Ước lượng dịch chuyển động và phân tích modal của các cây cầu dài bằng cách tích hợp nhiều GNSS và số liệu gia tốc

Yanbo Niu1, Jun Li1, Shukang Zhou1, Gaoyang Liu1, Yiqiang Xiang1, He Zhang1, Jiangpeng Shu2
1College of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang University, Hangzhou, 310058, P. R. China
2Innovation Center of Yangtze River Delta, Zhejiang University, Hangzhou, China

Tóm tắt

Tóm tắtSo với phân tích modal dựa trên gia tốc, dịch chuyển có thể cung cấp một kết quả xác định đáng tin cậy và ổn định hơn cho phân tích modal chỉ dựa trên đầu ra của các cây cầu dài. Tuy nhiên, các dịch chuyển được ước tính từ các bản ghi gia tốc thường không khả thi do độ trôi không thực tế. Nhằm đạt được kết quả chính xác và ổn định hơn để xác định các tham số modal, nghiên cứu này phát triển một cách tiếp cận tổng hợp dữ liệu có trọng số đa tỉ lệ để ước lượng phản ứng dịch chuyển trong giám sát động của các cấu trúc dựa trên hệ thống định vị toàn cầu (GNSS) và các phép đo gia tốc. Phương pháp này ban đầu đưa ra các ước lượng cục bộ từ các cảm biến dịch chuyển và gia tốc thông qua một thuật toán Kalman với nhiễu đo lường có màu, và sau đó sử dụng một tiêu chí tổng hợp có trọng số của biến phương tối thiểu để tổng hợp các kết quả của các ước lượng cục bộ. Sau đó, các tham số modal của cấu trúc được xác định bằng cách sử dụng thuật toán xác định không gian con ngẫu nhiên dựa trên dữ liệu (SSI). Phương pháp được đề xuất đã được xác thực trong một mô hình số bốn bậc tự do và sau đó áp dụng cho một cây cầu dài trong thực hành kỹ thuật. Các kết quả cho thấy phương pháp được đề xuất có thể giảm lỗi của dịch chuyển thu được từ GNSS và mở rộng khả năng nhận diện tần số bằng cách đưa vào thành phần dịch chuyển động từ phép đo gia tốc.

Từ khóa

#cầu dài #ước lượng dịch chuyển #phân tích modal #GNSS #gia tốc #tổng hợp dữ liệu có trọng số

Tài liệu tham khảo

Shu J, Ding W, Zhang J, Lin F, Duan Y (2022) Continual-learning-based framework for structural damage recognition. Struct Control Heal Monit 29:e3093. https://doi.org/10.1002/stc.3093

Zhao W, Liu Y, Zhang J, Shao Y, Shu J (2022) Automatic pixel-level crack detection and evaluation of concrete structures using deep learning. Struct Control Heal Monit 29:e2981. https://doi.org/10.1002/stc.2981

Shu J, Li J, Zhang J, Zhao W, Duan Y, Zhang Z (2022) An active learning method with difficulty learning mechanism for crack detection. Smart Structures and Systems 39:53–62. https://doi.org/10.12989/sss.2022.29.1.195

Piombo BAD, Fasana A, Marchesiello S, Ruzzene M (2000) Modelling and identification of the dynamic response of a supported bridge. Mech Syst Signal Process 14:75–89. https://doi.org/10.1006/mssp.1999.1266

Jia J, Feng S, Liu W (2015) A triaxial accelerometer monkey algorithm for optimal sensor placement in structural health monitoring. Meas Sci Technol 26:65104. https://doi.org/10.1088/0957-0233/26/6/065104

Gatti M (2019) Structural health monitoring of an operational bridge: a case study. Eng Struct 195:200–209. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2019.05.102

Masri SF, Sheng LH, Caffrey JP et al (2004) Application of a Web-enabled real-time structural health monitoring system for civil infrastructure systems. Smart Mater Struct 13:1269–1283. https://doi.org/10.1088/0964-1726/13/6/001

Moschas F, Stiros S (2011) Measurement of the dynamic displacements and of the modal frequencies of a short-span pedestrian bridge using GPS and an accelerometer. Eng Struct 33:10–17. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2010.09.013

Ince CD, Sahin M (2000) Real-time deformation monitoring with GPS and Kalman Filter. Earth, Planets Sp 52:837–840. https://doi.org/10.1186/BF03352291

Smyth A, Wu M (2007) Multi-rate Kalman filtering for the data fusion of displacement and acceleration response measurements in dynamic system monitoring. Mech Syst Signal Process 21:706–723. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2006.03.005

Kim J, Kim K, Sohn H (2014) Autonomous dynamic displacement estimation from data fusion of acceleration and intermittent displacement measurements. Mech Syst Signal Process 42:194–205. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2013.09.014

Xu Y, Brownjohn JMW, Hester D, Koo KY (2017) Long-span bridges: enhanced data fusion of GPS displacement and deck accelerations. Eng Struct 147:639–651. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2017.06.018

Yi T, Li H, Gu M (2010) Full-scale measurements of dynamic response of suspension bridge subjected to environmental loads using GPS technology. Sci China Technol Sci 53:469–479. https://doi.org/10.1007/s11431-010-0051-2

Górski P (2015) Investigation of dynamic characteristics of tall industrial chimney based on GPS measurements using random decrement method. Eng Struct 83:30–49. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2014.11.006

Shu J, Zhang C, Gao Y, Niu Y (2023) A multi-task learning-based automatic blind identification procedure for operational modal analysis. Mech Syst Signal Process 187:109959. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2022.109959

Niu Y, Ye Y, Zhao W, Duan Y, Shu J (2021) Identifying modal parameters of a multispan bridge based on high-rate GNSS–RTK measurement using the CEEMD–RDT approach. J Bridg Eng 26:04021049. https://doi.org/10.1061/(ASCE)BE.1943-5592.0001754

Niu Y, Ye Y, Zhao W, Shu J (2020) Dynamic monitoring and data analysis of a long-span arch bridge based on high-rate GNSS-RTK measurement combining CFCEEMD method. J Civ Struct Heal. Monit 11:35–48. https://doi.org/10.1007/s13349-020-00436-x

Kalybek M, Bocian M, Pakos W, et al (2021) Performance of camera-based vibration monitoring systems in input-output modal identification using shaker excitation. Remote Sens 13:3471. https://doi.org/10.3390/rs13173471

Mukhopadhyay S, Luş H, Betti R (2014) Modal parameter based structural identification using input-output data: minimal instrumentation and global identifiability issues. Mech Syst Signal Process 45:283–301. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2013.11.005

Pan C, Ye X, Mei L (2021) Improved automatic operational modal analysis method and application to large-scale bridges. J Bridg Eng 26:04021051. https://doi.org/10.1061/(asce)be.1943-5592.0001756

Sun M, Makki Alamdari M, Kalhori H (2017) Automated operational modal analysis of a cable-stayed bridge. J Bridg Eng 22:05017012. https://doi.org/10.1061/(asce)be.1943-5592.0001141

Brownjohn JMW, Magalhaes F, Caetano E, Cunha A (2010) Ambient vibration re-testing and operational modal analysis of the humber bridge. Eng Struct 32:2003–2018. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2010.02.034

Pereira S, Magalhães F, Cunha Á et al (2021) Modal identification of concrete dams under natural excitation. J Civ Struct Heal Monit 11:465–484. https://doi.org/10.1007/s13349-020-00462-9

Jimenez Capilla JA, Au SK, Brownjohn JMW, Hudson E (2021) Ambient vibration testing and operational modal analysis of monopole telecoms structures. J Civ Struct Heal Monit 11:1077–1091. https://doi.org/10.1007/s13349-021-00499-4

Ye X, Huang P, Pan C, Mei L (2021) Innovative stabilization diagram for automated structural modal identification based on ERA and hierarchical cluster analysis. J Civ Struct Heal Monit 11:1355–1373. https://doi.org/10.1007/s13349-021-00514-8

Ma J (2022) BDS/GPS deformation analysis of a long-span cable-stayed bridge based on colored noise filtering. Geod Geodyn. https://doi.org/10.1016/j.geog.2022.08.005

Huang K, Yuen KV, Wang L (2022) Real-time simultaneous input-state-parameter estimation with modulated colored noise excitation. Mech Syst Signal Process 165:108378. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2021.108378

Lu X, He X, Chen H, ZHENG R, (2021) Operational modal parameter identification with colored noise excitation. Chinese J Aeronaut 34:288–300. https://doi.org/10.1016/j.cja.2020.09.006

Choi HD, Ahn CK, Lim MT (2013) Time-domain filtering for estimation of linear systems with colored noises using recent finite measurements. Meas J Int Meas Confed 46:2792–2797. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2013.03.029

Chang G (2014) On kalman filter for linear system with colored measurement noise. J Geod 88:1163–1170. https://doi.org/10.1007/s00190-014-0751-7

Bajrić A, Høgsberg J (2018) Estimation of hysteretic damping of structures by stochastic subspace identification. Mech Syst Signal Process 105:36–50. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2017.11.042

Cancelli A, Laflamme S, Alipour A et al (2020) Vibration-based damage localization and quantification in a pretensioned concrete girder using stochastic subspace identification and particle swarm model updating. Struct Heal Monit 19:587–605. https://doi.org/10.1177/1475921718820015

Reynders EPB (2021) Uncertainty quantification in data-driven stochastic subspace identification. Mech Syst Signal Process 151:107338. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2020.107338

Guo J, Hu CJ, Zhu MJ, Ni YQ (2021) Monitoring-based evaluation of dynamic characteristics of a long span suspension bridge under typhoons. J Civ Struct Heal Monit 11:397–410. https://doi.org/10.1007/s13349-020-00458-5

Lei Y, Luo S, Su H (2018) Multi-rate data fusion based kalman filtering with unknown input for online estimation of dynamic displacements. Earth and Space 2018: Engineering for Extreme Environments - Proceedings of the 16th Biennial International Conference on Engineering, Science, Construction, and Operations in Challenging Environments

Savitzky A, Golay MJE (1964) Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures. Anal Chem. https://doi.org/10.1021/ac60214a047

Schafer RW (2011) What is a savitzky-golay filter? IEEE Signal Process Mag. https://doi.org/10.1109/MSP.2011.941097