大跨径钢桁架拱桥健康监测系统传感器优化布置研究

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1、第36卷，第6期公路工程Vo1．36．No．62011年12月HighwayEngineeringDec．，2011大跨径钢桁架拱桥健康监测系统传感器优化布置研究曾国良，江祥林，张冬兵，易汉斌(江西省交通科学研究院，江西南昌330038)【摘要]以九江长江大桥主跨钢桁架拱桥为工程背景，以其有限元模型分析结果为基础，基于扩展有效独立法理论进行传感器优化布置，最终形成该桥的健康监测系统传感器测点布置。【关键词]钢桁架拱桥；扩展有效独立法；传感器优化布置；健康监测系统[中图分类号】I5446．3[文献标识码]A[文章编号】1674—0610(2011)06—0032—05Theoptimalsens

2、orplacementstudyforhealthmonitoringsystemoflong-spansteeltrussarchbridgeGUOLiangzeng，XIANGLinjiang，DONGBingzhang，HANBinyi(JiangxiResearchInstituteofCommunications，Jiangxi，Nanchang，330038，China)[Abstract]Thispapertakeathreespansteeltrussarchbridgeasengineeringbackground，basedonitsFEMmodelmodalanalysi

3、sresult，optimalsensorplacementbytheeffectiveindependencealgo—rithm，proposetheaccelerationsensorplacementprogramofthebridgehealthmonitoringsystemofthebridge．[Keywords]Steeltrussarchbridge；Optimalsensorplacement；Healthmonitoringsystem；effec—tiveindependencealgorithm器配套使用的数据采集和处理设备造价较高，所以1概述希望采用尽可能少的传感

4、器。因此，确定传感器的对大型桥梁进行健康监测，理论基础为基于振最佳数目，并将它们配置在最优位置，具有重要的实动的损伤识别技术，其基本思想认为损伤将显著改用价值。变结构的刚度、质量或耗能能力，而引起所测结构动一种好的传感器配置方案应做到以下几点：力特性或响应的改变，通过从监测数据中提取全桥①在含噪音的环境中，能够利用尽可能少的传不同部位动力参数、信息或其衍生信息，并比对结构感器获取全面精确的结构参数信息；无损状态下的相应信息，来实现结构的健康监测与②测得的模态应能够与模型分析的结果建立评估。大型桥梁健康监测系统获取信息的能力将直起对应关系；接影响对大桥状态的监测与评估。结构的模态参数③能够通过合

5、理添加传感器对感兴趣的部分比如自振频率、振型、阻尼比，这些参数可以通过处模态进行数据重点采集；理实测振动信号来实现，而振动信号的采集需要通④测得的时程记录将对模态参数的变化最为过布置传感器来实现。因此传感器布置在什么部敏感。位、传感器使用数量的多少是一个关键的工作，特别除此之外，传感器配置应使得模态试验结果具是对桥梁健康监测中的现场测试，因受测试条件及有良好的可视性和鲁棒性。现场条件的限制，传感器的布置显得特别重要。同目前主要应用的传感器优化准则主要有：有效时传感器本身也需要一定的成本，不可能在整座桥独立法，引、QR分解法·、MAC法¨、变形能梁结构的所有自由度上都布置传感器，而且与传感法。和

6、Guyan缩聚法5种，这5种准则配置适当[收稿日期】2011—06—25[基金项目】江西省交通厅重点科技攻关项目(200810)[拓者简介】曾国良(1982一)，男，湖南长沙人，硕士，工程师，主要研究方向为桥梁健康监测和施工监控。第6期曾国良，等：大跨径钢桁架拱桥健康监测系统传感器优化布置研究33的优化算法如非线性规划法。。、序列法、推断算矩阵为单位矩阵。从上述方程可知，当传感器从候法nu及遗传算法¨等，五种优化准则与各种优化选集合中删除，信息也将从FIM删除。当i个传感算法组合形成各种各样的优化布置方法，并随着数器被删除，这新的FIMQJ的行列式可以原来的FIM学优化方法的发展，传感器优化布

7、置新：法不断形表示如下：成。目前三向加速度传感器已经实现量产并走向市det()=det(Q)det(1一E)(3)场，采用三向加速度传感器进行桥梁结构健康监测这里的E是这相应的第个传感器的En值。能有效减少测点位置，并获取相应的节点动力响应E=咖Q咖(4)信息，这与以前常规的采用单个自由度来进行传感方程3表明E代表当第i个传感器从候选传感器优化布置相比更省时省力，基于此理念，本文提出器集合中删除时