基于桥梁支座脱空病害的AIS定位系统设计研究

摘要：传统的云计算诊断方法无法对桥梁支座病害做出精准判断，导致无法精准诊断出桥梁支座脱空病害位置。基于此，文章提出设计一种基于桥梁支座脱空病害的身份自动识别（Automatic Identification System，AIS）定位系统，该方法利用AIS定位系统，采用数据挖掘技术获得AIS数据作为支撑，结合桥梁支座病害诊断算法，帮助工作人员精准判断桥梁支座脱空病害位置，从而实现桥梁支座荷载作用下的动力响应及对桥梁支座的病害定量。经过实验验证，所提技术与预设的实际值相比，最大误差为0.2，最小误差为0，比云计算诊断技术的分析结果更精确，表明该技术具有较高的灵敏度，能准确地识别桥梁支座病害。

关键词：AIS数据；桥梁支座；脱空病害；诊断技术

中图分类号：U443.36 文献标识码：A   文章编号：1674-0688（2023）05-0040-04

0 引言

支座是桥梁的重要组成部分，用于传递桥面板和桥墩结构之间的力和承受桥面板带来的压力，同时在此过程中会引起桥内压力、横向力和支座承受力的变化，这类变化有可能对桥梁主体、桥板及桥墩造成一定程度的损害，存在降低桥梁使用寿命的风险。为解决此问题，相关学者进行了一系列研究，并取得一定进展。例如，闫宇智等［1］提出基于车激响应的桥梁支座脱空病害识别方法，是以模型修正方法为主要技术手段的桥梁支座脱空病害识别方法，并采用数值模拟和现场试验的方式对所提方法进行验证，该方法可实现支座脱空病害的定位和定量识别。李明哲等［2］开展了基于分步顶升法的桥梁支座更换应用研究，利用大型通用有限元软件Ansys，对采用分步顶升法的支座更换施工进行仿真分析及理论研究，有效地解决桥梁桥板因交通流量过大而产生的裂缝问题。但是，上述两种方法不能对病害部分进行精准定位，延误了维修时间，而且易受到冲击荷载影响，诊断支座病害的灵敏度较低，不能准确地识别出病害位置。

为解决传统方法存在的维修时间较慢、位置定位不准确等问题，本文提出基于桥梁支座脱空病害的AIS定位系统设计方法，通过数据挖掘技术获取AIS数据，结合桥梁支座病害诊断算法，帮助工作人员精准判断桥梁支座脱空病害位置，从而实现桥梁支座荷载作用下的动力响应及对桥梁支座的病害定量。

1 工程概况

十堰至天水联络线（G7011）路段主要施工工程为桥梁，该桥梁的支座为橡胶支座，工作人员在对桥梁进行养护与检查的过程中发现，大多数简支桥梁存在不同程度的脱空现象。在役桥梁中，大多数都是通过安装压力传感器对桥梁支座上的压力变化进行监测，当支座出现脱空病害时，由于支座失去了对桥梁的支撑作用，压力传感器也会及时检测到支座上的压力变化。通过对压力传感器采集数据进行分析，可以及时发现支座脱空病害，从而采取相应的维修措施，保障桥梁安全运行。安装压力传感器，必须预留出安装施工空间［3］，同时如果安装过程操作不当，会导致桥体出现裂缝。由于采用传统方法测量时会出现一定的误差，得到的测试结果不精准，很难应用到实际工作当中。基于以上问题，本文提出将AIS定位系统应用于桥梁支座脱空病害的诊断，实现梁支座脱空病害位置的精准定位。

2 桥梁支座脱空现象成因分析

通过分析系统数据可知，该桥梁支座脱空的原因总结如下。

（1）桥梁框架的病害与桥梁上部结构位移有密切关系，支座在桥梁的梁板与桥墩之间起到支撑作用，并将梁板上的荷载力传递到墩台上，板式支座受到梁体横向与纵向位移的影響，从而发生剪切变形。

（2）梁体与支座之间产生较大的摩擦力，导致梁体与支座点产生位移。同时，梁体的位移情况还会随着季节、温度的变化而发生变化。

（3）当支座内部的水泥砂浆损坏或支座间隙过大时，支座的承载能力会降低，导致支座稳定性降低。如果支座失去稳定，则会发生移位或下沉，导致支座与桥面板或桥墩表面接触不良，降低支座对桥梁的支撑作用，最终导致支座脱空。

3 桥梁支座病害诊断

3.1 诊断设备

利用AIS数据系统获取桥梁支座信息用于诊断桥梁支座病害的过程需要AIS设备辅助，其外部结构设置主要有卫星导航仪、航程数据计程仪、转向速度计向仪、显示操作终端等［4］。

3.2 诊断流程

桥梁支座脱空病害诊断流程如下。

第一步：拍摄。利用摄影机对桥梁梁板与支座的各个角度进行拍摄，通过调整透镜的角度，检查整个桥梁，如果发现支架悬空或其他问题，拍下照片传输到计算机系统。

第二步：检测边梁。边梁的外观检查由桥架镜和检查器完成，检查员对旧桥边梁进行外观质量或病害检查时，必须在桥外进行探伤。

第三步：通过传感器获取AIS数据后，采用声波检测法对支座的声波反射和衰减情况进行测量和分析，得到支座病害指数，用于桥梁支座脱空病害诊断。

3.3 诊断技术

采用数据挖掘技术能够有效采集桥梁支座数据，通过大数据分析技术对桥梁支座状态进行分析，并将数据输入AIS定位系统，实现桥梁支座的病害诊断。AIS定位系统能获取桥梁支座轨迹数据，其主要用来描述桥梁支座中运动物体位置信息的空间数据。AIS定位设备终端同时接收周边AIS信息和近岸岸台信息，完成航行数据交换［5］。在不同的应用场景下，轨迹数据挖掘有着不同的任务。在数据挖掘过程中，要进行序列型模式识别，序列型是指在同一时间间隔内，在某一大致位置物体的运动规律。掌握桥梁下支座的运动规律，有助于准确判断病害位置，轨迹异常代表桥梁支座可能发生病害。

3.4 诊断方法

3.4.1 桥梁支座在冲击荷载情况下的动力响应分析

桥梁冲击荷载可能会对桥梁支座产生较大的动力荷载，通过对支座进行动力响应分析，可以评估其在冲击荷载下的稳定性和安全性。作用在桥梁上的荷载计算公式如下：

[P=Mx..+Cx.+KX]                    （1）

公式（1）中，桥梁位移的响应数值为[X]；桥梁的整体结构质量矩阵为[M]；桥梁支座约束刚度结构矩阵为[K]；参数[C]为结构阻尼矩阵；桥梁的加速度与加速响应分别为[x.]和[x..]；[P]为桥梁节点垂直方向上的冲击力。

在瑞利（Rayleight）阻尼模型中，矩阵质量[M]与刚度矩阵[K]的线性组合可以用桥梁阻尼矩阵[C]表示，计算公式如下：

[C=αM+βK]                            （2）

其中：

[α=4πξ1f1f22-ξ2f12f2f22-f12]                   （3）

[β=1πξ2f2-ξ1f1f22-f12]                      （4）

公式（3）和公式（4）中，[f1]与[f2]分别代表桥梁在第1阶段与第2阶段的自振频率，[ξ1]与[ξ2]分别代表相对应的阻尼比。

3.4.2 支座病害定量分析

动力响应分析主要是通过数学建模方法，分析结构在受到动力荷载时的响应情况，用于评估结构的动力性能和安全性。假设质量矩阵不会改变，则运动方程（5）中第[j]节的为桥梁两端点支座病害指数为[θj]，所求得的1阶导数能夠得到：

[M?x..?θj+C?x.?θj+K?x.?θj=-?k?θj（βx.+X）]        （5）

公式（5）中，[X]为桥梁冲击力作用下的位移响应，[x]为加速度响应，[k]为第[k]迭代步。

第[k]迭代步的损伤指数向量[Ak]更新为桥梁的有限元模型刚度矩阵[Kk]，桥梁刚度矩阵的灵敏程度矩阵为[?k/?θjk]。对公式（5）进行求解后，得到桥梁位移响应[xk]、响应速度[x?k]及支座病害的灵敏度指数。

假设桥梁上设置有[NP]个测点，那么第[n（n=1，2，…，NP）]个测点的加速度响应构造的灵敏度矩阵如下：

[（Sn）k=?a（t1）?θ1?a（t1）?θ2…?a（t1）?θm?a（t2）?θ1?a（t2）?θ2…?a（t2）?θm??…??a（ti）?θ1?a（t1）?θ2…?a（ti）?θm?????a（ttotal）?θ1?a（ttotal）?θ2…?a（ttotal）?θmk]（6）

共计进行k次迭代试验，是针对桥梁支座的响应与实际损伤状态进行差值向量的测量：

[（ΔUn）k=a（t1）-a∧（t1），…，a（ttotal）-a∧（ttotal）tk]   （7）

公式（7）中，[total]代表时域相应的总点数。

应用罚函数法构造灵敏度方程：

[（Sn）k×（ΔA）k=（Δun）k]                       （8）

公式（8）中，[（ΔA）k]代表病害指数在第[K]步的摄动量。

对公式（7）进行求解后，可以确定公式（8）为最小值。

通过计算，更新桥梁病害指数向量。不断重复最小值求解过程，直至得到符合桥梁安全承受范围的结果。

3.4.3 支座状态评估标准的确定

参考以上计算过程，确定桥梁支座的相关参数（见表1）。

表1中，支座病害指数控制在-0.5～0.5范围内，该范围为安全警戒限值。

4 实验验证

4.1 实验环境

假设桥梁梁体支架脱空，进行动力分析时，采集的数据频率为1 024 Hz。通过检测高速铁路桥梁的梁体高度，验证基于AIS数据的桥梁支座脱空病害诊断技术的可行性。

4.2 实验过程

采用空间梁单元进行模拟，高速铁路双线32 m跨度的简支单箱梁桥，选取若干个单元，长度为2.2 m，横截面面积为9.235 m2，垂直弯曲惯性矩为11.343 mm4，质量密度为2 500 kg/m3。桥梁的两端、节点和跨中位置可以被视为刚体臂，臂的宽度相同，符合模拟桥梁在空间中扭转的特性。

桥梁支座的简单模型如图1所示。

图1中的冲击荷载作用于桥梁的不同位置，其响应测点位置不断变化。

4.3 测试方法

为检查轴承在最不利的载荷下是否松脱，在上轴承的底部和下轴承的顶部之间安装百分表，检测两者之间的接触面是否严密，并将百分表的负载分成若干级，分别进行记录。

在测试过程中，桥梁的位移算法测试是由2组不同的结构组成。在对支座的脱空施加理论支反力时，桥梁的支座与梁体的接触面未发生变化；如果支座的上接触面出现位移，则表明支座出现脱空现象。

4.4 实验结果分析

将AIS数据诊断技术和云计算诊断技术对病害指数分析结果的精准度进行对比，结果如图2所示。

由图2可知，基于云计算的桥梁支座脱空病害诊断技术的支座诊断稳定结果时间为7.5 s，实际支座病害诊断设置值为6 s，基于AIS数据的支座诊断技术的支座诊断稳定结果时间接近6 s。基于云计算的桥梁支座脱空病害诊断技术的诊断结果与预先设定的实际值在不同时间下的误差分别是0.2、0.4、0.15、0.1、0.2、0.3、0.6；而基于AIS数据的支座诊断技术的诊断结果与预先设定的实际值在不同时间下的误差分别是0.2、0、0.05、0、0.15、0.1、0.05。由此可知，针对支座上响应点采集数据的灵敏度，AIS数据诊断技术的灵敏度比云计算诊断技术高。

5 总结

为精准诊断桥梁支座脱空病害位置，本文研究了基于桥梁支座脱空病害的AIS定位系统，该方法利用AIS定位系统，采用数据挖掘技术获得AIS数据，结合桥梁支座病害诊断算法，精准地判断桥梁支座脱空病害位置，实现在桥梁支座荷载作用下的动力响应及对桥梁支座的病害定量，并对此进行实验验证。经过实验验证，所提技术与预设的实际值相比，最大误差为0.2，最小误差为0，比云计算诊断技术的分析结果更精确，表明该技术具有较高的灵敏度，能准确地识别桥梁支座病害。未来，为进一步提升识别的准确性，可结合机器学习等技术对数据进行智能化处理，以提高诊断效率和准确率。

6 参考文献

［1］闫宇智，战家旺，张楠，等.基于车激响应的桥梁支座脱空病害识别方法研究［J］.桥梁建设，2020，262（2）：22-27.

［2］李明哲，刘世忠，陈明权.基于分步顶升法的桥梁支座更换应用研究［J］.中外公路，2019，39（3）：158-161.

［3］王飞，黄小鹏，郭冬冬.基于AIS大数据分析的航道通航宽度计算方法［J］.水运工程，2020，575（11）：151-155.

［4］潘晋，黄义飞，夏天，等.基于AIS数据的桥梁防船撞结构冲击响应分析［J］.桥梁建设，2020，50（1）：32-37.

［5］任宇翔，赵建森，刘卫，等.基于AIS数据和LSTM网络的船舶航行动态预测［J］.上海海事大学学报，2019，40（3）：32-37.

【作者简介】刘浪，男，广西藤县人，任职于广西交科工程咨询有限公司，工程师，研究方向：道路桥梁工程。

【引用本文】刘浪.基于桥梁支座脱空病害的AIS定位系统设计研究［J］.企业科技与发展，2023（5）：40-43.