基于TRACK對橋梁健康狀況分析

于龍昊,丁克良,劉明亮,劉亞杰,羅麒杰

(北京建筑大學,測繪與城市空間信息學院,北京 102616)

0 引 言

橋梁的健康狀況一直是國民關注的重點,它不僅關乎國民的交通安全還與國民經濟發展密不可分。大多數大跨度橋梁易受環境或地震的影響,進而產生變形或振動,而大多數中小跨度橋梁因時間老化或車輛負重也會產生一定的變形或振動。因此,對橋梁健康狀況進行監測和分析就顯得至關重要[1]。

目前,國內外研究橋梁健康監測的最為普遍的方法就是GPS技術。GPS監測憑借高精度、高采樣率、全天候、實時性等優點已在橋梁的動態監測方面具有顯著的作用,且TRACK模塊的精度也達到了理想的效果[1-5,7]。隨著高頻GPS接收機的不斷涌現。利用高頻GPS監測手段對橋梁瞬時形變的技術也有了很大的提高,對于動態數據的算法研究和改進也越來越深入。

本文利用GAMIT/GLOBK10.61中雙差動態定位TRACK模塊對某橋梁24 h的實測數據進行了動態單歷元數據后處理,分別得到了車輛高峰時段和夜間時段的橋梁高程振動時間序列,又通過經驗模態分解方法(EMD)使橋梁振動的時間序列降噪處理更直觀,并通過與GAMIT/GLOBK得到的高程數據對比差值,更明顯的橋梁振動情況,對比分析了車輛對橋梁健康狀況的影響,進一步驗證了TRACK對橋梁狀況分析方法的可行性。

1 TRACK模塊

1.1 TRACK模塊簡介

TRACK是GAMIT中一個單歷元動態定位模塊[6]。TRACK模塊憑借其單歷元動態算法能夠廣泛應用于變形監測、地震監測、道路信息采算可以得到測站每個歷元的三維坐標和單位權中誤差,從而得到移動站的運動軌跡。

TRACK 模塊有三種定位模式LC、和 L1、L2。當基線長度大于 1 km時,單頻的定位模式不能有效消除電離層延遲,LC組合可以基本消除電離層延遲誤差,TRACK一般選擇LC組合模式進行解算。當基線長度小于 1 km 時,由于短基線兩端觀測環境相關性極強,差分后電離層延遲、對流層延遲都會得到很大的削弱,在距離基準站小于10 km 的情況下TRACK 的定位精度優于1 cm,這種情況可以使用單頻的 L1 、L2 的定位模式[7]。

TRACK模塊可以輸出不同坐標系下的單歷元坐標,本文實驗案例使用GEOD輸出得到了大地坐標系坐標,其它可輸出的坐標系分別為X，Y，Z笛卡爾直角坐標系坐標、DHU 輸出得到的是相對于移動站先驗坐標的N、E、U站心坐標、N、E、U輸出得到坐標系統考慮了地球曲率影響的N、E、U坐標、DUMP用來輸出ionex 對于解算結果的影響。

1.2 TRACK定位原理

TRACK模塊的定位原理和載波相位后處理技術(PPK)類似,都是采用載波相位觀測值進行差分相對定位,從而得到差分站在選定坐標系中的坐標。載波相位差分的重點是求解整周模糊度,整周模糊度確定后即可進行定位,TRACK模塊首先輸入的文件為rinex格式的觀測數據,根據數據情況分配模糊度參數;然后解算模糊度整數值,無論是長基線還是短基線都普遍使用雙頻P碼偽距觀測量和相位觀測量組合求解模糊度的“M-W”來計算寬巷模糊度[8-9]:

(1)

式中:φi為對應的相位觀測量;fi為Li波段的載波頻率;Pi為對應的偽距觀測量。

最后根據殘差平方和最小準則選出正確的模糊度整數解,由整周模糊度值解算觀測點的精確坐標,進而得到運動軌跡。

2 實測算例

2.1 GAMIT TRACK數據后處理

對某橋梁的健康情況進行監測,本文的實驗方案分為靜態實驗處理案例和動態實驗處理案例兩方面進行分析,具體實驗方案如下:

為了對橋梁進行靜態和動態監測,實驗于2017年4月8日對該橋梁進行監測,測量儀器選取5臺天寶R8接收機,分別在左橋和右橋橋墩處架設4臺接收機,橋外架設1臺地面干涉合成孔徑雷達,架設1臺接收機作為動態監測時的基準站,且基準站與橋上接收機距離小于2 km,接收機與電瓶連接保證能夠連續觀測24 h,接收機的高度截止角為15°,數據采樣頻率為1 Hz,位置采樣率為1 Hz,周圍空曠,并無樹木遮擋,圖1是橋梁上的GPS接收機實測圖。

1) 靜態數據處理：先利用GAMIT 軟件加入chan,suwn,urum,lhaz四個站解出的靜態基線,得到單天解的結果 h文件,再通過GLOBK計算出WY02,WY04,WY06,WY08的空間直角坐標轉換至大地坐標后,通過GAMIT基線解算出的o文件得到均方根誤差為0.23,滿足精度要求,故本實驗將得到的坐標作為已知值。

2) 動態數據處理：采用GAMIT軟件中的TRACK模塊對橋梁的動態數據進行處理。TRACK模塊的輸入數據選取橋梁一側的4個GPS觀測點作為差分站以及橋梁外1個穩定的GPS基準站。為了研究橋梁在車輛通過時的振動情況,使用TEQC軟件截取5個觀測點在車輛早高峰6:00-8:00時段的動態觀測數據,以及夜間凌晨1:00-3:00時段的動態觀測數據。并采用GAMIT TRACK模塊對5個點進行單歷元解算,TRACK模塊數據處理輸入文件如表1所示。

表1 TRACK模塊輸入文件

由于所處理數據為短基線觀測,因此在track.cmd中修改基線類型為short,修改坐標系為GEOD大地坐標系,修改采樣間隔為1 s,可以得到WY02,WY04,WY06,WY08點在每個歷元下的大地坐標。

2.2 EMD去噪

由于GPS數據中疊加了多種因素的信號,如車載、風載、溫濕度等因素。因此要在GPS數據中提取“干凈”的數據,降低“噪聲”的影響。針對動態測量結果受到高頻噪聲的影響,本文采用matlab編寫的經驗模態分解法(EMD)降噪程序對GPS橋梁上WY02,WY04,WY06,WY08的動態數據進行降噪,通過對橋梁上四個監測點的振動信號重構得到更精確的橋梁縱向高程變化。

2.3 數據分析

為反映橋梁監測點處的縱向變形變化趨勢,將經過EMD去噪后的TRACK模塊得到的單歷元時間序列與 GAMIT/GLOBK解算得到的橋梁監測點處大地高作差值,分別得到不同時段ΔH隨歷元變化的序列,并求得橋梁上監測點的位移平均值,并進行分析。車輛高峰時段橋梁監測點振動情況如圖2所示,夜間時段橋梁監測點振動情況如圖3所示。

圖2中該組實驗結果為車輛高峰(6:00-8:00)時段的橋梁四個監測點的瞬時振動情況,圖中橫坐標為車輛高峰時期的歷元數,縱坐標位移表示TRACK計算得到的大地高與已知高程數據之間的差值,可見0時刻時位移量為負值,說明橋梁在車輛高峰時段有所下沉。此時段橋梁上WY02、WY04、WY06、WY08監測點的下沉量平均值分別為-0.03 m,-0.062 m,-0.047 m,-0.113 m;且四個監測點的振動位移走勢基本一致,降噪曲線也比原始數據曲線更加平滑。另外,在2600歷元左右處,橋梁的四個監測點基本同時出現了較大的位移波動,這可能是因為在2600歷元左右,有大型車輛依次在這四個監測點旁通過的現象,造成了橋梁產生了瞬時形變量達到12 cm的明顯振感,結合地面干涉合成孔徑雷達對本橋梁的結果分析,該時刻地面干涉合成孔徑雷達接收到的信號也出現分米級振動位移;除這一段時間外,橋梁的位移高程差大部分在1～2 cm,可見高峰時段車速緩慢,橋梁振動幅度不明顯。

圖3所示中實驗結果為夜間(1:00-3:00)時段的橋梁四個監測點的瞬時振動情況,從該圖可明顯看出,在夜間時段的0時刻,監測點位位移量也都為負值,此時段橋梁上WY02、WY04、WY06、WY08監測點的下沉量平均值分別為-0.023 m,-0.044 m,-0.016 m,-0.178 m,可見下沉位移量相比車輛高峰期的下沉量小;圖中監測點位移波動較為明顯,但WY02、WY04、WY06、WY08四個監測點位移走勢也基本一致,橋梁的位移高程差大部分在3～4 cm,可見夜間時段車速較快,橋梁振動幅度比車輛高峰時段明顯。

結合車輛高峰時段和夜間時段橋梁經過經驗模態分解降噪的振動位移圖可以得出以下結論,在車輛高峰時段,橋梁產生下沉位移量隨車輛的增加而增大,其振動幅度并不明顯;在夜間時段,橋梁產生下沉位移量也隨車輛的減少而減小,其振動幅度反而明顯。

3 結束語

本文通過對橋梁實測的數據進行動態振動的數據后處理分析得出:

1) GAMIT/GLOBK軟件的TRACK模塊處理出的橋梁GPS單歷元數據,能夠對橋梁的瞬時位移和瞬時形變量進行動態監測,進而分析橋梁的穩定程度。

2) 針對橋梁受環境和載荷的影響導致變形量 較大的情況,采用經驗模態分解的方法對原始數據進行降噪,通過對橋梁振動信號的重構得到更精確的橋梁振動細節和位移變化。

3) 結合車輛荷載得到橋梁的瞬時位移和變形可見,橋梁在車輛高峰時,下沉位移量較大,振動幅度較小;橋梁在夜間時段,瞬時形變量較小,振動幅度較大。