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      環(huán)境激勵下簡支梁式結構的動力參數識別研究

      2018-04-25 06:11:31李煒明
      鐵道建筑 2018年4期
      關鍵詞:階數時域模態(tài)

      李煒明,任 虹

      (1.武漢輕工大學 土木工程與建筑學院,湖北 武漢 430023;2.普渡大學,美國印第安納州西拉法葉 47907)

      由于土木工程結構體積大,傳統(tǒng)激勵方式輸入能量相對較小,不能有效激勵出結構的模態(tài),而大能量的激勵方式各項成本投入較大,在測試過程中需要中止結構的正常運營,有時還會對結構造成損傷。因此,環(huán)境激勵方法在土木工程監(jiān)測中應用較多,但通常缺乏較為深入的動力試驗作為分析基準。DOEBLING等[1]在1997年通過實際工程對環(huán)境激勵與錘擊激勵下橋梁結構的動力響應進行對比分析,發(fā)現(xiàn)在自然開放環(huán)境下錘擊激勵的結構響應不顯著,有必要引入環(huán)境振動的方法(Ambient Vibration Method,AVM)對結構進行激勵。特征系統(tǒng)實現(xiàn)算法(Eigensystem Realization Algorithm,ERA)在1984年由美國NASA的Langley研究中心的JUANG和PAPPA提出,主要用于大型結構的模型辨識和飛行器參數的識別[2-4]。ERA作為一種典型的基于環(huán)境激勵的測試方法引入到土木工程領域中,可實現(xiàn)對結構動力參數的識別。

      2001年QIN等[5]用ERA對青馬大橋的模態(tài)參數進行了識別;BROWNJOHN[6]在2003年將ERA成功應用于高層結構的參數識別;2006年以來,ERA被廣泛應用于橋梁參數識別,如紐約的Brooklyn大橋[7]、日本的Hakucho大橋[8-9]、洛杉磯的Vincent Thomas大橋[10]。此外,也有學者采用隨機子空間識別方法(Stochastic Subspace Identification,SSI)進行環(huán)境激勵下橋梁結構的動力參數識別[11]。

      本文在前期工作中對一框架結構實現(xiàn)了基于特征系統(tǒng)實現(xiàn)算法對結構動力參數的識別[12],但未與多種激勵形式識別過程和試驗結果進行對比。因此,本文設計基于簡支梁的動力試驗,對比分析在錘擊激勵、行車激勵與環(huán)境激勵下特征系統(tǒng)實現(xiàn)算法的辨識過程與辨識結果。

      1 梁式結構與激勵的基本動力特性

      1.1 試驗設計

      本文設計的一簡支梁式結構由3部分構成:6 m工字鋼、兩端導向平臺及減速平臺、簡支梁支座。梁式結構動力試驗見圖1。

      圖1 梁式結構動力試驗

      1.2 主梁基本動力特性

      試驗設計了3類激勵類型,即通過力學試驗擊錘實施的錘擊激勵、通過自制小車施加的行車激勵和實驗室的環(huán)境激勵。采集圖1傳感器收集的數據,繪制主梁典型時域響應,見圖2??芍?,小車進出主梁段,位移、加速度均存在顯著跳動,由此產生響應峰值;對應區(qū)段內應變變化不明顯。根據結構動力學原理可計算簡支主梁的前4階模態(tài)的振型,見圖3。

      圖2 主梁典型時域響應

      圖3 主梁前4階模態(tài)的振型

      1.3 環(huán)境激勵的動力時域特征

      3類激勵的動力時域特征見圖4—圖6??芍?,錘擊激勵的加速度信號波峰明顯,應變信號波峰不明顯;行車激勵的加速度信號在小車進出簡支梁時存在對應峰值,而應變信號在小車通過簡支梁時呈現(xiàn)對應的波浪形;因為環(huán)境激勵時不存在人為激勵,所以加速度信號無明顯變化,應變信號在較小范圍內無規(guī)則波動。

      圖4 錘擊激勵的動力時域特征

      圖5 行車激勵動力時域特征

      圖6 環(huán)境激勵動力時域特征

      2 特征系統(tǒng)實現(xiàn)算法

      在特征系統(tǒng)實現(xiàn)算法中,先基于結構的環(huán)境激勵信號構造Hankel矩陣,然后對矩陣進行奇異值(Singular Value Decomposition,SVD)分解得到原矩陣的狀態(tài)矩陣、控制矩陣與觀測矩陣的一組觀測量,最后通過系統(tǒng)定階確定系統(tǒng)參數中一組最小實現(xiàn)。多自由度系統(tǒng)振動微分方程變化后的一階微分方程組[12]為

      (1)

      根據系統(tǒng)辨識理論可得到離散時間下的空間狀態(tài)方程,即

      (2)

      式中:A1,B1,G分別為時間離散域的系統(tǒng)矩陣、控制矩陣和觀測矩陣;k為采樣點序號;x(k)為kΔt時系統(tǒng)的狀態(tài)向量;y(k)為kΔt時系統(tǒng)的實測響應向量;f(k) 為kΔt時系統(tǒng)的激勵。

      通過Markov參數(脈沖響應數據)構造廣義Hankel矩陣,即

      (3)

      在式(3)中的矩陣中,每一個元素均為m×n維矩陣,且α=1,2,3,…,β=1,2,3,…。

      (4)

      (5)

      (6)

      Z=e∧Δt

      (7)

      式中:∧為A1的特征值矩陣。

      阻尼比為

      ξi=Re(zi)/ωi

      (8)

      3 試驗結果分析

      環(huán)境激勵下簡支梁結構的參數識別過程見表1。若拓展模態(tài)置信指標(Extend Modal Assurance Criterion,EMAC)、模態(tài)置信指標(Modal Assurance Criterion,MAC)、模態(tài)相位共線性指標(Modal Phase Collinearity,MPC)、一致模態(tài)指標(Consistent-Mode Indicator,CMI)分別取30%,20%,90%,5%為閾值,則可剔除系統(tǒng)虛假模態(tài)。若EMAC,MAC,MPC,CMI均大于各自閾值,可對結構的實際階數、頻率、阻尼等進行定階,由此可確認結構的各階模態(tài)參數。表1中,當系統(tǒng)階數為2時,EMAC,MAC,MPC,CMI分別為52.42%,42.90%,97.38%,大于上述相應閾值。根據特征系統(tǒng)實現(xiàn)算法的理論,系統(tǒng)階數2時對應系統(tǒng)實際模態(tài)階數1;對于其他實際模態(tài)階數的確認可以參照上述過程。由此,根據過程參數EMAC、MAC、MPC、CMI在辨識過程中的特點,可以將表1中第1列的第1~20階中的虛假模態(tài)剔除,得到第1,3,4階的實際模態(tài)系數。

      表1 環(huán)境激勵下簡支梁式結構的參數辨識過程

      在ERA的辨識過程中,確定Hankel矩陣階數是難點所在。階數大小合適與否將直接影響識別結果的精度。階數取值太小,容易造成漏失模態(tài)的現(xiàn)象,階數取值太大,又會降低識別的精度從而影響識別的效果。通過模型階次估計方法中赤池信息準則(Akaike Information Criterion,AIC)等方法,可以幫助Hankel矩陣進行定階。

      不同激勵下簡支梁式結構辨識結果對比見表2??芍涸?種激勵形式下,實際第1階模態(tài)分別對應于錘擊激勵、行車激勵、環(huán)境激勵的第3,2,2階的系統(tǒng)階數,實際第3階模態(tài)分別對應第11,9,11階的系統(tǒng)階數,實際第4階模態(tài)分別對應第19,19,19階的系統(tǒng)階數。說明環(huán)境激勵遺漏了實際的第2階模態(tài),即本文試驗識別出了環(huán)境激勵的第1,3,4階頻率。識別結果中,對于不同激勵形式,同一實際模態(tài)對應的系統(tǒng)階數存在差異,但不影響ERA的工程應用。環(huán)境激勵下遺漏模態(tài)的原因:①環(huán)境激勵背景噪聲較大,輸入信息相對復雜;②ERA在計算過程中存在奇異值的截斷步驟,雖然減小了計算量,但造成了信息損失。另外,對比3種激勵下基于EAR方法所識別出的頻率數值可以發(fā)現(xiàn):環(huán)境激勵下基于ERA方法的識別結果,無論與理論計算值對比,還是與錘擊激勵、行車激勵的識別值對比,在精度上都能夠滿足工程需要。

      表2 不同激勵下簡支梁式結構辨識結果對比

      3類激勵的特征值和辨識頻率分別見圖7和圖8。圖7中橫坐標為特征值序號,縱坐標為特征值的對數。由圖7可知,對于不同激勵形式,各階特征值的起始數值存在差異,變化過程差異不顯著;在20階以后,特征值基本連續(xù)變化。圖8中圓點為識別頻率,虛線部分分別對應本文同一簡支梁結構的前4階頻率。由圖8可知:錘擊激勵、行車激勵的識別頻率在第1~4條虛線都有相對集中的分布,而環(huán)境激勵只在第1,3,4階頻率上有圓點的集中分布,在第2階的虛線上幾乎沒有識別出來的頻率信息。對比表2可以發(fā)現(xiàn):在環(huán)境激勵下,遺漏了第2階實際模態(tài)的頻率(虛線),而第1,3,4階頻率可以識別;在錘擊激勵下,因輸入信號相對單一,故各階頻率的識別較為完整;行車激勵在工程上雖然相對復雜,但在實驗室條件下為單方向、單車輛,且一次通過,所以輸入信號相對簡單,能較為完整地識別出各階頻率。因此,環(huán)境激勵是本文激勵中相對復雜的激勵形式,ERA算法對所能識別階數的頻率有著較好的適用性。

      圖7 3類激勵的特征值

      圖8 3類激勵的辨識頻率

      4 結論

      1)由于環(huán)境激勵方法不同于傳統(tǒng)試驗狀態(tài)模態(tài)分析法,無法設計激勵形式及激勵能量,且與測試時構件所處環(huán)境有較大關系,有可能會對結構激勵不充分,從而難以識別部分階次的頻率。本文試驗過程中,通過ERA能辨識出結構的第1,3,4階頻率,精度能滿足工程要求。

      2)在實驗室條件下,結構的環(huán)境激勵相對穩(wěn)定,不包含類似工程中的突然風等瞬時的強激勵干擾;在運營條件下,結構的環(huán)境激勵呈現(xiàn)更為顯著的不確定性與非穩(wěn)態(tài)性。因此,在工程中可以選擇干擾較少的時間區(qū)段進行環(huán)境激勵測試,例如風速較為穩(wěn)定時段。

      3)雖然基于環(huán)境激勵的橋梁動力參數識別方法具有上述局限性,但基于環(huán)境激勵的方法不會因為橋梁結構工程體積龐大,需要較大激振力而造成結構局部損傷,且不需要中斷橋梁的正常運營,不需要另外布置激振設備,具有較好的經濟性;對于工程橋梁的野外測試有著良好的適用性。本文建議將基于環(huán)境激勵的識別方法作為橋梁運營狀態(tài)的初步測試方法與常規(guī)在線測試方法;如發(fā)現(xiàn)異常,再基于其他方法進行確認與深化。這樣既能充分發(fā)揮環(huán)境激勵方法的優(yōu)點,又能避免其局限性。

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