基于强震动台阵实时数据的悬索桥结构诊断融合指标研究

王立新 朱嘉健

背景

强震动观测是认识地震动特征和各类工程结构地震反应特性的主要手段，可以为研究强地面运动的特性和工程结构抗震设计方法与技术、编制地震动参数区划图和各类结构抗震设计规范提供重要的基础资料。世界各国都非常重视强震动观测台网的建设。自1933年世界上第一个强震动台站建设以来，全球用于强震动观测的仪器数量现已达3万余台。

我国地震工程界历来也十分重视强震动观测工作。自1962年在新丰江大坝上布设了我国第一个强震动观测台站以来，强震动观测台网的规模与密度有了显著增长。然而，应该看到，我国强震动观测与发达国家和地区相比尚有较大的差距，除台网密度仍有待提高之外，还突出表现在技术支撑系统不完备，系统功能还多局限于触发式的强震动记录，在震害快速评估、地震紧急处置、结构健康监测与诊断等工程服务方面尚处于起步阶段，直接服务工程和社会的能力亟需提升，这也严重制约着强震动观测工作的进一步开展。

随着数字强震仪的投入使用和现代通信技术的发展，使得强震动观测由原来的触发记录模式转变为实时记录传输成为了可能，这也为开展震害快速评估、结构健康监测和诊断奠定了基础。但与通常的结构健康监测系统不同的是，强震动台阵具有测点较少、传感器类型单一、对实时性要求较高等特点。强震动台阵的这些特点对传统的数据分析及结构诊断方法提出了新的挑战。理想的分析诊断方法应具有抗干扰性强，对传感器布置依赖程度小，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的特点。因此，研发适用于强震动台阵的结构分析诊断方法，已成为我国目前已建成的众多桥梁、建筑和水库大坝强震动监测系统迫切需要解决完善的一个技术难题。

图1 主跨1108米的珠江黄埔大桥南汊悬索桥

研究内容

本项目主要从实桥监测数据分析和有限元模拟两方面开展研究。为不失一般性，项目选取了典型悬索桥——珠江黄埔大桥南汊悬索桥作为研究对象。珠江黄埔大桥南汊悬索桥主跨1108m，主梁宽41.69m，桥塔高197m（图1），于2008年12月建成通车，为当时世界同类桥梁最宽、华南地区跨径最大的钢箱梁悬索桥，代表了我国近年来建成的规模大、技术复杂的特大型桥梁工程。广东省地震局于2009年通车伊始即在该桥上安装了24通道的实时强震动监测台阵，至今已积累了大量的连续监测记录。

项目主要研究内容包括：

（1）基于强震动台阵实时数据的桥梁结构多特征指标提取；

（2）桥梁有限元模型建立及修正；

图2 桥梁结构特征指标提取

图3 多指标融合诊断技术流程图

（3）桥梁数值模拟及多指标融合算法研究；

（4）融合算法和指标的实桥应用与检验。

研究成果

（一）基于实时数据的桥梁结构融合指标提取

一般来说，工程结构的损伤会导致刚度、质量及阻尼等结构参数的变化，这些参数的变化信息会隐藏在结构振动响应当中。尽管不能直观地从强震动台阵实时监测数据中看到结构损伤，但通过特定的分析方法可以从中提取结构特征指标，通过特征指标来对结构损伤进行诊断。

本项目以珠江黄埔大桥为例，从强震动实时监测数据中提取模态频率、小波包能量、主成分、二次协方差（CoC）矩阵等多种结构动力特性指标。选取的这些指标除了可有效反应结构状态之外，还具有计算过程基本不需人工干预、适合自动处理等优点，尤其适合海量实时监测数据的分析处理。图2是提取的4种桥梁结构特征指标示例。

由于实际工程自身结构复杂，并处于复杂的运营和自然环境之中，单一的动力特性指标往往只对特定的损伤信息敏感，或仅包含有限的信息，仅仅依靠单一指标进行损伤诊断可能会导致误判、漏判。因此，本项目的一个突出创新点就是采用信息融合技术将桥梁结构多个特征指标进行融合，最终得到一个融合指标，以此对桥梁结构的健康状况进行诊断。

为比较不同融合技术的优劣，本项目采用了加权平均、贝叶斯理论、D-S证据等3种融合算法对多指标进行融合，通过数值模拟算例来检验不同算法的适用性，最终得到适合悬索桥强震动台阵的结构诊断融合算法及指标。图3是所采取的多指标融合诊断技术的流程图。

（二）桥梁有限元模型建模及模型修正

根据设计图纸与材料参数，利用大型通用有限元软件建立了珠江黄埔大桥悬索桥有限元模型（图4）。为了使模型更接近于实际结构，根据强震动台阵记录到的环境振动监测数据，使用模态识别方法获取了大桥的各阶自振频率；以这些自振频率为基准，对有限元模型进行了修正。修正前后模型的各阶自振频率与实测频率之间的误差如图5所示。由图5可知，相比于初始模型，修正后模型的各阶频率更接近实际结构的自振频率。因此，修正后的模型能更准确地反映桥梁结构的当前动力特性。

图4 珠江黄埔大桥悬索桥有限元模型

图5 模型修正前后频率误差对比

（三）桥梁损伤模拟及损伤模式库的建立

在修正的有限元模型的基础上，对大桥模型施加不同的地震激励。通过计算桥梁各个部位的应力分布情况，来评估大桥的地震易损部位。进一步，根据桥梁易损部位的分析结果并考虑结构的对称性，选择桥塔、箱梁及悬索多个单元作为代表性损伤单元，进行下一步的损伤模拟。对每个单元分别设计了5种损伤工况，即单元刚度分别折减10%、20%、30%、40%及50%。根据上述损伤模式设计，对珠江黄埔大桥进行了损伤模拟，得到了不同构件损伤工况的模拟结果。

基于上述损伤工况设计及相应模拟结果，采取第一部分所述的特征指标提取算法，可获得与各种损伤工况对应的一系列桥梁结构特征指标及融合指标。最后，集合所有模拟的损伤工况及其对应的各种桥梁结构特征指标，可建立起一个珠江黄埔大桥悬索桥损伤模式库。典型的损伤特征指标模式样本如图6所示。

在地震、撞击等突发事件发生后，通过将实测得到的桥梁特征指标与损伤模式库中的特征参数进行快速比对，即可对桥梁可能出现的损伤及其位置和程度做出快速评估和诊断，从而为灾后应急响应和平时桥梁养护提供科学依据。当然，本项目只是开展了初步研究，随着有限元模型精度的提高和损伤模拟样本数量的增多，诊断的准确度有望进一步提升。

成果应用

本项目研发了一套适合悬索桥强震动台阵的结构诊断融合算法及相应指标，实现了对连续监测数据的实时分析，通过融合指标对结构损伤做出诊断和报警。所研发的算法及指标体系在珠江黄埔大桥强震动监测系统上进行了较长期的应用示范。基于2016年1月1日至2018年12月31日期间大桥强震动观测数据，计算得到了桥梁结构各独立特征指标及融合指标的计算值，以数据库格式储存；基于有限元损伤模拟建立了大桥损伤特征指标模式数据库，合计含23688个模式样本。

图7是部分时段融合指标计算结果示例，图中每个点代表每分钟计算得到的融合指标值，上下两条红线代表根据长期监测结果得到的95%置信区间范围。可见，在正常状态下，融合指标基本在95%置信区间内波动；一旦指标系统性地偏离了这个区间，代表结构可能出现损伤，可能的损伤位置及程度可结合损伤模式库进行进一步判断。

图6 桥塔单元损伤对应的特征指标模式样本示例

图7 融合指标计算结果示例

未来展望

本项目研究成果为悬索桥强震动台阵连续监测数据的分析处理和结构诊断提供了技术方法和实用工具，整个过程不需要人工干预，非常适合多结构台阵海量实时监测数据的分析处理。研究成果使得桥梁强震动监测系统能够在地震、台风、爆破或撞击等突发事件发生后，快速做出结构损伤评估和警报，为桥梁方和政府部门的抗震救灾工作提供决策依据；在日常状态下，可对桥梁结构健康状况进行实时监测诊断，为桥梁养护与管理决策提供科学依据。成果的投入使用可大大提高强震动台阵的数据利用效率，增强其服务社会和企业的能力，促进强震动监测的进一步推广和应用。

当然，研究成果还存在较大的发展空间，包括如何更可靠地识别结构损伤，如何更准确地确定损伤的位置及程度，如何拓展到其他类型的桥梁乃至高层建筑、水库大坝等更广泛的工程结构等等，这些问题有待进一步的研究和深入探讨。