利用GNSS时序分析辨识大跨桥梁结构荷载响应研究

党 宇，杨 强

（1.长安大学，陕西 西安 710086；2.中国测绘科学研究院，北京 100830）

本文在前人研究基础上，根据桥梁振动信号的特点，运用小波分解和重构，首先对武汉市阳逻大桥桥梁监测系统采集的振动信号去除原始信号里的噪声，进一步进行多尺度分解和滤波，并且对重构后的信号进行归纳总结，获取桥梁结构的动力特性。

1 实测振动信号

武汉市阳逻长江公路大桥是京珠、沪蓉两国道主干线在武汉市交汇形成环形公路的一部分，是分流过境交通的重要通道，是“十五”期间的重点建设项目之一。大桥跨越的距离很长，主跨为1280m的悬索桥，传统的测量和监测方法很难满足实时测量的要求，为此阳逻长江公路大桥桥梁结构健康监测引入了GPS实时监测系统。

阳逻长江公路大桥GPS监测站设置为跨中上游（midup）、跨中下游（middow）、北塔塔顶（north）、南塔塔顶（south）。

本文采用了48h的GNSS动态监测数据，数据采用率为1s，该数据监测到的主要是大桥在自重和车辆通行状态下的水平和垂直位移变化，48h原始观测数据见图1。

从图1中可以看出，位于南北两端的GPS监测点其变化较小，说明其受荷载变化影响较小；而大桥中游两点变化较大，说明大桥中间地段受荷载变化影响较大，其振幅和挠度变化较大，是大桥应该重点监测地段。

信号反映了桥梁在移动车辆作用下的发生的振动信息，大桥对于车辆移动荷载的动态响应，主要可以分为静力响应和动力响应。同时系统在获取的监测信号的过程中，不可避免地存在高斯噪声、有色噪声等各种噪声，因此，GNSS监测信号应该包括3个部分，即静态效应、动态结构响应和噪声。

图1 GNSS监测点结果

由于GNSS监测信号的噪声干扰有时可能完全掩盖结构的真实信息，造成分析结果不可靠，因此必须对其进行去噪。本文采用小波分析方法对数据进行消噪。

2 小波消噪结果

本文采用小波分析方法，对信号进行分解和重构，以获取不同频率信号结构。根据阳逻大桥振动信号随时间变化特性，本文选取消失矩和支集长度比较适中的symN系列小波中的sym3，对阳逻大桥4个监测点的实测信号进行5层分解，结果如图2所示。

从图2中可以看出，大桥不同位置，其受到的噪声干扰是不同的，位于大桥两侧的north点和south点噪声较小，而位于大桥中央的middow点和midup点较大，其经过小波去噪后的信号对于桥梁的动力特征表现更为明显。

3 GNSS监测信号分解

剔除噪声后的信号即为大桥对车辆移动荷载的的动力响应信号。包括静态荷载和动态荷载引起的变化，本文采用功率谱分析以分析其频谱特征，以辨识大桥静态和动态结构响应。

从图3中可以看出，阳逻大桥middow点在高于25Hz时信号变化逐渐稳定，此部分可以认为是振动引起的结构静态响应，而图中前部突出部分则可以认为是结构动态响应。

信号同样可以分为高频信号和低频信号。其中结构响应信号表现为低频信号，而车辆振动引起的动力响应信号则表现为高频信号。采用小波多尺度分析结果分别获取结构动态和静态信号，结果如图4所示。

从图4可以看出，无论动态信号还是静态信号，对大桥两侧的影响都小于大桥中央，表明大桥中央构件需要承受更大的荷载，并且可以认为平移车辆荷载下结构静态响应对大桥结构安全起控制作用，而车辆振动荷载引起的动态响应对结构可靠指标的影响可以忽略不计。虽然，从理论上说应该采用完整车辆荷载下的结构响应进行分析，但是研究结果显示，大桥静态响应在数值上处于控制地位，因此建议可以采用低频静态响应作为大桥结构健康主要指标。

4 结 论

本文通过对GNSS监测信号时序分析，利用车桥耦合振动理论，对武汉市阳逻大桥结构监测信号进行时序分析，得到以下结论：

1）GNSS大桥监测信号主要反映大桥结构对不同荷载的响应，这些响应主要包括：车辆移动荷载响应，车辆振动荷载响应、噪声。

2）利用小波分解与重构，辨识了GNSS监测信号中的噪声，并进行去噪。

3）利用功率谱密度，分析GNSS监测信号中不同频率的特性。

4）将监测信号分解为低频和高频响应，其中低频表示车辆移动荷载响应（静态信号），高频表示车辆振动荷载响应（动态信号），并计算数值计算，得到了大桥不同位置的不同荷载响应数值。不同位置影响不同，大桥两侧数值较小，中央影响较大。

研究表明，对于阳逻大桥来说，移动车辆荷载引起的活载效应对结构受力起控制作用。

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