小波分析在桥梁结构损伤检测中的应用探析

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1、小波分析在桥梁结构损伤检测中的应用探析摘要：大型的建筑结构物由于长期的重力荷载作用，以及其他各种因素的综合作用下会发生破损或结构强度减退，比如大型桥梁结构，如果不能及时采取必要的加固措施，产生的后果将不堪设想。对于建筑物结构检测，当前比较普及的方法是利用结构振动特性来进行健康评估。本文作者通过结构振动理论及其小波变化分析，来较精确的检测出建筑物强度退化的程度及其受损部位，便于应用丁•大型结构物尤其是桥梁工程的在线检测。具体步骤可以概括•为：首先借助计算机通过数值模拟软件得到结构反馈的振动信号，再通过小

2、波分析得到各个子信号，从而得到各个建筑物阶层的能量的波普信号，通过分析波普强弱的变化来判断损伤情况。关键词：小波分析，桥梁结构物；在线检测中图分类号：TU997文献标识码：A文章编号：目前，包括大型桥梁在内的各种建筑结构在使用期间的安全性、可靠性、健康状况的检测匕然成为世界各个学术机构关注的重点问题。建筑物自投入使用以后，包括坏境影响、材料劳损、荷载效应以及各种突变等灾害共同影响下，结构物不可避免会产生一些破坏情况，而且随着荷载继续作用，破损可能会迅速扩大，最终导致不可逆的破坏。这样一来，就需要检测系

3、统可以提早发现损坏部位，为工程结构的维修、管理与决策提供理论依据。因此，建立一套适合桥梁建筑等大型工程结构物的具有抗干扰性的结构动力参数，并口能够建立及时的事故预警系统显得非常重要。[3]结构专家Cawly和Adams[3]首次提出利用自然频率变化情况来定位损毁部位，其理论实践性能在单层钢结构屮得到证实，其检测效果良好。Yao通过总结单一层面振动分析，总结了应变模态损伤诊断方法，通过一个5层的整体框架模型，检验了其模态识别破坏部位的能力。其中，小波分析为基础的检测系统被誉为傅立叶理论的又一次巨大跨越，

4、基于优良的间隔性局部特点，可以将任意检测信号反射到由小波振动构成的函数中，在通频带范围内得到分布在各个不同频道内的分解序列，其以大化小的数学方法，被称作数学中的显微镜。[1]T程师Staszewski曾将其应用在齿轮箱的故障检测中，Hou[3]等则将傅立叶方法中的小波分析用于工程结构的破坏性检测中。针对上述这些应用实例，可以看出，当前主流的结构破坏检测与破坏属性判别中，主要通过以振动模数分析与参数识别为基础的，通过冇限元方法的结构体检测，通过分析结构的振动参数及动力指纹在外力作用下的参数变化来判别破坏

5、属性。与此同时，小波分析还能够处理检测信号，对接受的信号在全部频段内进行准确止交分解，通过计算机依照不同频段反应的不同情况，进行分离，并制作不同切片，其原理类似于核磁共振检测人体病变，为故障的准确定位和判别提供了权威的“切片式”频谱分布图，此法非常适用于，受力情况复杂的人型桥梁结构的在线故障检测。本文以一个拱桥结构为例，通过施加外力荷载，获取振动信号，通过小波分析获得各个子信号，从而得到各个阶层信号对应的波谱图，比较前后波普变化得到结构破坏的程度以及具体位置。1破坏结构动力学模型假设，结构离散为n自由

6、度的动力系统，则其结构振动方程为：Mx(t)+Cx(t)+K(g)x(t)=F(t)(1)其中：MWRn*n.CWRn*n及KWRn*n分别表示系统的质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵；XWRn*l与FGRn*l分别为系统的位移响应向量及激励力向量。g表示结构的损伤状态，为了保证公式的普适性，对于局部的微小破碎，假设只能影响局部的力学强度，因此力学性质的改变可以用有限元软件模拟，在模拟一段构件时，其他结构部分不受影响。所以，有破损的单元将会有一定的变化，且整体结构的刚度也会受影响，矩阵也会有相应的变化。整体

7、刚度矩阵K(g)随损伤状态g改变，质量矩阵M一般不发生变化。所以，可将方程(1)转化为状态方程：通过求解(3)式可获得有破坏和无破坏的结构上任意点的振动位移、速度和加速度与时间的关系。[2]2结构损伤的动力学特征与小波分析方法结构破坏会导致结构的力学参数变化，从而影响结构的刚度、阻尼大小、及故有频率，自然影响到结构的振动情况。作者通过小波分析，准确分析出结构破坏前后的相应改变，建立结构动态参数。对于微小的破损，山于材料本身的刚度等属性没有发生明显改变，尽管结构的强度有一定程度的降低但是不足以通过振动效

8、应判别事故情况。但是尽管不能明显判断，但是破坏厚的结构在振动反馈上绝対存在差别，即便有的结构破坏不是很严重，但是由于结构综合作用，也可能呈现出巨大的振动差异。为了保证能够准确预知振动信号带来的信息，就必须对反馈信号做一定的放大和处理。在结构动力学屮，参与结构振动的各个模态对局部破坏的敏感程度是不同的。[4]我们可以通过这个原理提取出部分结构的局部破坏特征。其中，结构的振动能量是表现结构振动时频两域的重要参数，因为结构部分的破坏会影响到特定区域的损伤的衰减