响应监测

2024-10-10

响应监测（共3篇）

响应监测篇1

煤炭是我国重要的一次性能源,煤炭资源的开发对我国经济建设和社会发展起着支撑性作用,确保矿区安全高效地生产尤为重要。开采沉陷,是采煤损毁土地的主要表现形式,既破坏生态平衡,又影响安全生产。为实现灾害预警,研究开采沉陷的规律,具有十分重要的意义。

20 世纪80 年代,灰色系统理论［1］由邓聚龙教授提出,GM( 1,1) 模型成为该理论主要模型,广泛用于工业、农业、社会和经济的各个领域,解决了日常生活、科研和生产中的诸多问题。灰色系统理论以其优越特性,在矿区开采沉陷预测中表现不俗,得到专家学者一致青睐［2－3］。灰色系统理论研究的是信息不完全的对象、内涵不确定的概念、关系不明确的机制,能从有限的、离散的数据中寻找规律,建立模型,并作出分析和预测。煤矿区开采沉降监测一般采用定期观测的常规测量方法,所获取的观测数据是有限的、离散的。因此,可依靠灰色系统理论,根据获取的数据来预测矿区沉降发展趋势。GM( 1,1)模型是有效的预测模型［4－6］,据此为提高预测精度,提出事件响应模型。

1 事件响应模型

1. 1 原理

等时间间隔观测数据X(0)(t)=[x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(t)],t=1,2,…,n,其中t是观测时间序号。X(0)(t)的1-AGO序列为X(1)(t)=[x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(t)],t=1,2,…,n,其中,k=1,2,…,t。X(1)(t)的紧邻均值生成序列为Z(1)(t)=[z(1)(2),z(1)(3),…,z(1)(t)],t=2,3,…,n,其中z(1)(k)=1/2[x(1)(k)+x(1)(k-1)],k=2,3,…,t。称为GM(1,1)模型的白化方程[7,8],式中a代表地表发展趋势,b代表地表沉降值。

若 Λ=[a b]T为参数,且

则GM( 1,1) 模型最小二乘估计参数序列满足:

事件响应模型函数为

式中:k=2,3,…,t;。

还原值:

式中k =1,2,…,t-1。

是事件响应模型预测第k个时间序号的预测值,是对应的1-AGO序列中的元素,事件响应模型[9]与GM(1,1)模型[10]相比,d的选取使得模型预测精度存在差异;事件响应模型采用统计学原理,考虑到每个数据的权重性,所有数据均参与预测计算,即;而GM(1,1)模型采用观测数据中的第1个数据进行所有预测计算,即d=x(1)(1)-b/a。

1. 2 试验验证

以赵楼煤矿1306 工作面地表沉降监测数据为例,验证事件响应模型的可用性。该工作面走向长2 295 m,倾向长2 068 m,采深800 m,表土层厚度为600 m,使用综采法进行开采,考虑实际情况沿走向和倾向分别布设25 个监测点,取走向和倾向交汇处监测点作为计算示例,数据获取依照规范,数据处理符合指标,提供实际有效的数据源,分别采用GM( 1,1) 模型［11］和事件响应模型,由前4 次观测值预测第5 次下沉值,并且同实测值进行比较,其中实测值通过二等水准测量获得。

建立等间隔观测数据:

X( 0)( 4) 的1-AGO序列:

X( 1)( 4) 的紧邻均值生成序列:

则

由GM ( 1,1) 模型最小二乘估计参数序列满足Λ=[a b]T= ( BTB)－1BTY得:

Λ =[a b]T= [0. 206 3 2. 221 3 ]T,代入公式( 2) 、( 3) 得:

事件响应模型预计函数为

GM( 1,1) 模型预计函数为

事件响应模型、GM( 1,1) 模型按照各自预测函数分别求得5 个观测点下沉值,结果见表1。

由表1 可见,事件响应模型在精度上要高于GM( 1,1) 模型,其预测值更接近实测值,理论上提高了预测精度,对生产实践有更好的指导作用。

2 理论精度分析

GM( 1,1) 模型采用后验方差法［12］和小误差概率［13］进行检验,模型精度等级由后验方差比值C和小误差概率P共同描述。

后验方差比值C计算公式为

小误差概率P计算公式为

式中: s1为原始数据标准差; s2为残差数据标准差;为残差数据均值; ε( k) 为残差检验值,k = 1,2,…,t。

式中: s22为残差数据方差; s21为原始数据方差;为模型预测值,k =1,2,…,t; 为原始数据均值。

表2 列出了预测模型精度标准值,作为模型精度评价的标准,用来衡量模型精度等级的优劣。

由公式( 4) 、( 5) 结合事件响应模型预测值,以及GM( 1,1) 模型预测值,分别计算两种模型后验方差比值C和小误差概率P。仅以事件响应模型为例,计算过程如下:

,其中k=1,2,3,4,5;

同理计算GM( 1,1) 模型,C =0. 129 5<0. 35; P =1 >0. 95。

在小误差概率P相同的情况下,事件响应模型后验方差比值小于GM( 1,1) 模型后验方差比值,说明事件响应模型在理论精度上优于GM( 1,1) 模型。

3 相关性分析

模型相关性主要是通过数理统计中的F分布［14－15］来判断模型在实际工作中应用的可行性,其验证公式如下:

式中:,i = 1,2,…,n; N-i2=1是分子自由度; QＲ(i=N1－2)是自由度为N-2 的随机变量; QE是自由度为1 的随机变量。

式( 6) 的含义是F服从第一自由度为N-2,第二自由度为1 的F分布。

对于给定的检验显著水平 α,当F>Fα( 1,N-2) ,接受假设检验,认为模型可用。否则,模型不可用。

本次试验选取5 个观测点作为试验对象,N = 5,α = 0. 05,则:

同理可得GM( 1,1) 模型指标。

模型理论精度和相关性分析结果对比见表3。

表3 说明,两种模型精度等级均属“良好”,贴近实际情况,但事件响应模型优于GM( 1,1) 模型。

4 结语

通过实例分析比较了事件响应模型与GM( 1,1)模型,结果表明,事件响应模型预测精度高于GM( 1,1) 模型。仅从模型上分析,事件响应模型能更好地指导生产实践。但是,矿区开采沉陷是一个十分缓慢的过程,实时动态的观测数据是准确预测的关键。所以,为掌握煤矿区开采沉陷的准确规律,指导生产安全有序进行,如何得到满足精度要求的原始数据,势必成为未来发展的聚焦点。

响应监测篇2

结构健康监测对土木工程结构、特别是大型和超大型结构的设计、建造、维护和运营安全具有非常重要的意义, 为揭示结构真实服役环境、荷载、响应和性能演化规律提供了现场试验手段[1]。结构健康监测系统在大型桥梁工程中已经得到了比较广泛的应用[2], 也正在逐渐体现出与人工检查所不同的独特优势以及价值。

2015年3月28日凌晨2时许, 某大桥绍兴方向引桥发生车辆起火事故。事故发生后, 大桥管理方及时采取了有效措施, 避免更大事故的发生。但事故处理时间较长, 单侧通行能力严重受限, 造成大桥上车辆拥堵、滞留, 对大桥的安全提出了考验 (如图1, 图2所示) 。

2 某大桥结构安全监测系统简介

某大桥健康监测系统分为荷载源、结构静动力响应两大部分监测内容:

1) 荷载源监测项:包括风荷载、环境温湿度、地震、船撞、动态交通荷载。

2) 结构静动力响应:

a.结构静力特性监测项。包括关键代表性构件受力 (注:吊索力纳入定期巡检内容) 、控制点的空间变位状况 (主缆、加劲梁和索塔的空间变位情况) 。

b.结构动力特性监测项。包括桥梁主缆、索塔、加劲梁、吊索构件的固有动力特性监测与分析以及地震、船撞振动响应监测。

3 响应监测与安全评估

选取2015年3月28日0时~24时的监测数据进行分析。

压力变送器传感器布置图见图3。

1) Z7, Z8跨中挠度 (最大挠度) 见图4。

由Z7, Z8跨跨中的挠度来看, 此次事件造成的挠度响应是很大的。挠度最大值出现的时间都是在上午09:50, 上游最大挠度-388.6 mm, 下游最大挠度-300.4 mm。上游最大挠度已经接近最大设计活荷载挠度值 (-443 mm) , 超过规范规定的预警值[3]。应对此类极端事件提高警惕, 尽可能防止发生交通流拥堵滞留桥上的情况。

另外可见, 挠度响应明显增大的时间从早上7:40左右开始, 持续到下午15:18之后。在凌晨03:54~07:40之间, 挠度较正常值减小, 该现象是由于事故发生后的交通管制引起。

2) 主航道桥挠度包络图见图5。

由挠度包络曲线可见主桥主要桥跨内的挠度最大值均超过了200 mm。最大挠度出现在Z7, Z8之间, 已接近活载设计值。除Z6, Z7跨之外, 上游桥面的下挠响应大于下游, 这是由于单侧车辆拥堵造成的。

整体上挠度水平低于设计活荷载挠度, 主桥结构整体安全。

4 索力识别结果

车辆荷载的拥堵势必造成索力的变化, 威胁斜拉索系统的安全。斜拉索振动加速度传感器布设位置见图6。

通过斜拉索振动加速度监测数据, 采用振动法进行索力的识别, 即可得到斜拉索的索力[4,5,6]。这里采用1 min的分析间隔进行索力识别, 可以兼顾索力识别的准确性与时变特点。典型斜拉索的索力如图7所示。

从图7中可见 (Z7 R N-Z7) 索力自09:22前后开始迅速上升 (起始值2 353 k N) 。大约40 min之后达到峰值2 617 k N (索力变化率为11%) , 并在随后保持了较高的索力水平, 直至大约15:40, 索力才逐步减小。索力增加过程中, 均未超过容许索力;索力经历增加、减小过程后, 可以回到事件前水平, 可以判定该斜拉索在这次事故中安全。

对所有斜拉索进行索力识别, 可知索力变化范围在-16%~19%之间, 均未超出斜拉索的容许索力, 且事故过后均可恢复至事故前水平, 可以判定斜拉索系统安全。

5 结语

根据某大桥安全监测与巡检管理系统采集的实测数据, 分析得到如下结论:

1) 主桥中跨跨中挠度最大值-237.8 mm, 小于设计活载挠度;主桥最大挠度发生在Z7, Z8跨跨中, 上游挠度最大值-388.6 mm, 已接近该位置设计活载挠度 (-443 mm) 。桥梁结构仍在安全范围内, 但是对这种情况的发生应保持警惕、尽量避免。

2) 索力变化幅度-16%~19%, 在安全范围内, 实测最大索力未超出设计容许索力。斜拉索系统在本次事件中处于安全状态。

3) 事件结束后, 索力、变形基本恢复至事件前水平。本次车辆拥堵事故未使大桥造成不可恢复的损伤。

通过桥梁安全监测系统的实时监测, 帮助桥梁管理部门在紧急状况下掌握桥梁的安全状态, 并对应急管理决策提供了数据支持。

参考文献

[1]Ou J.Some Recent Advances of Intelligent Health Monitoring Systems for Civil Infrastructures in Mainland China[C].proceedings of the Proceeding of the 1st International Conference on Structural Health Monitoring and Intelligent Infrastructure, Tokyo, Japan, 2003.

[3]JT/T 1037—2016, 公路桥梁结构安全监测系统技术规程[S].

[4]De SáCaetano E.Cable vibrations in cable-stayed bridges[M].Porto:IABSE, 2007.

[5]Hiroshi Z, Tohru S, Yoshio N.Practical Formulas for Estimation of Cable Tension by Vibration Method[J].Journal of Structural Engineering, 1996 (122) :6-651.