(14)
式中:参数m的最小值需要保证I应大于门槛值,一般根据工程实际选取,通常要求I不小于85%。门槛值说明前m个不可观测因素导致样本e的变动程度。从几何的角度来解释,就是样本数据主要沿前m个主成分的方向变化,即样本数据主要分布在前m个主成分组成的子空间内,此环境因素是桥梁结构固有频率改变的主要原因[15],对于频率样本,m可取为1。相应地,矩阵U也可分为2部分:
(15)
式中:U1由矩阵U中前m个列向量构成。
和可通过U1和U2来确定:
(16)
(17)
为消除运营条件和环境因素的影响,不可观测因素在最小二乘法最小化的条件下可由下式估算得到:
(18)
基于奇异值分解的性质(),式(18)可进一步写成:
(19)
根据式(19),式(9)可表示为
(20)
由式(20)可知:环境因素对样本Y的影响可剔除。是数据的重构,是将样本映射至主要反映环境因素信息的空间;是将样本Y从环境特征子空间重映射至原始数据空间,这个过程完成了对样本Y中环境影响成分的提取。
3 试验数据分析
分析采用的动态应变数据来自某悬索桥跨中上游上弦杆(S1)、上游下弦杆(S2)、上游竖杆(S3)、上游斜杆(S4)、下游上弦杆(S5)和下游下弦杆(S6)6个测点,共6天(4月26日至5月1日)的数据量,测点原始应变时程如图2所示。
环境温度时程曲线见图3。与环境温度时程曲线相比,应变时程表现相似的波动形式。应变时程中包括温度效应信息和活荷载信息。若不考虑温度变化对应变时程的影响,直接采用所测的原始应变数据构造相关函数幅值向量,考虑互其向量中各元素的比例是否仍比较固定,CcorV能否用来判断结构的工作状态,采用2类应变数据进行对比分析:第1类数据反映了测点的原始应变时程;第2类数据去除了温度效应成分,主要反映活荷载信息的应变时程。
3.1 应变时程温度效应成分的提取
对S1~S6测点2011-04-26的原始数据作为样本进行主成分分析,将各测点响应分割成N段长度为n的应变时程样本,组成的样本矩阵。这里取5 min时长的应变时程作为样本矩阵里的1列数据,24 h的数据被分为288段。S1~S6测点样本协方差矩阵的主成分特征值分布如图4所示,根据式(14)分别计算第1主成分的累计贡献率为95.592%,99.367%,99.704%,99.408%,98.534%和99.397%,说明第1主成分反映了动应变时程绝大部分的波动信息。
图2 测点原始应变时程曲线
Fig.2 Relationship between measured strain history and time
图3 环境温度时程曲线
Fig.3 Relationship between environmental temperature and time
分别对各测点6 d的数据构造样本矩阵,根据式(19),通过第1主成分特征向量对应变数据进行重构,得到如图5所示的应变时程趋势成分。从原始应变时程去除趋势成分后,应变时程主要反映了由活载引起的应变变化,不再呈现类似温度曲线的波动形式,见图6。这也说明:提取出的趋势成分主要为原始应变时程中的温度效应成分。
3.2 相关函数幅值向量分析
动应变相关函数幅值向量的计算步骤如下。
(1) 对各测点6 d的数据(原始应变时程或活载效应成分)按2 h时长分段,每个测点得到72段数据样本。
(2) 以测点S1作为参考点,计算各时段数据样本的相关函数,,,,和。
(3) 求得各时段相关函数的最大绝对值,记为幅值,形成相关函数幅值向量corV:
;
i=1, 2, …, 72
图4 测点S1~S6样本协方差矩阵的主成分特征值
Fig.4 Principal component eigenvalue of sample covariance matrix of S1-S6
图5 测点S1~S6应变时程的温度效应成分
Fig.5 Composition of temperature effect in measured strain history of S1-S6
2011-04-26全天原始应变时程相关函数见图7。从图7可见:各时段的幅值差别较大。对各时段的幅值向量进行规范化处理后,幅值向量未表现出比较固定的比例形式,见图8(仅给出0:00—10:00时的曲线),这意味着桥梁结构可能出现了损伤。显然,该结果与桥梁的实际工作状况不符。
与原始应变时程相比,活载效应成分(2011-04-26)的相关函数幅值总体偏小。活载成分主要反映的是车载下的应变变化,根据各时段相关函数幅值可判断。活载效应成分的相关函数幅值向量见图9。从图9可见:12:00—24:00时段内桥上的车辆荷载较0:00—12:00时段大。活载效应成分规范化后的相关函数幅值向量见图10(仅给出0~10时的曲线)。从图10可见:经规范化处理后得到一系列比例形式较一致的曲线,说明全天12个时段内,活载效应成分相关函数幅值向量中各元素的比例比较接近。
通过以上分析可知:温度的变化会导致不同时段相关函数幅值向量中元素的比例发生改变,通过式(4)计算相关函数幅值向量置信度CcorV来进一步了解元素比例的变化程度。以2011-04-26 0:00—2:00时段的原始应变响应相关函数幅值向量作为对比基准corVr,计算其余时段样本的corV与基准corVr的置信度,结果如图11所示。从图11可见:置信度在6 d之内变化幅度近60%。同样以26日0:00—2:00时段的活载效应成分建立对比基准,结果如图12所示。从图12可见:各时段的置信度稳定在0.88以内,变化幅度不超过12%。说明基于活载效应成分构造的相关函数幅值向量在长时间内保持了较一致的比例线形;剔除温度效应后,相关函数幅值向量能够反映结构特征,因此,可用于损伤判断建模等。
图6 测点S1~S6应变时程的活载效应成分
Fig.6 Composition of live load effect in measured strain history of S1-S6
图7 原始应变时程的相关函数幅值向量
Fig.7 corV of measured strain history
图8 原始应变时程规范化后的相关函数幅值向量
Fig.8 Normalized corV of measured strain history
图9 活载效应成分的相关函数幅值向量
Fig.9 corV of composition of live load effect
图10 活载效应成分规范化后的相关函数幅值向量
Fig.10 Normalized corV of composition of live load effect
图11 原始应变时程的相关函数幅值向量置信度
Fig.11 CcorV of measured strain history
图12 活载效应成分的相关函数幅值向量置信度
Fig.12 CcorV of composition of live load effect
4 结论
(1) 对实测数据进行主成分分析,第1主成分的累计贡献率都超过95%,通过第1主成分特征向量对实测数据进行重构所得的应变时程呈现出与温度时程相似的波动现象,说明第1主成分主要反映了动应变时程中与温度变化相关的成分信息,主成分分析法可有效提取出应变时程中的温度效应成分。
(2) 实测数据的相关函数幅值向量置信度在0.4~1.0范围内波动;剔除温度效应成分后,置信度稳定在0.88以内。应变时程中的温度效应成分会导致相关函数幅值向量的比例线形发生改变;不考虑环境温度对动应变相关函数幅值向量的影响,易对桥梁结构的健康状况产生误判。
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(编辑 陈灿华)
收稿日期:2012-08-12;修回日期:2012-10-23
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51078357)
通信作者:李苗(1980-),男,湖南益阳人,博士研究生,从事桥梁健康监测研究;电话:15974268771;E-mail: lm_hncu@163.com