[发明专利]一种检测塔机结构损伤的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种检测塔式起重机的结构损伤方法，具体是应用时间序列分析法来判断塔机结构状态的方法。

背景技术

塔式起重机由于其起升高度高、起升重量大、工作幅度大等特点成为了建筑施工中使用的主要起重运输机械。但是，由于其结构较庞大，工作负荷量大，加之工作环境恶劣，极易出现高强度螺栓松动，焊缝结构被削弱，主肢开裂、锈蚀等结构安全隐患。为了保证钢结构的使用安全，在塔机使用过程中对其结构状态实时检测是十分必要的。

实际使用过程中定期对塔机进行安全检查需要大量的人力物力，费用很高，而一般的人员也不具备塔机安全检查的相关技术知识，这就给塔机安检带来了不便。研究者们试图以固有频率、变形、应力等特征研究塔机钢结构的损伤诊断，但其研究成果仍鲜有报道。

发明内容

基于现有技术的不足和实际需要，本发明提供了一种检测塔机结构损伤的方法。

它的方法包括以下步骤：首先将完好状态和损伤状态的位移数据进行标准化处理。然后利用处理后的位移数据建立ARX模型，模型的输入和输出数据分别采用下面标准节节点的位移和对应的上面标准节的节点的位移信号。定义损伤特征参数，由完好状态的动态响应形成状态判断的参考，分析未知状态的响应信号与完好状态的差别，最后通过统计分析的结果诊断塔机结构的状态。

本文根据塔机的振动特征选取塔身底端的第一个标准节的节点信息作为输入、与之对应的上一个标准节的节点信息作为输出，建立一个单输入单输出的ARX模型，如式1所示。

A(q^-1)y(k)＝B(q^-1)u(k)+e(k)      (1)

式中：和是系统的输入输出量，为模型误差。q^-1为后移算子，

A(q-1)=I+Σi=1naAiz-i;B(q-1)=Σi=1nbBiz-i---(2)]]>

其中I为n_y*n_y的单位矩阵，A_i为n_y*n_y维矩阵，B_i为n_y*n_u维矩阵，n_u，n_y是系统输入输出的维数，n_a，n_b为模型的阶数。系统的阶数n_a和输入的阶数n_b通过系统辨识确定。

ARX模型常用的辨识方法为最小二乘法和辅助变量法。利用AIC准则，通过寻找一个具有较小AIC值的估计模型来决定模型的阶次。AIC值由公式3定义：

AIC＝log(V)+2d/N      (3)