本发明涉及水工混凝土结构损伤识别方法，特别是涉及一种基于压电陶瓷的水工混凝土结构损伤识别方法。
背景技术：
水工混凝土结构由于受自重荷载、静水压力、风荷载、温度变化，周围岩体的岩体内力，还要承受极端荷载，诸如地震、特大洪水、干旱等不利荷载，同时受材料性能劣化，设计、施工及管理方面缺陷影响，会不可避免地产生损伤，为保证水工混凝土结构健康运行，对其状态进行损伤识别至关重要。压电陶瓷成本低、灵敏度高，在结构损伤探测和识别中使用广泛。
对于混凝土大坝来说，其损伤的主要表现形式是裂缝，混凝土的早期裂缝难以被发现，若忽视微小裂缝任其发展，在水压力、物理化学侵蚀和环境的影响下，它们有可能逐步扩展形成宏观裂缝。若混凝土大坝出现宏观裂缝，极易发生应力集中现象，进而使该部位的结构发生破坏，最终可能使整个结构毁坏。因此，我们需要在水工混凝土结构未出现大面积的损伤或者损伤情况很小时，及时地对其健康状况进行反馈并提出合理化意见，防患于未然。
选择合适的监测方法对大坝等水工混凝土结构进行健康监测，尽早识别结构损伤，对保证结构正常运行、减小经济社会效益损失以及保障人民生命财产安全都具有重要意义。
自压电效应发现以来，利用压电陶瓷制成传感器，对结构进行损伤监测在各领域都得到广泛应用。压电陶瓷集感知和驱动功能于一体、体积小、反应灵敏、频响范围宽、价格低廉、易剪裁，将其制成传感器用于结构损伤监测不仅可以识别结构局部损伤，还可以对结构整体损伤进行识别。同时，还可以对结构进行长期、连续、实时监测。因此，利用压电陶瓷传感技术识别水工混凝土结构的损伤具有重要的意义。
然而，现有技术中采集到的信号难免含有噪声，使得响应数据的信噪比小，而含有特性参数的有用信号往往淹没在噪声里，因此需要采用一定的信号降噪方法和信号分析方法，将反应结构安全状态的有用信息提取出来。此外，由于水工结构一般体型巨大，自由度高，在模态参数识别的过程中就会存在虚假模态的问题，因此需要对上述问题进行改进，使得损伤识别方法具有实际应用价值。
技术实现要素：
发明目的：本发明的目的是提供一种能够解决现有技术中存在的缺陷的基于压电陶瓷的水工混凝土结构损伤识别方法。
技术方案：为达到此目的，本发明采用以下技术方案：
本发明所述的基于压电陶瓷的水工混凝土结构损伤识别方法，包括主动监测过程和被动监测过程，分别为：
主动监测过程包括以下步骤：
s11：利用滑动平均法将压电陶瓷传感器实测信号y(t)进行趋势项消除；其中，t为时间信号。
s12：利用改进经验模态分解法进行信号降噪，获得近基线、无噪声叠加的预处理信号；
s13：利用小波包对步骤s12得到的信号进行分解；
s14：求出信号的小波包能量谱；
s15：建立损伤指示指标，以此对结构损伤程度进行识别、对损伤进行定位；
被动监测过程包括以下步骤：
s21：利用滑动平均法将压电陶瓷传感器实测信号进行趋势项消除；
s22：利用改进经验模态分解法进行信号降噪，获得近基线、无噪声叠加的预处理信号；
s23：从步骤s22得到的信号中提取自由振动响应；
s24：对自由振动数据进行模态参数识别；
s25：建立损伤指示指标，进行有无损伤发生的判断和损伤程度的确定。
进一步，所述步骤s12具体包括以下步骤：
s12.1：得第l个imf信号cl(t)，l＝1,2,3，…，；
s12.2：从f(t)中减去cl(t)得到rl(t)，即rl(t)＝f(t)-cl(t)；将rl(t)作为原数据重复以上步骤，获得f(t)的第二个符合imf条件的分量c2(t)，如此循环n次，获得信号f(t)的n个符合imf条件的分量；其中，f(t)为步骤s11中实测信号y(t)的确定性成分。
进一步，所述步骤s12.1具体包括以下步骤：
s12.11：令k＝2；
s12.12：通过高斯过程在所有局部最大值间内插法得到上包络线uk-1(t)和下包络线vk-1(t)；
s12.13：通过式(1)计算上下包络线的均值mk-1(t)：
s12.14：用f(t)减去mk-1(t)，求得一个剔除低频的新数据序列hk-1(t)，即：
hk-1(t)＝f(t)-mk-1(t)(2)
其中，f(t)为步骤s11中实测信号y(t)的确定性成分；
s12.15：判断k是否等于k，k为最大迭代次数：如果是，则结束；否则，则继续进行步骤s12.16；
s12.16：如果hk-1(t)符合imf条件，则hk-1(t)就是f(t)的第k-1个分量；否则，令k＝k+1，然后返回执行步骤s12.12。
进一步，所述步骤s14具体包括以下步骤：
s14.1：通过式(3)提取响应信号小波包分解系数
其中，r(t)表示去噪后的新数据系列，ψj,h,i(t)为具备尺度指标j、位置指标h和频率指标i的小波包；
s14.2：对小波包分解系数进行重构，提取各个频带范围的信号，求出信号的小波包能量谱e：
其中，
其中，
进一步，所述步骤s15中，对结构损伤程度进行识别的过程如下：选用一个信号发射器发射波形信号，通过接收信号压电陶瓷传感器的幅值大小来对结构损伤程度进行识别：如果接收信号的幅值比无损工况下的幅值要小，则判定在所监测的区域内有损伤的存在；如果接收信号的幅值等于无损工况下的幅值，则判定所监测的区域内没有损伤的存在。
进一步，所述步骤s23中，通过随机减量法从预处理后的数据中提取自由振动响应。
进一步，所述步骤s25中的损伤指示指标为固有频率指标，第j阶固有频率指标fnj如式(6)所示：
其中，fuj是无损结构的第j阶自振频率，fdj是结构损伤状态下的第j阶自振频率。
有益效果：本发明公开了一种基于压电陶瓷的水工混凝土结构损伤识别方法，利用压电陶瓷传感器监测到的电信号，经过一系列的分析处理，能够从中有效地识别出水工混凝土的损伤，特别是裂缝损伤，即能准确判定有无损伤的发生，以及损伤发生的位置和损伤的程度。本发明能够在大坝安全监测系统中运用压电陶瓷监测技术来进行水工混凝土的损伤识别，其体积小，灵敏度高，响应速度快，能够在安全监测系统中得到较大的应用。
附图说明
图1为本发明具体实施方式中方法的流程图；
图2为本发明具体实施方式中主动监测时压电陶瓷传感器埋设位置的示意图；
图3为本发明具体实施方式中钢筋混凝土梁主动监测试验系统的示意图；
图4为本发明具体实施方式中钢筋混凝土梁主动监测试验切缝位置的示意图；
图5为本发明具体实施方式中不同损伤程度erps-2接收信号图；
图6为本发明具体实施方式中六种损伤工况总能量指标图；
图7为本发明具体实施方式中被动监测时各损伤工况下的固有频率指标。
具体实施方式
下面结合具体实施方式和附图对本发明的技术方案作进一步的介绍。
本具体实施方式公开了一种基于压电陶瓷的水工混凝土结构损伤识别方法，如图1所示，包括主动监测过程和被动监测过程，分别为：
主动监测过程包括以下步骤：
s11：利用滑动平均法将压电陶瓷传感器实测信号y(t)进行趋势项消除；其中，t为时间信号。
s12：利用改进经验模态分解法进行信号降噪，获得近基线、无噪声叠加的预处理信号；
s13：利用小波包对步骤s12得到的信号进行分解；
s14：求出信号的小波包能量谱；
s15：建立损伤指示指标，以此对结构损伤程度进行识别、对损伤进行定位；
被动监测过程包括以下步骤：
s21：利用滑动平均法将压电陶瓷传感器实测信号进行趋势项消除；
s22：利用改进经验模态分解法进行信号降噪，获得近基线、无噪声叠加的预处理信号；
s23：从步骤s22得到的信号中提取自由振动响应；
s24：对自由振动数据进行模态参数识别；
s25：建立损伤指示指标，进行有无损伤发生的判断和损伤程度的确定。
步骤s12具体包括以下步骤：
s12.1：得第l个imf信号cl(t)，l＝1,2,3，…，；
s12.2：从f(t)中减去cl(t)得到rl(t)，即rl(t)＝f(t)-cl(t)；将rl(t)作为原数据重复以上步骤，获得f(t)的第二个符合imf条件的分量c2(t)，如此循环n次，获得信号f(t)的n个符合imf条件的分量；其中，f(t)为步骤s11中实测信号y(t)的确定性成分。
本征模态函数(imf)需要满足两个基本条件，也称作imf条件：
1.整个数据段的极值点和过零点个数应相同或者相近，至多差一个。
2.局部均值为零。在任何一点，有限个局部极大值点拟合而成的上包络线和有限个局部极小值点拟合而成下包络线的均值都要为零。
步骤s12.1具体包括以下步骤：
s12.11：令k＝2；
s12.12：通过高斯过程在所有局部最大值间内插法得到上包络线uk-1(t)和下包络线vk-1(t)；
s12.13：通过式(1)计算上下包络线的均值mk-1(t)：
s12.14：用f(t)减去mk-1(t)，求得一个剔除低频的新数据序列hk-1(t)，即：
hk-1(t)＝f(t)-mk-1(t)(2)
其中，f(t)为步骤s11中实测信号y(t)的确定性成分；
s12.15：判断k是否等于k，k为最大迭代次数：如果是，则结束；否则，则继续进行步骤s12.16；
s12.16：如果hk-1(t)符合imf条件，则hk-1(t)就是f(t)的第k-1个分量；否则，令k＝k+1，然后返回执行步骤s12.12。
步骤s14具体包括以下步骤：
s14.1：通过式(3)提取响应信号小波包分解系数
其中，r(t)表示去噪后的新数据系列，ψj,h,i(t)为具备尺度指标j、位置指标h和频率指标i的小波包；
s14.2：对小波包分解系数进行重构，提取各个频带范围的信号，求出信号的小波包能量谱e：
其中，
其中，
步骤s15中，对结构损伤程度进行识别的过程如下：选用一个信号发射器发射波形信号，通过接收信号压电陶瓷传感器的幅值大小来对结构损伤程度进行识别：如果接收信号的幅值比无损工况下的幅值要小，则判定在所监测的区域内有损伤的存在；如果接收信号的幅值等于无损工况下的幅值，则判定所监测的区域内没有损伤的存在。
步骤s23中，通过随机减量法从预处理后的数据中提取自由振动响应。
步骤s25中的损伤指示指标为固有频率指标，第j阶固有频率指标fnj如式(6)所示：
其中，fuj是无损结构的第j阶自振频率，fdj是结构损伤状态下的第j阶自振频率。
本具体实施方式设计钢筋混凝土梁的截面尺寸为150mm×150mm×550mm。压电陶瓷传感器是截面直径为30mm、厚度为35mm的圆柱体。钢筋混凝土梁中埋有3个压电陶瓷传感器，极化方向都沿着钢筋混凝土梁的长度方向。钢筋混凝土梁的尺寸、钢筋的布置位置及压电陶瓷传感器的埋设位置如图2所示。
将erps-1作为驱动传感器，试验时接到波形发生器上，erps-2和erps-3作为接收器。钢筋混凝土梁的主动监测系统如图3所示。
首先，当钢筋混凝土梁在无损伤状态时，erps-1发射信号，分别用erps-2和erps-3接收信号。测完之后，用切缝机在梁的正中位置切出5mm的缝，同样用erps-1发射信号，分别用erps-2和erps-3接收信号。然后将缝加深至10mm、15mm，…，30mm，重复上述试验。试验工况如表1所示，钢筋混凝土梁切缝如图4所示。
表1钢筋混凝土梁主动监测试验
用agilent波形发生器发射92khz、10vpp的正弦波，采集无损工况和六种损伤工况下的信号数据。对比分析不同损伤工况erps-2接收信号，研究响应信号与损伤程度之间的关系。图5为钢筋混凝土梁无损伤、裂缝深度为5mm、深度为10mm时erps-2接收的信号，信号的采样频率为1000hz。从图中可以看出有损伤时的信号幅值比无损工况信号幅值小，并且随着裂缝深度增大，信号幅值减小。试验结果表明，压电传感器接收信号幅值随损伤程度的增加而减少，由信号幅值的变化可初步诊断结构损伤存在与否和损伤的程度。
分析同一损伤工况下，erps-2和erps-3的接收信号，探究压电传感器和裂缝间相对位置与响应信号之间的关系结果如图6所示。由图6可以看出,随着裂缝深度加大，总能量指标减少，这符合损伤程度越大应力波在结构中传播遇到裂损伤使能量衰减的规律。erps-3的总能量指标大于erps-2，这是由于erps-2的埋设位置更靠近裂缝，接收到的应力波的衰减程度更大，因此总能量更小。因此该指标可用于损伤的初步定位，裂缝位置在总能量指标更小的压电传感器的一侧。
对于被动监测来说，先对采集到的各测点的实测数据用滑动平均法进行消除趋势项、降噪，再分别对处理后的数据进行提取自由振动响应处理，接着用std法识别自振频率和振型。利用频率和振型计算各工况下的固有频率指标，如图7所示。
从图7中可以看出，随着损伤程度的加大，每一阶的固有频率指标曲线总体都呈上升趋势，因此可以通过固有频率指标来识别结构的损伤程度。
对于损伤定位的判断，可借助不同传感器监测部位的信号差异来确定，振动源的传播方式为从中心处往四周扩散，振动源的振动产生的波，被布置在其周围的传感器所接收到，沿着波的传播方向，逐步检验结构的损伤发生。利用传感器接收到的波与无损状态下的波进行比较，当波传播到第一个传感器，若传感器接收到的波的特性发生改变，则表明振动源到第一个传感器之间有损伤的发生，从而完成损伤的定位；若波的特性没有发生改变，则表明振动源到第一个传感器之间没有损伤的发生，继续往下一个传感器的位置上进行验证，若下一个波的特性发生改变，则表明第一个传感器到第二个传感器之间有损伤的发生，从而完成损伤的定位；若波的特性没有发生改变，则表明第一个传感器到第二个传感器之间没有损伤的发生，继续往下一个传感器的位置上进行验证，若直至验证到波的特性发生改变的传感器上或者最后一个传感器为止。对于波的特性发生改变的量化可选用信号的幅值指标。