EMD與溫度剔除方法在橋梁應變處理中的應用研究

樓 文 祺

(浙江工業大學，浙江 杭州　310014)

目前針對橋梁非穩態信號處理的方法主要有短時傅立葉變換、Wigner-Ville分布、小波分析等，這些方法卻不能與HHT方法一樣得出信號頻率的確定表達式，達到對非穩態信號處理過程優化的目的。從大量的實驗結果看，用于提取信號發展趨勢或者是信號均值的最佳方法就是其中的EMD方法。EMD方法作為新興的分析工具，在吸引大量專家學者對其進行研究的同時，也已被廣泛應用于土木領域。但由于監測對象的相異性，EMD方法在數據處理方面仍具有非常大的研究前景以及進一步的應用價值。本文將EMD方法結合溫度應力剔除方法對嘉興某橋的健康監測系統采集到的橋梁動應變數據進行處理，以探討其在橋梁信號中的應用問題，見圖1。

1　EMD數據處理方法研究

1.1　EMD處理方法

原信號經EMD分解后的表達式為：

(1)

其中，Re[·]意為只取實部；ci(t)為各階IMF分量。

用上述三種組合方法對相同的若干組應變信號進行處理，得出處理后的信噪比，如表1～表3所示。

表1　方法一信噪比　dB

表2　方法二信噪比　dB

表3　方法三信噪比　dB

由表1～表3可知，對于本次試驗測得的橋梁動應變信號，采用方法三處理數據所得到的信噪比要高于其余兩種方法，因此針對本次試驗信號，將采用該方法對其進行處理。

1.2　端點效應方法

在用上述EMD方法處理數據時，采用極值點預測法解決提取IMF時易產生端點效應(end effect)的問題，即統計實際工程中應變信號的極值點分布規律擬合成集，作為添加新極值點的科學依據。

對比圖2，圖3中顯示的包絡線擬合結果，可以看出，采用極值點預測法對端點效應進行處理后的三次樣條曲線擬合效果還是非常理想的。

2　動應變參數處理

2.1　溫度效應剔除方法

本文將文獻研究成果與試驗采集到的大量數據結合，利用溫度與應力間的強關聯性，通過線性擬合方法得到了適應于該橋梁健康監測系統的溫度應力擬合函數，結果表達式如式(2)所示：

(2)

表4　待定系數擬合結果

2.2　應變處理結果

在橋梁上進行單車行車試驗，試驗車重為10 t，行車速度為30 km/s，依次經過測點7,6,3,2。整理傳感器采集到的應變數據并將EMD處理方法和溫度效應剔除方法結合應用于對其的處理過程中，實測數據和處理后數據如圖4，圖5所示。

從圖4，圖5中可以看出，處理前的橋梁無載時動應變波動區間為96.61～102.77，單車過橋時峰值為106.83，結合溫度效應剔除方法和EMD方法處理后，動應變波動區間為98.56～101.69，峰值為106.71。結果表明，用該組合方法處理應變數據能保留數

據的主要特征，同時明顯增加數據的平穩性，有利于對橋梁構件的損傷識別。

3　結語

本文通過對嘉興某橋的橋梁健康監測數據進行處理，討論了應變數據EMD分解后的IMF的重組方式，結合MATLAB數值模擬結果和實測數據信噪比的分析結果，得出適用的EMD方法。分析溫度應變關系，利用線性回歸結果，得到溫度效應剔除方法。將兩種方法組合應用于應變數據處理中，結果表明，這種處理方法能使數據更為平穩，在保留數據特征的同時能進一步分析判斷出構件的損傷位置。