基于PPP-AR的組合高低頻GNSS高層建筑動態監測

蔣俊華 王亞榮

(天津市測繪院有限公司, 天津 300381)

0 引言

對高層建筑在外界環境作用下的動態變形響應過程進行監測,可以有效評估結構的安全健康狀況。通過對結構變形機制進行分析,可以對結構設計參數進行檢驗,進而改進設計模型[1-2]。常規監測手段主要包括加速度計、全球導航衛星系統(Global Navigation Satellite System,GNSS)、全站儀、位移傳感器等,其中GNSS應用于高層建筑動態監測優勢顯著,如不受氣候條件限制,可全天候觀測,易實現自動化,且可直接獲取監測體的三維變形信息[3-5]。

目前,GNSS應用于結構動態監測主要包括相對定位和精密單點定位兩種模式。GNSS相對定位技術可以有效削弱甚至消除空間相關定位誤差,定位精度高。振動臺實驗和實際工程監測實例驗證了實時動態(Real Time Kinematic,RTK)定位技術和單歷元差分定位技術應用于結構健康監測的可行性和有效性[6-7]。然而,在實際工程應用中,相對定位方法需要在參考站和監測站同時架設高性能的高頻GNSS接收機。在高樓林立的環境中,穩定的基準站位置選擇可能會比較困難,同時架設基準站也增加了工程成本。與相對定位技術相比,精密單點定位(Precise Point Positioning,PPP)技術因無須架設參考站、簡單易行、工程硬件成本低,在工程結構健康監測領域具有良好的應用前景。學者利用振動模擬實驗對動態PPP在水平和垂直方向的定位精度進行了分析,PPP技術可有效獲取結構的振動變形量以及振動模態信息[8-9]。但是受定位精度的限制,PPP技術無法準確獲取結構的低頻變形信息。為了節約硬件成本,提高測量精度,易重海等提出利用組合單站歷元間差分和單歷元相對定位技術進行超高建筑風振監測[10]。該方法雖然可以利用城市連續運行參考站(Continuously Operating Reference Stations, CORS)作為基準站,獲取高采樣率、高精度的位移數據,但是該監測方法數據處理復雜且無法利用現有的GNSS數據處理軟件。

針對以上GNSS監測方法的不足,提出了一種基于PPP-AR(Precise Point Positioning-Ambiguity Resolution)的組合高低頻GNSS高層建筑動態監測新方法。該方法只需在監測站架設高頻GNSS接收機,而基準站可以采用低頻GNSS接收機,一般城市CORS滿足這種需求。該方法與傳統的GNSS監測技術相比,既可以保證測量的精度,又可以簡化工作流程,節約工程成本。

1 高層建筑動態監測新方法

本文提出了一種基于PPP-AR的組合高低頻GNSS高層建筑動態監測新方法。該方法只需在監測站采用高采樣率的GNSS接收機,而參考站采用低采樣率的接收機。當附近有CORS站時,只需單站作業,簡化作業流程。數據處理具體流程如圖1所示。

圖1 高層建筑動態監測新方法數據處理流程

(1)基于PPP-AR技術獲取監測站高采樣率的動態監測結果,并將位移監測結果轉化為歷元間坐標差?？紤]到在幾秒鐘的短時間內,外部因素對定位結果的影響不會發生很大的變化,則認為歷元間坐標差的精度在短時間內是一致的。

(2)提取參考站和監測站的同步歷元的低采樣率監測數據,基于相對定位方法獲取監測站高精度低采樣率的監測結果。

(3)綜合平差處理。利用高精度低采樣率的相對定位結果對高采樣率的歷元間坐標差進行誤差修正,獲取監測站高采樣率、高精度的歷元間坐標差。

(4)利用監測站低采樣率、高精度的監測數據和監測站高采樣率、高精度的歷元間坐標差,獲取監測站高采樣率高精度的位移監測結果。

2 高層建筑動態監測實驗分析

2.1 試驗概況

某研究機構對高層建筑進行了長期的監測。該建筑高度約260 m,外形輪廓為長寬比約為4∶1。監測系統同步布設了兩組加速度計和兩臺高頻GNSS接收機,用來監測結構的風致振動加速度和變形位移。其中加速度計和GNSS的數據采樣率分別為20和10 Hz。為了驗證提出的新方法的有效性,對比實驗中將GNSS基準站的數據采樣時間間隔設置為5 s,監測站數據采樣率為10 Hz。儀器設置如圖2所示。

圖2 大廈樓頂平面與傳感器布置圖

2.2 數據分析

由高樓的結構分布可知,高樓在X方向對環境荷載更加敏感,由于篇幅限制,本文只對X方向的監測結果進行分析?；谙鄬Χㄎ环椒ǐ@取監測站低頻高精度的定位結果,數據時間間隔為5 s,結果如圖3(a)所示。從相對定位結果中可以看出,高樓在臺風荷載作用下存在長周期的變形,變形量約為2 cm,由于受數據采樣率的限制,無法獲取建筑更加細節的振動變形信息。本研究采用武漢大學衛星導航定位技術研究中心研發的固定模糊度的精密單點定位軟件PRIDE-PPPAR對監測站高頻GNSS數據進行PPP-AR解算,數據時間間隔為0.1 s。位移結果如圖3(c)所示。將PPP-AR位移結果轉化為歷元間坐標差,結果如圖3(e)所示。圖3中(b)(d)(f)分別是對(a)(c)(e)的局部放大。PPP定位采取了模糊度固定技術,定位結果誤差范圍為-4～4 cm。由于一些誤差無法通過差分模式進行消除削弱,PPP結果與相對定位結果在整體趨勢上仍然存在一定的偏差。

圖3 相對定位、PPP-AR以及歷元間坐標差結果

為了驗證本文提出的新方法的精度,采用傳統的單歷元相對定位方法獲取監測站高采樣率、高精度的位移結果,數據時間間隔為0.1 s,原始結果如圖4(a)所示,對其細部進行放大,如圖4(b)所示。基于基準站5 s和監測站0.1 s采樣時間間隔的GNSS數據,采用提出的基于PPP-AR的組合高低頻GNSS高層建筑動態監測新方法對監測數據進行處理,原始結果如圖4(c)所示,對其結果進行放大,如圖4(d)所示,其中獲取的位移結果的時間間隔為0.1 S。分析結果表明,無論是在整體趨勢還是局部細節,新方法和傳統的單歷元相對定位方法都獲得了很好的一致性。

圖4 單歷元相對和新方法定位結果

將時間域監測數據轉化為頻率域,進而分析結構的動態特性。對高樓的位移和加速度監測數據進行頻譜分析。采用高頻GNSS相對定位方法和本文提出的新方法獲取結構變形的頻譜分析結果分別如圖5(a)和5(b)所示。加速度計監測數據的頻譜分析結果如圖5(c)所示。本文提出的新方法獲取監測數據的頻譜分析結果與傳統的相對定位方法具有很好的一致性。本文提出的新方法識別的高樓的前兩階振動頻率分別為0.21和0.44 Hz,這和加速度計的監測結果是一致的。由于加速度計具有更高的靈敏度,可以準確識別結構更高階的振動頻率。

圖5 相對定位方法、新方法以及加速度計方法頻譜分析結果

小波分析是一種有效的結構振動信號提取方法[11-12]。為了與加速度計方法進行對比分析,基于小波分析方法對高層建筑的振動變形進行提取,并將獲取的位移監測數據轉化為加速度,結果如圖6所示。本文提出的新方法獲取的高層建筑振動變形加速度與傳統的相對定位方法、加速度計方法無論在整體趨勢和局部細節方面都具有很好一致性。

圖6 提取的高樓振動加速度

3 結束語

變形監測為評估建筑結構的健康狀況提供了有效的數據支撐。本文提出了一種基于PPP-AR的組合高低頻GNSS高層建筑動態監測新方法。通過對高層建筑風振監測數據進行對比分析可得,在獲取結構振動位移和似靜態位移方面,新方法與GNSS相對定位方法獲得的結果具有很好的一致性。新方法識別的結構振動頻率、振動加速度在數值方面與加速度計獲取的結果高度吻合。本文提出的新方法既可以保證監測精度,又可以有效簡化作業流程、節約監測成本,具有廣闊的應用前景。