[发明专利]一种基于模态参数的张弦结构损伤组合识别方法

说明书

一种基于模态参数的张弦结构损伤组合识别方法，该方法首先采集布置在张弦结构上的加速度信号，并分别获得损伤前、后的固有频率及结构损伤前后上部桁架部分的位移模态，接着对索撑部分损伤前、后的固有频率求前五阶正则化频率变化率指标，绘出频率‑位置曲线，建立频率指纹库，然后计算出实际损伤情况下的频率指纹参数，在对应频率指纹曲线上进行定位，找出各阶频率指纹对应的损伤位置并进行筛选，接着对桁架部分损伤前、后的曲率模态分别求前三阶曲率模态差指标，最后根据曲率模态差指标，绘出前三阶曲率模态差‑位置曲线，找出曲线突变位置，即为损伤位置，且突变越大，损伤程度越大。本发明不但能有效地对张弦结构进行单损伤、多损伤工况的损伤定位，而且可以较精确地识别损伤程度。

技术领域：

本发明涉及大跨钢结构损伤识别与诊断技术领域，特别是涉及一种基于模态参数的张弦结构损伤组合识别方法。

背景技术：

大跨钢结构是衡量一个国家建筑科技水平的重要标志之一。大跨钢结构因其形态优美、经济合理以及跨越能力强等优点，在我国得到了快速发展。其中，张弦梁结构是由上部刚性拱桁架与下部柔性拉索通过撑杆组合而成的一种空间杂交结构形式，在哈尔滨体育会展中心、广州国际会展中心、深圳会展中心、上海世博会主题馆、国家体育馆等多项重大工程中得到成功应用，成为我国应用最为广泛的一种大跨预应力钢结构形式之一。

大跨钢结构一般规模大、服役期限长，但往往会在低温、压力、振动碰撞以及腐蚀等荷载与环境的共同作用下，出现不同程度的局部损伤，难以用肉眼分辨，因此往往就会使得损伤构件得不到及时处理和加固。在这种情况下损伤会持续对结构的正常使用产生影响，严重的甚至引发连续倒塌，产生较大的社会经济损失。

损伤识别与诊断是实现大型结构全寿命周期设计和维护的有效手段。针对不同结构形式和结构特性，对在役结构进行损伤诊断，能为在役结构的维修加固提供有力支持，具有极其重要的工程实践意义。

传统的损伤识别方法中，往往采用单一方法对结构进行损伤识别，但是单一的损伤识别方法往往不能满足结构各部位的损伤识别，尤其用于大跨度空间结构，每种方法都存在一些局限性，从而对损伤识别的精度产生影响，

比如：基于固有频率的损伤识别方法虽然获取频率精度较高，但是无法进行多损伤精确定位，受噪声影响大。

基于曲率模态以及柔度矩阵的损伤识别方法，虽然可以进行多损伤定位以及定性判断损损伤程度，但是振型数据获取精度不高，而且计算相对复杂，而且实际工程中需要较多传感器才能获取精确的模态数据。

基于应变模态的损伤识别方法，由于应变是位移的一阶导数，应变模态的损伤识别效果也优于位移模态。但是，在实际应用中，应变模态的测量精度是损伤识别的关键，通常的应变测量方法精度不高，离散性大，当损伤发生在应变模态的节点处时，应变模态的变化不明显，就无法判别结构损伤与否。

基于刚度矩阵的损伤识别方法，与柔度矩阵方法相似，不仅可以识别出损伤的位置，而且也可以较准确判断损伤程度，但是此方法的前提是以损伤单元刚度矩阵的各个元素按相同比例变化，有时这种假设并不能严格成立，用刚度矩阵方法进行损伤识别和定位的效果会有一定的偏差。并且，仅有当损伤程度较大时，刚度矩阵才会发生明显的变化，由此看来此方法不适用于微小的结构损伤识别。

基于频响函数的损伤识别方法，由于不需要对结构进行建模分析，因此避免了模态分析所带来的误差，但是由于设备测试误差和环境噪声影响等，该方法对较小的结构损伤识别不是非常敏感。

基于小波分析的损伤识别方法，搜集信号的好坏直接影响到损伤识别的效果，因此小波分析对传感器数量和最优布置，以及信号搜集都有着严格的要求。

利用环境振动测试，获取结构模态参数，进而进行基于模态参数的损伤识别，在桥梁结构和多高层结构中已被证明有效，因此，基于模态参数的损伤识别是大跨钢结构实现早期损伤诊断的理想方法。