GNSS RTK技術下海洋平臺樁腿動態變形監測及數據處理

熊春寶，陳 雯,2，翟京生，韓 龍

(1. 天津大學建筑工程學院，天津 300072; 2. 河北農業大學，河北 保定 071001; 3. 天津大學海洋科學與技術學院，天津 300072)

海洋平臺趨于柔型結構，體積龐大且工作環境惡劣，長期服役過程中經常受到波浪、海流、風等荷載交互作用產生動態變形[1-3]，極易發生交變振動響應，從而導致多種失效模式的破壞[4]。因此，分析環境激勵載荷下平臺結構的動態變形特點，對海洋平臺結構的動力性能監測和安全評估工作有重要參考價值。

結構的振動變形量是研究結構動態變形規律的重要參數指標，但傳統的加速度測量方法不能直接測出工程結構在外力作用下的整體慣性位移，兩次積分造成的誤差對工程結構的設計檢驗帶來很大困難。目前，GNSS已經在橋梁、高層的健康監測中得到較多成功應用[5-7]，不僅能在風、雪、霧中全天候觀測且不用積分即可實時獲得高精度的時間信息和三維絕對位移[8-9]。文獻[10]論述了GNSS監測位于馬來西亞砂拉越州的West Lutong平臺在2013—2014兩年間沉降量的可行性，但至今關于GNSS用于海洋平臺實時動態變形的監測還鮮有報道。隨著軟硬件的快速發展和采樣頻率的不斷提高，GNSS作為一種較新的結構變形監測方法在惡劣的海洋環境中表現出一定優越性。因此，探索GNSS在海洋平臺動態變形監測中的應用對其動態變形規律的研究及健康監測、診斷和評估具有重要意義。

本文以埕島油田某海洋平臺為監測對象，采用海星達H32全能型三星座GNSS RTK系統進行樁腿的實時動態變形監測試驗，并采用結合Ensemble Empirical Mode Decomposition(EEMD)和Butterworth的MDB濾波方法對監測數據進行處理，得到樁腿的實時動態位移，揭示海洋平臺全天候工作中在波浪等環境荷載作用下的動態變形特征。

1 GNSS RTK動態監測原理

GNSS具體工作原理為衛星在基本頻率控制下由天線向地面發射調制載波，接收機接收衛星信號后，經跟蹤、鎖定、解調等一系列處理過程，得到測碼偽距等基本量測信息[11]。RTK測碼偽距觀測方程可表示為[12]

Δρ=ΔR+ΔI+ΔT+ε

(1)

(2)

衛星瞬時坐標(xs,ys,zs)從衛星星歷中獲得，接收機坐標(xr,yr,zr)為待求參數。當去除誤差后，根據基線兩端相關性原理，若RTK接收機同時接收3顆或3顆以上衛星信號，理論上可實時求得接收機所在測點3個坐標(xr,yr,zr)。

2 MDB混合型降噪方法

GNSS觀測中影響測量精度的誤差主要有3種，如圖1所示。與衛星有關的誤差、接收機鐘差、天線相位中心偏差可對比已知坐標點上的基站測值去除。RTK在結構動態監測中基線通常小于10 km，對流層和電離層誤差也可削弱，但多路徑誤差、隨機噪聲不能被削弱。因此 GNSS 監測信號中主要包括結構實際振動信息、多路徑誤差和隨機噪聲3部分[13]。GNSS信號經預處理后忽略掉誤差次要成分得信號Di為

Di=Vi(n)+Mi(n)+N(n)

(3)

式中,Di為GNSS第i個測點的位移數據；n為數據長度；Vi(n)為海洋平臺結構實際振動位移；Mi(n)為信號的多路徑誤差；N(n)為信號隨機噪聲。

GNSS監測數據非平穩、非線性，但傳統的信號分析如Fourier分析要求數據平穩、有周期性，系統線性。Wavelet分析和EMD(empirical mode decomposition)分析常處理非平穩信號，但前者依賴母波的選擇，后者無法克服信號中斷引起的模態混疊現象[11]。EEMD分析方法是在EMD分析基礎上加入極小幅度的零均值高斯白噪聲，均衡信號中斷區域可最大程度消除隨機誤差Ni(n)[14]。Chebyshev濾波器和Butterworth濾波器都可去除多路徑誤差[15-16]，其中Butterworth濾波的頻幅響應更平坦。因此本文提出基于EEMD分析和Butterworth濾波相結合的混合型濾波器MDB，如圖2所示。

3 監測試驗及數據分析

2017年9月29日22:49—2017年9月30日00:49期間，海上西南風3～4級，浪高2 m。試驗采用GPS+GLONASS+BDS三星系組合系統，并以海星達H32全能型GNSS RTK雙頻接收機為試驗儀器。RTK采樣頻率為1 Hz，標注的定位精度平面為±(10 mm+1×10-6D)，高程為±(20 mm+1×10-6D)。試驗前檢驗了所用儀器的精度和穩定性能，然后對環境激勵下生產平臺1號、3號樁腿的動態響應進行連續2 h的實時監測。由于高程h方向的誤差遠大于平面x、y方向的誤差，試驗采集x、y兩個方向的振動位移信號進行分析。

由于多路徑誤差和隨機噪聲的干擾，用前述MDB混合濾波方法對被污染的GNSS數據進行處理。首先采用EEMD分別將1號樁腿x、y方向振動位移進行分解，兩個方向均得到10個IMF分量和殘余分量R10。根據隨機信號和多路徑誤差頻率分布不集中的特征[13]，前5個IMF分量頻率較高且能量較小，符合隨機噪聲特征，后3個IMF分量頻率極小且分布不集中，符合多路徑低頻噪聲特征，從原數據剔除后分別將x、y方向各自的剩余分量IMF6和IMF7進行Butterworth濾波得到新的分量IMFB，再重構得MDB濾波信號，如圖3所示。從圖3看出MDB濾波器去噪后，1號樁腿x、y方向在環境荷載激勵作用下發生穩定持續的振動響應，x、y方向最大振幅分別為20.9 mm、17.5 mm。同理，對3號樁腿x、y方向位移經EEMD濾波和Butterworth去噪重構如圖4所示，得到3號樁腿位移MDB去噪后x、y方向最大振幅分別為19.5 mm、15.4 mm，而且可看出在風、海流、波浪等環境激勵作用下平臺結構呈現一定的短周期振動。

對比MDB去噪前后生產平臺1、3號樁腿x、y方向位移信號分別如圖5所示。由于隨機誤差和多路徑誤差的存在，去噪前海洋平臺運動軌跡不明顯，MDB去噪后可較清晰地看出海洋平臺結構在環境激勵作用下平面方向產生可逆的交變振動響應，還可較清楚地看出結構的振動軌跡，為平臺結構動態信息的預測提供參考，而且對海洋平臺健康監測、診斷和評估均有重要意義。

4 結 論

(1) 海洋平臺及其樁腿受波浪、海流、風等荷載交互作用產生可逆的動態變形，本文采用GNSS RTK系統對海洋平臺樁腿進行實時動態響應監測試驗，試驗結果表明GNSS RTK技術在海洋平臺結構實時動態位移監測方面具有很好的工程實用價值。

(2) 針對海面對GNSS RTK衛星信號具有較強的折射和反射，海洋平臺GNSS RTK測量數據中多路徑誤差和隨機噪聲比陸地測量更大，而且多路徑誤差和隨機噪聲在時域和頻域上具有不同的特性等特點，本文提出了基于EEMD和Butterworth相結合的一種新的適用于處理多種非線性、非平穩數據的混合型濾波器MDB。

(3) 通過工程實例驗證，本文提出的新的混合型濾波器MDB能有效去除GNSS RTK測量數據中的低頻多路徑誤差和高頻全局分布的隨機噪聲，從去除多路徑誤差和隨機噪聲之后的海洋平臺樁腿測點位移云圖可以非常清楚地看出，樁腿在環境激勵作用下水平方向產生可逆的交變振動響應的位移軌跡，位移軌跡可以為海洋平臺結構動態信息的預測提供專業參考。

(4) 隨著GNSS采樣頻率和測量精度的提高、RTK差分作用距離的延長及其數據分析和處理方法的不斷完善，簡單、靈活、方便的GNSS RTK技術可進一步擴展應用到離岸較遠的海洋結構變形預測和損傷識別中，對海洋平臺結構健康監測、診斷和評估均具有重要意義。