基于自动型全站仪的桥梁结构动态监测试验
本文选题:桥梁工程 + 结构动态监测 ; 参考:《中国公路学报》2014年10期
【摘要】:为了解决桥梁动态监测中难以同步监测准静态位移和动态位移的问题,首次采用自动型全站仪(RTS)监测桥梁结构位移和振动频率,并在英国诺丁汉大学NGB实验室、诺丁汉威尔福德悬索桥分别进行模拟试验与实桥监测试验。集成全球导航卫星系统(GNSS)接收机和自制精密时间数据采集器,使RTS和加速度计同步采集GNSS时间,用皮尔逊积矩相关系数法修正时滞;设计8阶Ⅰ型切比雪夫高通滤波器,分离RTS位移中的准静态部分和动态部分,并使用改进的切比雪夫高通滤波和梯形法则数值积分方法,从加速度数据中获取位移数据。分析结果表明:RTS能同时监测结构振动准静态位移和动态位移,静态监测精度优于0.5mm,动态监测精度优于2.0mm;RTS和加速度计监测的动态位移、振动频率结果吻合,两者位移差值的标准差小于0.7mm;RTS监测方法精度能满足实际工程要求。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to synchronously monitor quasi static displacement and dynamic displacement in dynamic monitoring of bridges, the automatic total station (RTS) is used for the first time to monitor the displacement and vibration frequency of bridge structure, and it is used in the NGB Laboratory of the University of Nottingham in England. Nottingham Wilford suspension bridge was tested by simulation test and real bridge monitoring test. Integrating the GNSS receiver of the global navigation satellite system and the self-made precise time data collector, the RTS and accelerometer synchronously collect the GNSS time, and the time-delay is corrected by Pearson moment correlation method, and the eighth order Chebyshev high-pass filter is designed. The quasi-static and dynamic parts of the RTS displacement are separated and the displacement data are obtained from the acceleration data by using the improved Chebyshev high-pass filter and the trapezoidal rule numerical integration method. The results show that the structure vibration quasi static displacement and dynamic displacement can be monitored simultaneously by: 1: RTS, the static monitoring accuracy is better than 0.5 mm, the dynamic monitoring precision is better than 2.0 mm RTS and the dynamic displacement monitored by accelerometer, and the vibration frequency results are consistent. The standard deviation of the displacement difference between them is less than 0.7 mm and the precision of RTS monitoring method can meet the practical engineering requirements.
【作者单位】: 湖南大学土木工程学院;诺丁汉大学地理空间研究所;
【基金】:国家自然科学基金项目(50908083)
【分类号】:U446
【参考文献】
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【共引文献】
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