土木工程结构健康监测和损伤诊断探究

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摘要：由于工程材料的耐久性和建筑结构的稳定性等原因，土木工程结构需要正确评价结构的可靠等级，这就要求完善的健康监测及损伤诊断技术。下文先介绍结构健康检测和损伤诊断的基本内容和方法，最后探究健康监测技术发展的应用和展望。

关键词：土木工程；结构检测

中图分类号：S969.1文献标识码：A文章编号：

引言：

土木工程的施工质量和运行情况对人民的生命安全有着重大的影响。特别是重大土木工程结构，如水坝、桥梁、电厂、军事设施、高层建筑等，在遭受地震、洪水、爆炸等自然或人为灾害时的安全问题，与人民的生命财产息息相关。因此，对结构性能进行监测和诊断，及时地发现结构的损伤，对可能出现的灾害进行预测，评估其安全性已经成为未来工程的必然要求，也是土木工程学科发展的一个重要领域。

1.结构健康监测的概述

1.1结构的健康监测

结构的健康监测指利用现场的无损伤的监测方式获得结构内部信息，通过包括对结构响应在内的结构系统特性分析，达到检测结构损伤或退化的目的。健康监测的一个目标就是在这个临界点到来之前提早检测出结构的损伤，这是个实时在线监测过程。结构的长期健康监测是一种在线监测技术。

1.2健康诊断

健康诊断是指结构在受到自然的（如地震，强风等）、人为的破坏，或者经过长时期使用后，通过测定其关键性能指标，检查其是否受到损伤，如果受到损伤，损伤位置、程度如何，可否继续使用及其剩余寿命等。

1.3安全性评估

安全性评估是指通过各种可能的、结构允许的测试手段，测试其当前的工作状态，并与其临界失效状态进行比较，评价其安全等级。对于不同的结构，其重要程度不同，安全等级也应该有所差别。安全性评估与可靠性不同，可靠性为一种概率，为一种可能性；而安全性评估旨在给出确定的安全等级。

2.健康监测系统的组成部分

健康监测系统应包括下列几部分：

（1）传感系统：用于将待测物理量转变为电信号；

（2）数据采集和处理系统：一般安装于待测结构中，采集传感系统的数据并进行初步处理；

（3）通讯系统：将采集并处理过的数据传输到监控中心；

（4）监控中心和报警设备：利用具备诊断功能的软硬件对接收到的数据进行诊断，判断损伤的发生、位置、程度，对结构健康状况做出评估，如发现异常，发出报警信息。

3.损伤检测论述

结构健康监测的关键问题是监测系统的实现和损伤位置、程度的确定，这是结构健康监测与诊断的核心，也是难点。

3.1局部检测方法

局部NDE技术主要包括目测法、染色法、发射光谱法、回弹法、声发射法、渗漏试验法、射线法、脉冲回波法、磁粒子法、磁扰动法、涡流法等等。绝大多数技术成功地应用于检查一定部件的裂缝位置、焊接缺陷、腐蚀磨损、松弛或失稳等，实际检测中经常几种技术联合使用来评价结构状态。以下介绍几种常用的NDE技术。

3.1.1声发射法

声发射法能对活动性缺陷进行动态监测，采用声发射探头将发射源发射的弹性波转换为电信号，经放大处理得到特征参数，从而推测材料内部发射源(即缺陷)的位置。

3.1.2超声波检测技术

以脉冲回波法为主的超声波检测技术是利用其遇到相异介质能够反射的性质进行检测，具有良好的指向性，在不同的材料中衰减性不同，检测灵敏度高、成本低、效率快。

3.1.3射线检测

射线检测指用X射线和直线加速器对结构缺陷情况进行检测，可检测结构内部缺陷的位置和立体形状，用来判断结构是否可用或为维修提供参考。

3.2整体检测方法

健康监测作为一种实时、在线、连续的监测，整体检测法显得尤为重要，它大致可以分为动力指纹分析法、模型修正与系统识别法、神经网络法、遗传算法和小波分析法。下面简单介绍前三种检测方法。

3.2.1动力指纹分析法

这种方法的基本思想是寻找与结构特性有关的“指纹”变化。结构一旦发生损伤，其结构参数，如刚度、质量、阻尼等会发生改变，从而导致相应的动力指纹的变化。这些动力指纹的变化可以看作结构损伤发生的标志，借以诊断结构的损伤。常用的动力指纹有:频率、振型、振型曲率、应变模态、柔度、功率谱、频响函数、模态确信准则(MAC)和坐标模态确信准则(COMAC)等。大量的模型和实际结构试验表明，结构损伤导致的固有频率变化很小，而振型(尤其是高阶振型)虽然对局部刚度变化比较敏感，但精确量测较为困难。MAC和COMAC等依赖于振型的动力指纹同样如此。振型曲率、应变模态则因传统的低幅振动测试变化量量级过小，难以起到有效的判别作用。因此，这类方法的应用有待于寻找新的动力指纹。

3.2.2模型修正法与系统识别法

这种方法的基本思想是利用动力试验数据(通常为模态参数或加速度时程记录、频响函数等)，通过条件优化约束，来不断修正模型中的刚度分布，通过被检测结构中任意观测到的局部刚度下降判定损伤的位置和程度。这种方法在划分和处理子结构上具有很多优点。由于模型误差、测量噪声以及土木工程结构可测得的动力特征对局部刚度变化不敏感等因素的存在，使得此方法在实际应用中受到限制。模态试验测得的模态信息总是不完备的，导致了特征方程求解中的亚定问题。解决数据和模型的不确定性，有效的方法是用统计推断的方法，如贝叶斯统计的方法。针对这些问题，一方面可以考虑利用动边界条件进行子结构模型修正以减少未知数的方法，另一方面可以通过良态建模、合理化分子结构以及最优布置来获取最大信息量予以解决。

3.2.3遗传算法

损伤诊断可归结为参数识别问题，即结构动力学反问题，可由两条途径解决，一是灵敏度分析方法，通过广义逆矩阵的运算，确定参数改变量；二是采用最优化方法确定与实测数据最优匹配的参数。遗传算法是一种基于自然遗传和自然选择机理寻优的方法，将其引入损伤评估的最优化方法中，在测试获取信息不多的情况下，能迅速判定损伤位置和程度，即使模态信息部分丢失时，遗传算法寻优能力丝毫不受影响。遗传算法只需计算各可行解的目标值而不要求目标函数的连续性，不需要梯度信息，并采取多线索的并行搜索方式进行优化，因而不会陷入局部最小，且使用方便，鲁棒性强。

4.健康监测技术发展的应用和展望

4.1健康监测技术发展的应用

随着健康监测技术的发展，越来越多的桥梁和大型结构使用了健康监测系统，对桥梁的安全运行起到了重要作用。在我国，上海徐浦大桥结构状态监测系统包括测量车辆荷载温度、挠度、应变、主梁振动、斜拉索振动六个子系统。桥梁损伤评估的内容:工作参数的采集、工作参数的识别加工得到桥梁工作状态信息、根据工作状态信息给出桥梁健康状况评估。由监测系统实现工作参数的采集基本可以实现，然而对于桥梁真正的健康状况分析，如损伤检测分析、剩余寿命评估、维修决策方面的研究尚处于起步阶段。这方面的突破相信有赖于试验技术的发展、新的损伤指标的发现以及对桥梁结构特性的进一步认识。

4.2未来的发展方向

纵观土木工程结构安全性评估、健康监测及诊断的发展水平，至少有以下几个尚待解决的问题:

4.2.1缺少通用的损伤量化指标

在基于振动的故障诊断和预测中，要求不论信号的来源和频段，经过信号处理后，原始状态的信号(健康状态)和损伤后的信号(损伤状态)应有明显的差异，即识别出的信号特征能够准确地表示出健康状态和损伤状态。因此，应该设计一种损伤尺度，将结构损伤与否和损伤的程度简单地分级量化。

4.2.2高成本和信号处理的不准确性的问题

第一个问题随着无线网络和通讯的发展已不那么突出；第二个问题是现在都假定噪音信号为不变的高斯分布而且感兴趣的信号都有确定的频率。实际上并非如此，感兴趣的信号频率范围很宽，而且是在一个非理想的变化环境中得到的，如何解决这个问题将成为未来发展的重点。

4.2.3射线检测的应用

由于大型复杂结构实际上都是非线性的，因而神经网络和遗传算法在结构的健康检测和诊断方面具有不可估量的应用前景。小波分析由于有刻画细节的能力，在数据的处理方面也具有一定的优势。

参考文献：

[1]张志奇，李华刚，谭登祥・土木工程结构损伤诊断方法[A]・土木建筑教育改革理论与实践[C]，2009年.

[2]王柏生，杨英武，关于结构试验与检测技术[A]・第二届浙江省建设工程质量检测技术研讨会论文集[C]，2005年.