建筑健康监测.doc

摘 要:对于大量进入老龄和维护期的土木工程结构,其安全性倍受重视,而具有多学科交叉特点的结构健康监测技术则是支撑土木工程基础设施安全运行和适时维护的一个有力工具。首先对各种结构损伤检测方法和无线智能传感技术的最新研究成果进行了回顾和评述;讨论了在线结构健康监测系统的关键问题;最后对结构健康监测和损伤检测领域今后的发展方向进行了展望。
关键词:结构健康监测;损伤检测;振动参数;智能传感技术

Abstract: The structural health monitoring (SHM) with the characteristic of multidisciplinary is a powerful tool to support the operational safety and appropriate maintenance for civil engineering infrastructures. The recent advances in research on varieties of damage detection methods and wireless smart sensing technology are stated. The focuses of the online SHM are discussed and the potential challenges in the future to SHM and damage detection are addressed.
Keywords: structural health monitoring; damage detection; vibration parameter; smart sensing technology

（1）结构健康监测的研究最新进展？
基于目前土木工程结构的建设越来越复杂化，对其进行有效的结构健康监测，显得尤其的重要。土木工程的结构健康监测是指利用无伤传感技术来获取其结构的内部信息，进而对其的结构系统进行系统的分析。对一个土木项目来说，从开始施工到竣工的整个阶段进行长时间的结构健康监测是工程项目健康运转的关键环节。基于其在运用之中采用无伤传感技术，极大地增加了其实际使用价值。即可以及时的发现土木结构的结构损伤又可以对结构造成零伤害。下面就我国的土木工程结构健康现状和国际上的现状做相关了解。

1.我国土木工程结构健康监测现状
在近几年，我国在该领域发展迅速，诸多的国外先监测进技术渗入到我国该领域之中。目前常采用整体损伤检测方法、神经网络法、遗传算法、系统模型识别法、动力指纹分析法等对土木工程结构进行长时间系统结构健康监测。
1.1 动力指纹的分析法。
该种方法基于物理学中的阻尼、刚度、质量等角度对土木结构进行监测，一旦结构发生一定的改变其在诸多的物理现象中都会出现异常。该种方法的关键在于建立安全状态下的各物理数据库，进而在实际的监测中，利用这些标准数据和检测数据进行比较分析，来准确的确定结构损伤的大概情况。但从实际情况看，基于一定的振动结构损伤识别的方式，在依托物理原理进行中，其效果最为显著。其工作原理是利用振动方式对结构产生一定的感应，进而利用仪器检测产生的感应数据，诸如位移、频率等。依托这些传感数据建立合理的数学模型，再和理论的数据模型进行比较分析来判断结构的损伤情况。依托其原理，在其模式上建立了模型修正和系统识别的方法，该种方法主要在对于数模的建立以及依据实际情况进行不断的修正优化。在对结构模型的建立，则需要依托强有力的数据库，所以说其是基于动力指纹分析法发展而起的。从实际的效果看，动力指纹法对结构损失的定位效果十分优良，具有一定的实际价值。
1.2 神经网络法。
该种监测法也是基于计算机技术发展而起的。依托强的数模思想进行建模监测。该种方法的思路主要来自于模拟大脑神经系统。实际中，在建模的过程之中对数据的要求比较的高，要求数据的准确性、全面性，这样才能建立合理的切合实际结构的数学模型。这种方法不像动力指纹方法那样过分的关注其物理性质，而是对结构进行系统的潜在问题分析，从而得到结构在不同情况的理论数据。在对神经网络的建立中，其实是建立实际监测数值与一定参数间的函数关系。当电脑数据员输入一定的参数就可以获取监测的数模模型，进而得到结构损伤的信息反馈。该种方法可以充分的依托与各种物理数据，进而建立健全的关系网络，从而使得其在实际的使用当中具有极大的数据储存功能，在对于监测确定的背景下采用该种方法可以对数据库、结构等领域的优化。该种方法不仅拘囿于传统的线性模式，而且能很好的适应于非线性下的体统监测。对于非线性下的系统监测，可以很好的达到指纹振动法中振动监测的效果，减少了大量的设备要求，避免了环境的影响力度。但是，其也面临着诸多的技术限制，在进行神经网络法时，基于建立的模型往往变化复杂，这就加大了其在实际操作中的难度。然而，经过上述的阐述我们也看到了其多角度的进行不同的数模建立，对土木结构的更加全面系统的监测，自动化的电脑技术更加增大了其一定的工作效率。目前常用的神经网络种类很多，但都是基于以上的功能模式展开完善和研究。
1.3 遗传算法。
该种方法是模拟达尔文的自然选择和遗传学进行计算的数学模型。该种方法是基于自然选择进行优化进而找出最优解的过程。该种方法需要其他的信息和辅助知识，所以只需加大对限制条件函数的数据分析。在遗传法中，可以同时处理多个结构关键点，进行多角度的数据评估反馈。极大的减少了局部检测造成的漏检现象；其在计算过程中，基于结构的确定性，因而采用了概率的方式来增大评估效果。

2.国外土木工程结构健康监测现状
2.1 伴随着光纤技术的发展，其已广泛运用于传感技术领域，构成了现在的光纤传感技术。该种比较新型的技术广泛运用于现在的信息传输领域。其依托光纤进行迅速的信息传输。由于其在实际的运行当中，基于光波的传输频率、波长等物理因素的感知来获取信息的传输变化。针对其高效率、精准度的特点，光纤也慢慢渗入到土木工程结构的健康监测之中。该种全新的技术，在数据的传输过程当中，具有较高的数据容量；在检测当中可以准确的测量出建筑物的实际负载量。而且在实际的使用当中，操作比较的方便。在建筑物建筑施工时，将光纤传感器埋入结构之中，并且要在铺设之前对大楼的结构进行整体的分析，进而合理的设置铺设点，形成一个完整的监控数据网络。这样在对土木建筑的后期监测时，数据处理中心就可以接受到感应器关于承受力、结构受力平衡的数据反馈。这样可以对土木建筑物的实际情况作出准确的判断，全面的了解结构损伤情况。然而，该项技术还比较的先进，在光纤设备等方面成本还比较的高，但其的确具有一定的实际价值。
2.2 目前新兴发展而起 一种压电传感监测方法。该种方法的技术关键在于压电效应及压电传感器。压电效应是基于电介质受到外力的挤压造成的变形，从而产生一定的电位变化，产生一定的电信号，传输到数据处理中心。这样对于电位差的变化的检测，就可以很好的定位到其结构的受力情况。整个的过程之中，压电感受器的灵敏感应十分的关键。其电压感应器的铺设也应如光纤感受器一样，依据土木结构进行合理的铺设，形成完整的检测网络数据平台。该种方法可以很好的检测建筑物的关键结构的损伤情况，即使是极小的结构变化，都可以很好的感应。对一些潜在或细小的结构损伤能够及时的发现。基于该种技术的有良性，其亦将成为土木工程结构健康监测的核心方式。但作为新兴的技术，在诸多的关键问题上还存在缺陷和技术问题，诸如电压材质的选择就是一个难题，如果采用传统的金属材质作为电压材料，其在长时间的使用中，由于腐蚀的缘故必会影响其正常的运转；采用不易腐蚀的陶瓷材质作为电压材料，又面临在施工过程中，易受到外界的影响造成碎裂的现象。因此，这些比较核心的技术难题，还需要进一步的研发和完善，才能正在的使得该项技术运用于实际的监测之中。

（2）土木工程结构健康检测技术？
结构健康诊断与安全评定可分为局部诊断与评定和整体诊断与评定两种。局部诊断与评定针对的对象具体可疑的结构构件,即通常的无损检测与无损评价,其技术已经比较成熟,几乎涉及现代科学的每一个分支,如射线检测、声与超声检测、电学与电磁检测、热力学与化学检测等,具体而言,如X射线法、超声波回弹性、硬度测试法、涡流法、磁粉法、同位素法等。但这些方法的费用高,有些部位难以接近,对大型结构在事先无法预测损伤位置的情况下无法进行因此,人们设想能不能通过对结构整体特性,例如动力特性与状态反应等的测量来诊断与评价对结构的特性参数如频率、相位、振型、阻尼及状态量进行测量,通过分析这些量的变化对结构进行诊断与评价。
结构构整体的健康诊断与安全评定研究方法主要有以下几种:
(l)模型修正法。通过有限的模型修正和误差定位,得到一组修正的物理参数以再现测量数据,依据修正的模型对结构评定其安全状况。这种方法的缺点是其可靠性难以确定。
(2)对比方法。对比方法也称为动力指纹法。假定有一系列的损伤情况,包括损伤机制及位置,预测损伤的动态响应变化,将结构的实测值与之比较,最相近的也就是最可能的损伤位置。该方法的缺点是工作量大,费用高。
(3)神经网络方法。融合自动控制、数理统计、计算机技术以及有相应的识别方法,通过神经网络的系统辨识原理,充分利用其自适应、自反馈、自学习功能,以实验模态测试为手段,输人模态参数,运算处理得到损伤的位置,并对结构进行评价。由于神经网络的容错性好,对输人参数的准确性要求不高,因此其前景比较看好。
(4)体系可靠度分析方法。它是从概率的角度评价结构整体的安全程度。由于结构体系复杂,结构的失效模式多,加之失效模式之间的相关性很强,所以它是一个很难的研究课题,离实际应用尚有一段距离。目前常用的方法是指标计算法,即把结构的安全状况按损伤程度人为地划分等级,通过鉴定结构的实际情况,评定它所处的安全等级。
(5)专家系统法。它是一种模拟土木工程专家解决L木工程健康诊断与安全评定问题的计算程序系统,其内部含有大量的土工程领域的健康诊断与安全评价的知识与经验,可以来解决诊断与评定的问题。专家系统具有准确、效率高、不受环境影响等优点,能带来巨大的社会与经济效益。因此,各国都竞相开发专家系统，但其开发费用十分昂贵。
取其中一个具体说明如下所示：
神经网络法：人工神经网络（artificial neural network）是以生物神经系统为基础，在物理机制上模拟人脑信息处理机制的信息系统，是一种由简单神经元连接组成的具有高度非线性的超大规模网络系统，具有网络的全局作用、大规模并行分布处理和联想学习能力。神经网络用于损伤检测的基本原理是：利用数值求解法（如有限元法、能量法）或实测方法，获取结构的特征物理量（如固有频率、模态振型等）作为训练样本的输入变量，以结构的损伤（位置、程度）作为输出变量，利用神经网络具有很强的自组织、自学习和自适应能力的特点，通过一定数量的训练样本让网络学习，使神经网络记住这些知识，掌握从输入变量（如结构固有频率、模态振型等）到输出变量（结构损伤位置、程度）之间的非线性映射，从而实现结构的损伤检测。
高赞明等在香港汲水门大桥的损伤检测中使用了误差反向传播（back propagation）神经网络，他们提出了新奇指标，采用３阶段分步识别的策略，即首先给出损伤预警，看桥梁是否发生了损伤；其次进行损伤定位；最后给出损伤程度的判定．Chung等用BP神经网络技术诊断钢筋混凝土结构的损伤。孙宗光等以汲水门斜拉桥为背景，对应用神经网络的模式分类技术识别桥梁结构损伤位置的方法进行了研究。文中使用了两种类型的网络，简称动态网络和遗传算法（genetic algorithm）网络，并探讨了这一方法的可行性。焦莉和李宏男基于自适应共振理论（adaptive resonance theory, ART），提出了一种ART2（adaptive resonance theory 2）神经网络的结构损伤识别方法，该方法首先利用主成分分析对损伤特征数据的关联信息进行处理，降低了输入矢量的维数，提高了网络的识别速度，然后利用ART2的自组织和自适应的特性，实现了在较强的噪声环境下的结构损伤识别，识别准确率较高．但是ART2算法给出的结构损伤识别结果只有是或否两种情况，对于多损伤的复杂结构往往不能够这样简单地来描述，需要给出一个损伤诊断的百分率。在上述研究成果的基础上，焦莉和李宏男基于误差传播算法的BP神经网络（BP neural network, BPNN）和基于自适应共振理论的ART神经网络，提出一种耦合神经网络的三级识别模型，以实现对结构损伤的自主识别。该方法首先利用ART2神经网络的适时性好以及能够自主学习的优点来确定结构有损伤的层，然后利用经过遗传算法搜索的最优BP神经网络结构分别确定有损伤的构件及其损伤程度。通过对结构健康监测基准问题的计算表明，该识别模型具有自主识别结构损伤发生的能力，且识别速度快，能够正确识别结构损伤发生的具体位置和损伤程度。
随着神经网络应用的日益广泛，神经网络存在的问题也日益显现出来，主要有以下几点：（1）对于大型复杂结构，网络训练需要的损伤样本数目极为庞大，训练模式繁多且训练所需时间很长，网络收敛速度极慢，有时可能陷入局部收敛而网络全局不收敛；（2）网络模型的选择问题。对于不同的工程结构，采用不同的网络模型，所得的效果也不同。各种网络模型均有其优点及不足，针对工程结构的特点采用何种网络模型是需要进一步研究的问题；（3）网络规模的确定问题。对于不同结构所需的网络的规模，目前没有统一的确定方法，实际中只能采取逐渐尝试的方法来确定。
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