土木工程结构健康监测的研究进展综述

土木工程结构健康监测的研究进展综述摘要:对于大量进入老龄和维护期的土木工程结构,其安全性倍受重视,而具有多学科交叉特点的结构健康监测技术则是支撑土木工程基础设施安全运行和适时维护的一个有力工具。首先对各种结构损伤检测方法和无线智能传感技术的最新研究成果进行了回顾和评述;讨论了在线结构健康监测系统的关键问题;最后对结构健康监测和损伤检测领域今后的发展方向进行了展望。关键词:结构健康监测;损伤检测;振动参数;智能传感技术ASUMMARYREVIEWOFRECENTADVANCESINRESEARCHONSTRUCTURALHEALTHMONITORINGFORCIVILENGINEERINGINFRASTRUCTURES(1.DepartmentofCivilEngineering,UniversityofShanghaiforScienceandTechnology,Shanghai200093,China;2.DepartmentofCivilEngineering,CaliforniaUniversityatLosAngeles,LosAngelesCA90095,USA)Abstract:Thestructuralhealthmonitoring(SHM)withthecharacteristicofmultidisciplinaryisapowerfultooltosupporttheoperationalsafetyandappropriatemaintenanceforcivilengineeringinfrastructures.Therecentadvancesinresearchonvarietiesofdamagedetectionmethodsandwirelesssmartsensingtechnologyarestated.ThefocusesoftheonlineSHMarediscussedandthepotentialchallengesinthefuturetoSHManddamagedetectionareaddressed.Keywords:structuralhealthmonitoring;damagedetection;vibrationparameter;smartsensingtechnology工程结构自建成后,随着服役时间的增长,不断受环境侵蚀和各种荷载以及自然灾害等的作用,若没有适当的维护,将使十木工程基础设施的状态逐渐趋于劣化而变得不可靠。例如,由于缺乏维护,美国联邦公路管理局(FHWA)声称,到2003年为止,美国27.1%的桥梁有结构缺陷或功能退化,而对所有59万多座桥梁进行更新和适当修复,需要今后20年每年投资94亿美元。2007年6月15日我国广东省九江大桥和美国当地时间2007年8月1日明尼苏达州位于密西西比河上的高速公路135W桥的坍塌,造成了很大的生命财产损失,对工程界产生了极大的震动,也使人们对很多工程结构的安全产生了疑问。造成结构倒塌和破坏的因素极其复杂,例如设计和施工不当以及随意改变使用功能;自然灾害、爆炸和冲击碰撞;还有就是结构损伤导致的结构破坏。对于受环境因素、载荷和自然灾害导致损伤、累积以及抗力衰减的工程结构,如上面的两个例子,可以通过一定的检测手段与方法来判断结构是否存在损伤,并对损伤定位和评估加固来避免破坏,这方面的研究成为目前学术和工程界的热点问题,国内外相关文献报道逐年上升。实现对土木工程基础设施的损伤检测和识别过程称为结构健康监测(StructuralHealthMonitoring,简写为SHM)。SHM过程包括从传感器阵列获得周期性采样的动力响应观测过程,从采样数据提取损伤敏感特性并对这些特性进行统计分析,然后用于判定当前结构系统的健康状态。SHM技术是支撑大型复杂土木工程基础设施安全运行和适时维护的一个有力工具。对于长期的SHM,根据结构完成预定功能的能力,考虑由于长期运行不可避免的老化和性能下降,这个过程输出周期性更新的信息(ModelUpdating)。在极端情况下,如爆炸、冲击或地震作用,SHM可用于快速灾害调查和近乎实时的提供关于结构整体的可靠信息。文献[1-2]对近期SHM的发展现状作了详细的总结和评述,然而传统方法是以数据采集和信息分析为主,其最大的缺点是设备昂贵、系统安装耗时以及数据量庞大。1结构损伤检测和识别技术结构发生损伤时,会不同程度地引起结构参数如质量、刚度和阻尼的变化,进而导致结构自振频率、振型和阻抗的96IndustrialConstructionVol.39,No.3,2009工业建筑2009年第39卷第3期变化。现有很多损伤检测方法都是根据这些参数而提出的,文献[3-6]对这些方法作了较为全面的阐述和评价。宗周红等[3]从损伤诊断、系统识别和模型修正以及传感器布置几个方面对土木工程结构损伤研究进展进行了综述;Rytter[4]在其博士论文中将损伤识别分为四个递进层次;第一层次确定结构中是否存在损伤;第二层次在第一层次的基础上确定损伤的几何位置;第三层次在第二层次基础上对损伤的严重程度进行量化;第四层次在第三层次基础上预测结构的剩余使用寿命。Farrar和Worden[5]将损伤识别分成5个过程,包括SHM,条件监测,无损检测评估,统计过程控制和损伤预测。Giraldo[6]在其博士论文中则将损伤检测与识别分成三种类型:基于振动的方法、基于静力的方法以及结构的直接检测方法。由于结构健康监测多学科交叉的特性,使得严格分类很困难也不科学,这里采用文献[6]的分类方法进行阐述。1.1基于结构振动损伤检测和识别基于振动的损伤检测有几方面的优点:通常不必事先知道损伤位置,布置传感器时也不用布置在损伤位置附近;另外,用有限的传感器就可以提供足够信息来确定损伤位置和损伤严重程度,甚至于大型结构和复杂结构也不例外;振动测量不需要大型设备,除非进行强迫振动测试,从检测振动特性变化的损伤识别方法已经发展了很多不同的分析技术,目前主要有:基于振动参数(频率、模态变化,模态曲率、柔度曲率等)的方法;有限元模型更新方法;统计模型方法;遗传算法和人工神经网络方法;小波变换以及小波变换神经网络方法等。1.1.1基于振动参数的方法Humar等[7]和Yan等[8]对基于振动的结构损伤检测的研究现状和发展进行了回顾。Humar等[7]以实例对模态曲率法、基于柔度矩阵改变法、基于柔度模态改变法、损伤指数法、基于模态残余向量法、矩阵更新法进行了比较研究和述评,说明了各种方法的缺点。指出损伤指数法预测损伤位置最为成功,同时对测量误差不敏感,但该方法在损伤构件对测量模态的能量贡献较小时不可靠。Yan等[8]总结了各种基于结构动力特性参数的结构损伤检测方法,介绍了结构损伤检测中的智能损伤诊断原理和其应用前景。Sophia等[9]将结构自振频率对于局部刚度变化的灵敏度列为待定方程组,利用采集的损伤前后不完全自振频率变化的数据以及马尔可夫参数识别损伤位置和程度。Pandey等人[10-11],提出了利用曲率模态和柔度改变量进行损伤检测的方法。结果显示模态保证准则(MAC)和坐标模态保证准则(COMAC)对于早期损伤检测不够灵敏;曲率模态的改变仅发生在损伤局部区域,可用以指示损伤位置;柔度矩阵随频率增长快速收敛,它可以由前几阶低频模态准确估计。另外仅测量低频模态的好处是不必关心某些结构的高频成分导致的非线性问题。该方法不需要分析模型,所有的计算都是直接从结构采集的试验数据进行的。Bernal[12]提出一种新的基于柔度的损伤定位向量(DLV)的方法,该方法理论上是根据刚度与损伤相关的位置查找柔度变化的过程,在没有误差时,该方法能从给定传感器设置情况下以可达到的最大分辨率给出柔度变化。Gao等[13]进行了基于柔度DLV方法的空间桁架结构的试验研究,通过损伤前后结构柔度矩阵的改变来计算荷载向量,然后将其作为静力作用到未损伤分析模型上进行静力分析并定位结构损伤。Hadjileontiadis等[14]基于分形维数分析,提出了梁结构的裂缝检测因子(FDCD),它可以有效地用于实际损伤检测。因为是直接对信号进行运算的时域算法,所以该算法具有快速高效的特点而可用于实时监测环境。研究结果表明,该方法比小波分析对噪声或测量误差更具鲁棒性。Zhang和Aktanp[15]提出了结构损伤识别一致荷载面(ULS)的概念,即在结构所有自由度上同时施加单位荷载,则在所有这些单位荷载作用下的位移向量称为ULS。研究发现ULS对试验误差最不敏感。Wu等[16]进行了一个立交桥数值算例的截断误差研究,结果显示ULS对局部损伤非常敏感,但对所用的模态数和边界条件不敏感。Wang[17]采用ULS和对文献[14]改进的FD方法,提出了两种新的损伤检测算法,即广义分形维数法(GFD)和简化裂缝平滑方法(SGS),试验与分析结果显示,两种方法可以用于梁类结构的损伤检测和估计。从测量数据中尽可能多地提取结构损伤信息是很重要的,为此Yang[18]提出了两种方法:一种基于经验模态分解(EMD),从测量数据中提取由于结构刚度的突然改变导致的损伤峰值信号变化,可检测到损伤时刻和位置;二是基于EMD和Hilbert变换,进行损伤时刻检查并确定损伤前后结构的自振频率和阻尼比。采用国际结构控制协会(IASC-ASCE)SHM任务小组的标准测试(Benchmark)的4层钢框架结构模型对两种方法进行了验证。Ma[19]给出了一种在时域内直接采用结构振动测量数据进行结构损伤检测、定位和量化的方法。将多自由度结构系统解耦为相互独立的单自由度系统,每个单自由度系统仅与特定位置或区域的损伤相关联。损伤严重程度由传统的迭代方式进行估计,同时包含了测量噪声影响分析。Park[20]也利用了文献[18]所采用的试验数据,报道了为检验在盲目模态测试中进行结构损伤定位和损伤程度评估的数值模拟结果。研究显示,利用空间剪切梁模型,损伤指数法能精确定位框架和楼层损伤;损伤结构的有限元模拟能提供损伤严重程度的估计。尽管该方法对于损伤的数值模拟结果很好,但其有效性还是有待于使用实际试验数据的检验。1.1.2基于FE模型更新的方法有限元(FE)模型更新的损伤检测技术是需要求解利用测量数据进行检测、定位和量化损伤的反问题。当结构构件很多时,这一过程需要更新很多结构损伤参数因而计算量较大。有关模型更新的近期研究在文献[2]中有很详细的评述。Fritzen和Bohle[2]借助线性子结构法计算了和损伤有关的动力刚度矩阵变化并用无量纲的相关参数描述该矩阵变化,将残余模态向量与结构参数之间的相关性定义为二者的标量积,选择那些相关性高的参数以缩减需要更新的参数数量,然后求解参数更新后的动力方程;最后用刚度损失量化损伤程度。Jaishi和Ren[21]给出了一个基于灵敏度的用于损伤检测的FE模型更新方法,导出了由模态柔度余量组成的目标函数及其梯度函数,并采用优化算法最小化目标函数进行损伤识别。试验显示损伤识别和抗噪声影响的结果令人土木工程结构健康监测的研究进展综述———周奎,等97满意,但FE模型中所有的单元都需要更新参数。Yuen等[22]提出了应用于SHM的贝叶斯结构模型更新的方法,该方法可以处理不完全模态数据,不需要求解结构模型的特征方程。用实例验证了所提方法的有效性,结果显示在丢失未知模态和因损伤改变了模态顺序的情况下,该方法可成功地用于结构模型更新及损伤检测。1.1.3基于统计模型的方法Messina[23]基于灵敏度和统计模型,提出了一种多损伤定位保证准则(MDLAC),能提供一处或多处损伤位置和绝对大小的可靠信息,它仅需要结构损伤和完好状态的部分自振频率改变的信息,易于实际应用。另外一个优点是,为了寻找未损伤结构的频率和模态,仅需要进行足够细致的初始模态测量以便与FE模型吻合。试验结果显示,实用中不需模型更新也可获得满意的预测值。Sohn等[24]提出基于统计模式识别标准样例的结构损伤监测的过程,尤其着重于应用称为“X