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振动筛 桥梁涡振

桥式涡流振动(振动筛)
随着桥梁结构健康监测的发展，许多大跨度桥梁结构都建立了健康监测系统，主要通过布置相关的结构响应监测硬件，如加速度计、位移计、应力应变传感器，以及桥梁环境监测仪器，如测风仪、温湿度计等 。虽然目前的监测仪器和数据主要用于相关的统计规律分析和理论研究，但为涡激振动的监测、识别和计算奠定了基础 。此外，基于实桥监测数据的涡振识别被认为是最可靠的方法 。
然而，这些方法有以下缺点:
判别指标基于批量数据的统计分析计算，无法实现涡振事件的及时报警和涡振事件全过程状态的实时感知 。
无法实时监测桥梁在涡振事件中的基本运动学参数和动力学参数；
不可能实时监测和再现涡振时的全桥振动姿态 。
涡度判别指标及其标准由长期积累的监测数据统计分析得出，仅适用于特定桥梁的涡度振动事件、特定位置和特定模态频率的加速度监测数据，缺乏普遍适用性 。
本文提出了一种可广泛应用于各类实桥的在线实时涡振事件预测计算方案 。首先，采用实时递归加速度积分算法实现实桥在线位移监测 。然后，通过建立实时递归的希尔伯特变换方法，基于信号数据处理后的实、虚复平面的表达和评价，实现涡振识别、预警和跟踪，实现涡振的实时全过程测量 。该算法具有高实时性(秒级)、高精度、准确性和直观性的特点，并通过仿真实例和实桥监测数据验证了其有效性 。
涡旋机理及监测尝试
桥梁涡振主要有以下特点:涡振通常是低风速下的有限振幅振动；当激励频率接近桥梁固有频率时，出现涡振锁定现象，桥梁振动较大 。振幅与结构截面的形状、阻尼、质量和施密特数有关 。旋涡脱落会引起弯曲振动和扭转振动 。
基于运动方程和位移响应模式，涡激振动时的位移近似谐波与随机振动时的位移响应明显不同 。涡发生时，桥梁振动类似于单模态振动形式，其频谱呈现单一能量峰值，而其他峰值能量很小 。桥梁结构的响应主要是单频幅(近似等幅)谐波信号 。而正常环境激励下的结构响应成分复杂，是多模态共同作用下的随机振动，导致响应不规则 。这种差异为桥梁涡振的判别创造了条件，涡振信号的近似谐波特征也给本文的研究带来了启示 。
如何辨别旋涡振动
如上所述，桥梁在环境激励下正常运行时的振动特性与涡激共振时的振动特性有明显的区别 。因此，识别桥梁等工程结构涡振最简单的方法就是根据桥梁的监测数据，如加速度信号和位移信号中稳定的正弦振动段，通过肉眼识别振动响应时程 。如果符合涡振的振动规律，则判断发生涡振 。此外，基于旋涡振动的单模振动特性，还可以对一段数据进行频谱分析，并进行人工识别 。如果在光谱中仅显示单一光谱峰，则产生涡旋振动 。
目前，涡振自动识别的研究相当有限，主要是通过数理统计分析方法，从实桥监测数据中挖掘海量数据 。一位学者通过聚类分析计算了桥梁涡振时的平均风速和风向，得出了风速场与涡振模态的关系 。此外，通过拟合桥梁涡振时风速风向的概率分布模型，识别了涡振时加速度均方根值、响应频率比等参数的统计规律 。基于统计规律，当实桥风环境参数或特征量满足拟合的概率分布模型或超过参数评价阈值时，判定为涡振 。有学者采用随机减量法对实桥监测信号进行处理，并将处理后信号的峰值变异系数(COV)定义为特征指标 。基于长期监测数据的计算结果，采用高斯分布建立阈值 。当输入信号的计算变异系数低于阈值时，识别为涡流振动，否则为随机振动 。
目前，各种方法都难以准确识别涡流振动 。监控信号的目测判断误差大，准确性低，而且会受到技术人员个人因素的影响，容易产生误判或漏判 。批量光谱分析方法也需要人工干预，难以在线实时判断 。真实桥梁监测信号的统计分析方法不能实时准确地识别涡振，不能识别涡振时的桥梁振动信息 。需要多年的监测数据积累，很难推广应用 。
基于桥梁涡激振动的类正弦振动特性，采用实时递归希尔伯特变换方法将一维时域监测信号转化为二维复平面向量 。当发生涡振时，二维复平面矢量图呈现标准圆，可以清晰直观地识别桥梁涡振的发生，并进一步监测计算桥梁涡振 。
涡流振幅测量方法
传统的位移响应监测方法主要有摄像法、GPS观察法、线性可变差动变压器(LVDT)等 。但这些方法都存在测量精度低、测量同步性差、成本高、位移监测实时性差、需要固定的观测参考点等缺点 。


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