一种桥梁监测数据可靠性的验证方法与流程

本发明属于桥梁工程技术领域，具体涉及一种桥梁监测数据可靠性的验证方法。

背景技术：

大型桥梁健康监测系统是一个复杂的系统工程，融合了现代测试分析、计算机、数学理论和通讯等领域的尖端技术。健康监测系统的主体目标是通过测量反映桥梁环境激励和结构响应状态的某些信息，实时监测桥梁的工作性能和评估桥梁的工作状态，以保证桥梁的安全运营。近些年，随着对桥梁安全性和耐久性认识的提高以及新型的检测手段、监测技术及信息传输手段的不断涌现，使得结构长期监测技术有了长足的发展。自90年代以来，许多国家将健康监测系统安装在一些大型缆索承重桥梁和造型独特新颖的非传统结构的桥梁上。我国桥梁健康监测系统的研究与应用始于20世纪90年代后期，与其他国家相比，我国健康监测系统具有数量多、投资规模大的特点，如香港的青马大桥、舟山跨海大桥、苏通大桥和汀九大桥等。目前，国内已有上百座大型桥梁安装了健康监测系统。经过二十多年的积极探索，研究人员在桥梁健康监测领域取得了一定的成果，但是由于监测系统本身的稳定性、耐久性和抗干扰性的不足以及传感器受环境因素的影响，监测数据的可靠性往往难以保证。

监测数据是桥梁预警和状态评估研究的重要数据支撑之一，其可靠性是进行各项深入研究的重要前提。目前，基于监测数据的参考资料未见对数据可靠性进行验证的研究。因此，对监测数据可靠性的验证方法进行研究具有重要意义。

技术实现要素：

为解决上述问题，本发明公开了一种桥梁监测数据可靠性的验证方法，利用已有的监测数据，验证其可靠性，确保桥梁运营安全。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：

一种桥梁监测数据可靠性的验证方法，首先提取连续固定时长的桥梁对称位置的监测数据；由于桥梁结构的对称性，在荷载作用下桥梁对称位置的监测数据应该具有较高程度的相似性，采用斜率灰色关联度方法计算对称位置两组监测数据的关联程度；分别计算该监测位置不同类型传感器监测数据和不同位置相同传感器监测数据的关联程度，以计算得到的灰色关联度数值序列为指标，若各组对称位置监测数据的关联度均处于较高的水平，则认为桥梁监测数据均具有较高的可靠性水平；若出现监测数据关联性较差，其他组数据的关联性较好，则认为关联性较差的监测数据的可靠性不足；若所有的监测数据的关联性均出现不足，则认为桥梁可能出现异常，需要进行详细检查。

进一步的，一种桥梁监测数据可靠性的验证方法包括如下具体步骤：

1)，选取关注位置处对称位置的监测数据，根据桥梁的对称性，提取连续固定时长的对称位置的同类监测数据。

2)，对选取的监测数据进行预处理，计算固定时长内所有监测数据的平均值，用实测的监测数据减去均值，得到一组均值为0的数据。

3)，对对称位置监测数据的相似性进行评估，本发明采用斜率灰色关联度分析法评估对称位置监测数据随时间变化趋势的一致性，斜率灰色关联度能够满足梁刚统一化处理后的保序效应，均值化、初值化均不会改变灰色关联度序集。斜率关联度的计算公式为

式中，n是连续固定时长内的监测数据数量；和分别为对称位置1和对称位置2处的监测数据；和是对称位置1和对称位置2处的相邻时刻监测数据差值，可表示为和

4)，若计算得到的相似性指标满足要求，则认为分析的监测数据具有较高的可靠性。

5)，若计算得到的相似性指标不满足要求，分别选取相同位置不同类型传感器n组对称位置监测数据和相邻位置相同类型传感器的m组对称位置监测数据，依次进行数据预处理和相似性指标的计算，形成序列指标

式中，ri^j为对称位置两组监测数据的关联度，其中i表示不同的位置，j表示不同类型的传感器。

a)，若序列指标中任意ri^j均不满足相似性的要求，则认为桥梁结构出现异常，需要进行特殊检查。

b)，若序列指标中存在ri^j满足相似性的要求，则认为该对称位置的监测数据关联性较差，认为相关的监测数据的可靠性不足。

本发明的有益效果是：

本发明提出的一种桥梁监测数据可靠性的验证方法，充分利用了桥梁结构的对称性特点，基于灰色关联度理论计算对称位置监测数据的关联度作为监测数据相似性的评价指标。为了进一步论证监测数据的可靠性，识别桥梁异常或损伤给桥梁对称位置监测数据相似性带来的影响，分别选取相同位置不同传感器和不同位置相同传感器的对称位置监测数据进行相似性评估，增加了监测数据可靠性验证的可信度。有效地验证监测数据的可靠性，是桥梁损伤识别和状态评估等研究的重要前提，是保证后续研究结论正确性的重要保障。

附图说明

图1是桥梁监测数据可靠性验证方法流程图；

图2是18#斜拉索对称位置1索力监测时间序列值；

图3是18#斜拉索对称位置2索力监测时间序列值；

图4是18#斜拉索对称位置索力差值对比；

图5是17#斜拉索对称位置索力差值对比；

图6是19#斜拉索对称位置索力差值对比；

图7是18#斜拉索位置对应挠度对称位置挠度差值对比。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。

一种桥梁监测数据可靠性的验证方法，首先提取连续固定时长的桥梁对称位置的监测数据；由于桥梁结构的对称性，在荷载作用下桥梁对称位置的监测数据应该具有较高程度的相似性，采用斜率灰色关联度方法计算对称位置两组监测数据的关联程度；分别计算该监测位置不同类型传感器监测数据和不同位置相同传感器监测数据的关联程度，以计算得到的灰色关联度数值序列为指标，若各组对称位置监测数据的关联度均处于较高的水平，则认为桥梁监测数据均具有较高的可靠性水平；若出现监测数据关联性较差，其他组数据的关联性较好，则认为关联性较差的监测数据的可靠性不足；若所有的监测数据的关联性均出现不足，则认为桥梁可能出现异常，需要进行详细检查；包括如下具体步骤：

1)，选取关注的监测数据对应的传感器位置，根据桥梁的对称性，提取连续固定时长的对称位置的同类监测数据，该固定时长应该根据荷载的作用周期选取，选取荷载作用的一个或数个完整周期作为一个研究时长；

2)，采用灰色关联度分析法评估对称位置监测数据随时间变化趋势的一致性，斜率灰色关联度能够满足梁刚统一化处理后的保序效应，均值化、初值化均不会改变灰色关联度序集。斜率关联度的计算公式为

式中，n是连续固定时长内的监测数据数量；和分别为对称位置1和对称位置2处的监测数据；和是对称位置1和对称位置2处的相邻时刻监测数据差值，可表示为和

3)，分别选取相同位置不同类型传感器n组对称位置监测数据和不同位置相同类型传感器的m组对称位置监测数据，计算其关联度值，形成序列指标

式中，ri^j为对称位置两组监测数据的关联度，其中i表示不同的位置，j表示不同类型的传感器。

a)，若序列指标中任意ri^j的值均大于给定的阈值[r]，则认为各组监测数据对称位置均具有较高的关联性，认为桥梁监测数据具有较高的可靠性；

b)，若序列指标中存在ri^j的值小于给定的阈值[r]，则认为该对称位置的监测数据关联性较差，认为相关的监测数据的可靠性不足；

c)，若序列指标中所有的ri^j的值均小于给定的阈值[r]，则认为桥梁结构出现异常，需要进行进一步详细检查。

可以通过经验和试算确定上述阈值[r]的具体取值。

实施例：以某斜拉桥为例，选取该斜拉桥的18^#斜拉索索力的监测数据作为研究对象，选取20秒的连续监测数据作为研究时长，索力的测量频率为10hz，所以用于研究的索力监测数据为200个。18^#斜拉索监测索力值分别如图2、3所示，若单独分析斜拉索索力的监测数值，无法判断监测数据是否可靠。

对监测数据进行预处理，即所有监测数据减去该组数据的平均值，得到两组均值为0的分析数据序列。根据式(1)，计算对称位置索力监测数值的斜率关联度，计算结果为0.8038，对称位置监测数据差值随时间序列波动状况如图4所示。根据经验和统计结果，斜率关联度的阈值[r]设定为0.90，18^#号斜拉索对称位置处索力监测数据不满足要求，分别选取17^#和19^#斜拉索和18^#斜拉索处对应的挠度监测数据，计算上述位置处监测数据的斜率关联度，以验证是否是结构异常使得斜拉桥对称位置处各种响应出现差异。根据上述步骤，首先对监测数据进行预处理，然后根据式(1)计算斜率关联度，17^#斜拉索索力、19^#斜拉索索力和18^#斜拉索对应位置挠度的斜率关联度分别为0.9782、0.9377和0.9761，均满足斜率关联度的阈值r≥[r]＝0.90的要求，各监测数据差值的对比如图5，图6和图7所示。根据式(2)，可以得到斜率关联度的序列指标由序列指标可知，除18^#斜拉索索力之外，各对称位置监测数据具有很高的相似性，可以排除结构异常引起18^#斜拉索对称位置响应出现差异的可能性，即可认为18^#斜拉索对称位置索力监测数值的可靠性不足。

本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。