曹 强
中国建筑第八工程局有限公司工程研究院
小波分析技术已经被广泛地应用在变形分析中,与传统分析技术相比,该方法能够更有效地满足变形监测要求,具有极高的灵敏度,因此,在高层建筑快速发展的情况下,需要进一步了解该方法的路径与方法,为进一步保障建筑物安全奠定基础。
小波分析技术在实际上是一种将全频段内信号进行多分辨率分解的方法,与传统技术相比具有更理想的时频局部优化的方法,在高层建筑物施工中通过小波分析的方法能够将相关信号直接分布在不同频段上,所以该方法具有理想的滤波功能。在此基础上,信号小波转使用了小波基函数与小波变换信号之间的结合,在数据处理阶段通过选择合理的小波函数,可以确保在相同的时域与频域的基础上展现出良好的特性,确保分析结果具备更高的精准性。
在小波技术处理阶段,可以将原始信号转变为小波系数W,此时的W信号中包含小波系数集合{Wa,Wb},其中一部分是近似系数Wa,其中包含了大量的低频成分信息;而另一部分则是细节系数Wb,其中包含的是高频成分信息,用于表示变化成分的不同[1]。在数据处理环节,通过小波基与小波系数的结合,就可以形成小波分解,这种处理方法能够更好地实现高频信号与低频信号的分离;除此之外在采用合理的小波节点之后,能够更好地实现带通滤波功能。
在高层建筑物的动态监测过程中,借助小波变换所具有的多分辨率特性,本文认为小波数据处理过程中的数据处理流程如下所示:
(1)观测数据滤波。针对高层建筑物可能产生的变形情况,在监测期间应该根据数据序列排序以及噪声、信号的视频特性往往存在一定的差异,部分信号在频域、时域中的分布往往是全局性的,这就保证了这些信号在观测的时域内大量存在,并在频域上表现出高频特征的特征,所以在数据处理阶段可以通过小波滤波来对信号、噪声进行分离,最终达到消躁目的。
(2)提取变形特征。借助小波变换所表现的局部时频特征,通过该方法来监测建筑物的变形情况时可以随机将其分布在信号细节上,此时无论背景噪声有多强,都可以通过这个数据处理方法来提取其中的变形信息,这种情况尤其适用于非平稳突变变形中,是一种科学有效的处理方法[2]。同时考虑到高层建筑物的动态监测要求,还可以通过变形特征提取的方法来提取其中的关键参数。
为了更好地分析小波分析方法在高层建筑动态监测中的效果,本文将结合某高层建筑,采用小波分析方法对建筑物进行了详细的动态监测。
某大厦的总高度超过450m,其中地面以上的层数为95 层,在本次研究中在塔楼楼顶位置设置一个监测站,分别在其他两个不同位置设置两个基准站,其中基准站1与基准站2距离监测站的基线长度为4016m、5269m,在数据采样中设置频率20Hz,所采用的基准站分别对流动站数据做动态解算;在此阶段处理中考虑到解算的是同一流动站,所以在分析期间,理论上建筑物的谐振信号是完全相同的。
本次研究中选择了Trimble 系列的双频GPS接收器,在上文所介绍的三个监测点上分别设置一个GPS 接收器,其中两个固定参考站之间的周边环境理想,五明显的干扰点。本文所采集各类数据的时间为2019年11月7日,当日晴朗,风力小,日照效果满意,按照动态监测的方法连续监测30min。
通过小波分析方法对观测数据做处理,其中选择建筑物顶部点为基准点,在WGS 坐标系下确定每个历元的三维大地指标,形成点位的坐标序列。
之后在数据处理阶段,采用三台GPS 设备所接收的同步观测信号进行对比。
在小波分析阶段,通过提取超高建筑物的振动信号,在采用小波分析方法来提取建筑物的谐振信号之后,其中的关系式为:
在上述公式中,x1与x2分别代表两组时间序列的谐振信号。
而根据调查结果可知,该建筑物的动态监测结果为:(1)监测点与参考点在数据序列上的变化没有明显的对应关系,造成监测点时程与参考点时程的变化相比,监测点的总体点位变化情况较大,这一结果与建筑物的具体情况相符。(2)参考点与监测点之间保持了良好的三维时程曲线关系,在水平变化量的基础上,发现建筑物在水平方向上的位移为±15mm,这也证明GPS在建筑物的动态监测中的效果更理想。
为了更好地识别小波分析结果的合理性,可以通过小波变换的方法来从整个观测数据中分离建筑物结构的自振信息,所以在小波分析中通过GPS 接收机获得数据采样率,而此时的GPS的动态监测数据包含序列为0Hz~1Hz;而根据高层建筑物结构的固有频率,可以在建筑物自身自振周期的基础上,对数据系列做三层小波包分解,之后在对小波分析方法对原始数据做处理后,可以清洗的发现建筑物的主模态振动信号,发现该建筑在N方向上的振动主模态频率为0.215Hz;通过对建筑物进行检测数据分析,获得建筑物在E方向上的振动频率为0.163Hz。
综上所述,小波分析方法能够满足高层建筑物动态监测的要求,本文所介绍的案例证明小波分析方法所监测的数据与建筑物实测结果基本相同,证明该技术具有先进性,在高层建筑物设计与建设中值得推广。