*,.,三J.(20)采用上述方法，建立了待诊断状态下塔式结构的状态诊断指标如下：d一=dUdUdWI(21)1-r,F,ff01/其中，d表示要诊断的状态，k表示要诊断的数据样本数。应将待诊断状态下的病情诊断指标与阈值进行

11、比较。当待诊断状态下的病情诊断指标值大于阈值Q时，认为A、B两个塔中任意一个存在潜在的结构损伤，此时检测结果Za、B的值记为0。相比之下，这两个塔都被认为是健康的，检测结果Za,b的值记为1。Z岫=1,三c 0, yC0和yD 0. Me的结果表明，结构A受到了损坏 通过使用交叉验证策略，集成了在一个集群内被监控的 所有结构的监控数据，以避免误判。0.3移-0.2,x050010001500200025003000样品编号位移监测监测健康状态下的数据在损坏状态下的数据(a)0.30.20.100I05001000150020004000340505000样品编号健康状态下的位移监测数据损坏状态

12、下的置换监测数据(b)0.20.100l)500100O15002000350040004500500025003000样品编号健康状态下的位移监测数据(c)图6：继续。3500500100015002000253000400045005000样品编号健康状态下的位移监测数据（d）图6：A、B塔的位移监测数据。（a）计算A塔的NS变形。（b）meA塔的EW变形。（C）B的变形。（d）塔B的电子恢形。样品编号图7：建议方法的条件评估结果。确认信息图9：基于基础的所有塔架和桅杆结构的评估结果交叉验证。4.结论本文提出了一种评价一簇内监测的所有塔杆结构状况的方法。我得出以下结论：(i)基于mepca

13、的方法结合交叉验证是评价一簇内监测的所有塔杆结构状况的有效方法，有效减轻了环境因素对结构变形监测数据的影响(ii)实例表明，与基于马氏菌株的新奇性检测方法相比较该方法对变化环境下结构的损伤状况具有有效的诊断效果(iii)对于实际情况，可使用塔尖角来监测塔架、桅杆结构水平位移的长期变化调节(iv)在实际应用中，使用无线网络的数据采集和数据传输很有希望建立在一个集群内监测的所有塔架和桅杆结构的SHM系统数据可用性用于支持这项研究的结果的我的数据也包含在文章中。利益冲突本人作者声明，本论文的发表不存在利益冲突。该研究得到了中国山东省重点研发计划项目的资助。2019JZZY010427).参考文献1。

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