环境激励下水工混凝土结构的在线健康监测方法研究

The safety of concrete hydraulic structures such as dams is not only directly related to its social and economic benefits, but also the personal and property safety of residents lives in downstream. Therefore, it has great significance to monitoring the health of concrete hydraulic structures timely. The vibration-based structure health monitoring technique has the characteristics, such as undamaged, in multi-level and multi-scale, and can detect both the local and the global damage of a structure. When the vibration-based structure health monitoring is implemented, applying some ambient excitations, such as earthquake and flood discharge, which can avoid the difficulty of applying artificial excitation, has obvious advantages. For current structure health monitoring method of concrete hydraulic structures under ambient excitation, there are some drawbacks in structural features calculation method and health diagnosis method. In view of these drawbacks, in this project, the online structural features calculation method is proposed to achieve online health monitoring of a structure when a strong earthquake occurred. The relationship between water level, temperature and other environmental variables and structural dynamic features is studied and the health diagnosis model of structure under changing environments is proposed. Through the research, a further development of the vibration-based structural health monitoring technique is made to provide some new technical supports for the health monitoring of concrete hydraulic structures in our country.

大坝等水工混凝土结构的健康状态直接关系到其社会经济效益的发挥和下游人民的生命财产安全。因此，及时地监测大坝等水工混凝土结构的健康具有十分重要的意义。基于振动的结构健康监测方法具有无损、多层次和多尺度等特点，可以诊断结构局部和整体的健康状态。在实施基于振动的结构健康监测时，采用地震和泄流等环境激励，可以避免施加人工激励的困难，具有明显的优势。考虑到现有的环境激励下水工混凝土结构健康监测方法在特征指标提取和健康诊断模型等方面存在的不足，本项目以环境激励下水工混凝土结构的振动响应信息为基础，研究基于非模态类指标的结构健康监测方法；提出实时在线的结构特征指标提取方法，以实现在强地震作用时对结构进行在线的健康监测；研究水位和温度等环境变量对结构振动特征指标的影响规律，提出变动环境情况下结构的健康诊断模型，进一步发展基于振动的结构健康监测方法的相关理论，并为我国水工混凝土结构的健康监测提供技术支持。

本项目综合应用结构动力学理论、信号处理技术、系统识别理论、混沌动力学理论和数值仿真技术等，开展环境激励下水工混凝土结构的在线健康监测方法研究，主要研究内容如下：.（1）提出了基于矢量自回归滑动平均（ARMAV）模型和Hankel矩阵联合近似对角化技术（JAD）的两种环境激励下水工混凝土结构模态参数识别方法，提高了模态识别的精度、鲁棒性和计算效率。通过对“输入-输出”型和“仅考虑输出”型两类环境激励下模态识别方法进行对比，研究了环境激励下水工混凝土结构模态参数识别方法的选择问题。为了克服传统模态类指标的缺陷，将非模态类指标引入到环境激励下水工混凝土结构的健康监测中，基于结构振动的非线性动力系统理论，研究不同类型激励下，非线性动力系统指标的提取技术，并分析比较了不同类型非模态类指标的鲁棒性和对结构损伤的敏感性，挑选出了更适应于水工混凝土结构非模态类指标。.（2）将环境激励下结构模态参数的在线提取方法问题表达为一个子空间溯踪问题，采用广义子空间溯踪（GYAST）算法来解决子空间追踪问题，并结合递归随机子空间识别（RSSI）算法提出了基于GYAST-RSSI的环境激励下水工混凝土结构指标的在线提取方法，为在线的结构健康诊断提供了数据基础。.（3）将机器学习的多输出相关向量机（M-RVM）模型引入到水工混凝土结构动力分析有限元模型修正中，通过M-RVM模型建立结构不确定参数和模态参数之间的关系，以减少模型修正中有限元计算次数，提高了计算效率。在此基础上，分析了变动环境下，非稳定环境变量对水工混凝土结构模态参数和非线性动力系统指标的影响，应用独立成分分析（ICA）和核主成分分析（KPCA）方法，提出了健康监测中环境变量效应的分离方法，给出了损伤诊断指标的控制限，建立了变动环境下水工混凝土结构的健康诊断模型。.通过数值模拟、模型试验和工程应用的结果表明，本项目提出的环境激励下水工混凝土结构模态指标、非模态指标的离线和在线提取方法，以及变动环境下结构的健康监控方法在实际工程中有良好的应用效果。相关的研究成果对及时发现和补充水工混凝土结构整体和局部损伤信息，保证结构的高效运行均具有重要的意义。