压电混凝土梁主动健康监测试验_蒙彦宇

图 1 压电效应及智能骨料图 Fig11 F ig ure s o f piezo e lec tric effect and sm ar t ag grega te
第 27卷
蒙彦宇等: 压电混凝土梁主动健康监测试 验
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112 压电智能骨料及其波动法原理 笔者将压电智能骨料传感器埋置在混凝土梁
2 压电混凝土结构损伤统计识别原理
211 小波分析处理技术及损伤识别原理 小波分析同其他方法相比, 具有多分辨的时
频局部化分析和快速线 性多通道带通滤 波的特 点. 在结构健康监测中, 利用小波分析方法降噪, 从混有噪声的信号中提取有效信号是小波分析应 用于工程实际的一个重要方面 [ 12] . 噪声的能量分 布在所有小波系数上, 由于信号的有限带宽特点, 其能量只分布在一部分小波系数上 ( 见图 3) .
义的健康监测, 而且测量信号的随机性和变异可 能性及噪声干扰的存在等, 仅依靠偶尔的监测数 据并不能完全反映结构的健康状态, 有时甚至会 出现判别错误的现象 [ 6] .
笔者将压电陶瓷片制成自行封装的 / 智能骨 料 ( Sm art agg regate, SA ) 0作为基本元件 [ 7- 9] , 利 用压电混凝土结构主动健康监测系统, 获取数据 的连续性, 并考虑测量中不确定性因素, 将测得信 号作为检测样本, 通过小波分析进行数据处理, 结 合压电波动原理, 在一定的置信度下, 将结构损伤 指标与概率统计相结合, 给出结构损伤前后信号
关键词: 混凝土梁; PZ T 智能骨料; 主动健康监测; 小波分析; 损伤识别
中图分类号: TU 37511
文献标志码: A
Experim ental R esearch on Active H ealthM onitoring of PZT Concrete Beam
M ENG Yanyu 1, 2, 3, YAN Sh i1, 2, SUN W ei2, M A Luzhe2, HE B inbin 2
幅值统计分布特征及相对损伤指标, 剔除可疑数 据, 建立基于自感式压电智能骨料传感 /驱动器的 损伤统计识别算法, 着力解决当前多数识别方法 对测量误差较敏感的问题. 从而为动态、长期监测 混凝土结构裂缝开展和 损伤诊断提供了 新的途 径, 为基于概率统计的压电混凝土结构长期健康 监测与损伤统计识别系 统的研发提供了 新的思 路.
收稿日期: 2010- 10- 20 基金项目: 住房和城乡建设部科学技术项目 ( 2008k439); 吉林省教育厅十 一五科学 技术研究项 目 ( 200925); 辽宁省
建筑结构工程重点实验室 2009年度开放基金 ( JG 2009- 08) ; 沈阳建筑大学青年基金 ( 2010104) 作者简介: 蒙彦宇 ( 1979) )男, 博士研究生, 主要从事智能材料与智能结 构研究.
( 11 Schoo l o f C iv il &H ydrau lic Eng ineer ing, D a lian U n ive rsity o f T echno lo gy, D alian, C hina, 116024; 21 Schoo l o f C iv il Eng -i neering, Shenyang Jianzhu U niversity, Shenyang, C hina, 110168; 31 Scho o l o f T ran spo rtation and C iv il Eng ineer ing Be ihua Un ive rsity, Jilin, C hina, 132013)
随着新材料的不断涌现, 诸多结构健康监测 方法成功应用于土木工程结构或其子结构中. 以 压电陶瓷 (锆钛酸铅, 简称 PZT ) 为主要代表的智 能材料具有集传感和驱动一体化的优越特性, 其 响应速度快、线性关系好、能耗低、造价低廉、易加
工成型及适合实时监测等特点, 为土木工程结构 长期的 实时 的主 动健康 监测 提供 了新的 方 法 [ 1- 2] , 具有巨大的应用潜力 [ 3] . 但是, 目前的结 构损伤检测方法 [ 4- 5 ] 难于对服役结构实现真正意
2 0 1 1年 3月 第 27卷 第 2期
沈阳建筑大学学报 (自然科学版 ) Jo urnal o f Shenyang Jianzhu U n iv ersity ( N atura l Sc ience)
文章编号: 1671- 2021( 2011) 02- 0253- 07
M ar. 2011 V o l. 27, N o. 2
Abstract: T his paper pro po ses a sta tistical pa ttern identif ication algo rithm of w avelet decom po sition, w hich is estab lished by w ave let ana ly sis and statist ical characteristics ana ly sis and then ex trac ting optim a l dam age signals. T he stat istical d istribut ion o f signa l am p litude and the re lative dam age index are obta ined fo r the use o f activ e health m on ito ring and PZT w ave theo ry. D ue to adv antages o f conv enient in produc tion, high sensitivity, reasonable perfo rm ance-price ra tio, se lf- sensing p iezoelectric ceram ic( PZ T ) sm art aggregate s as senso r and actuato r are em bedded in re info rced concrete beam sw ith three-源自文库o int bend ing to g enerate sin- sw eep ex c-i tation signals on- line and detect rea-l tim e signa ls w ith d ig ita l o scillo scope befo re and after dam age based on PZ T act ive hea lth m on ito ring. T ests show that the am plitude o f activ e m on ito ring signa l produced a larger a-t tenua tion and the sta tistical average o f the dam age index af ter dam age o f beam s is 3519% and 6612% respectiv ely and sw eep w ave signa ls as active hea lth m onitoring are an ef fectiv e m ethod to identify the differ-
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沈阳建筑大学学报 (自然科学版 )
第 27卷
ent hea lth status o f structure. C onc lusiv ely, the statistica l pattern identif ication a lgorithm ba sed on w ave let decom po sition can ef fective ly identify dam age o f concrete structure. T his techno lo gy opens a new ro ad fo r act ive and perm anen t m on ito ring and dam age de tect ion on line and carry ing out active hea lth m on ito ring sy stem based on probab ility sta tistics o f PZ T sm art concrete structures. K ey w ords: concrete beam; PZT sm art agg rega tes; act iv e hea lth m on ito ring; w ave let analy sis; dam ag e ident-i f ica tion
1 压电 /智能骨料 0
111 压电效应 压电陶瓷 ( PZ T ) 材料具有正、逆压电效应, 即
可以作为发射诊断信号的驱动器, 又可作为接收 信号的传感器, 如图 1 ( a )、( b) 所示. 因此, 可将 其布置在结构的关键部位或指定位置, 对结构进 行有效的健康监测. 结构可能出现的任何损伤都 可能给压电传感器的接收信号带来变化. 利用这 一原理, 并结合相应的损伤识别方法, 可以及时有 效的推测出结构损伤的大体位置及损伤程度, 从 而实现真正意义上的结构健康监测.
内, 用于健康监测, 不仅可减少传感器的种类和数 量, 而且能更好地发挥 PZ T 传感器在结构健康监 测领域中的作用. 所谓 / 智能骨料 0是指在 PZ T 外 层包裹一层细石混凝土或砂浆, 不仅起到保护 PZ T 片的作用, 而且外包层具有一定的承载能力, 且体积和真实骨料相仿, 因此 形象称为 / 智能骨 料 0, 如图 1( c)所示.
在进行结构健康监测及损伤识别技术时, 主 要是基于压 电波动 分析法 [ 11 ] , 波动法 监测 范围 宽, 可选择的损伤识别参量丰富 ( 如信号的幅值、 频率等 ) , 适合于土木工程结构健康监测. 压电波 动法的基本原理是, 将一对压电智能骨料分别作 为驱动器和传感器, 发射和接收监测信号, 发射信 号所形成的应力波在结构内传播, 携带了结构损 伤的大量信息, 当监测信号到达结构损伤位置时, 由于反射和散射等影响, 透射波的能量将衰减, 而 且损伤越严重, 衰减越明显 ( 见图 2) .
摘 要: 目的 研究混凝土梁损伤前后信号能量统计分布特征及相对损伤指标, 提出一种利用 压电智能传感器的混凝土结构损伤统计识别算法, 实现试件损伤及破坏过程的动态监测及损 伤程度评价. 方法 采用自感式压电智能骨料主动健康监测技术, 通过埋置在混凝土梁内的一 对传感器 /驱动器接收发射扫频检测信号, 将其作为检测样本并结合小波分析技术及其统计特 征, 提取最优损伤信号, 结合压电波动原理, 建立小波分解的混凝土结构损伤统计模式识别算 法. 结果 混凝土梁损伤后, 以扫频波作为主动健康监测信号的幅值产生了较大的衰减, 试件在 完全破坏后的统计损伤指数均值分别为 3519% 和 6612% , 利用小波分解的损伤统计模式识别 算法能有效识别结构所处的健康状态. 结论 基于压电波动理论的主动监测技术能有效识别混 凝土梁不同区域的损伤状态, 为压电混凝土结构动态、长期监测裂缝开展状态与损伤统计识别 技术及其系统的研发提供新的思路.
图 2 损伤识别原理 Fig12 T he princ ip le o f dam age iden tif ica tion
压电混凝土梁主动健康监测试验
蒙彦宇 1, 2, 3, 阎 石 1, 2, 孙 威 2, 马禄哲 2, 何彬彬 2
( 11 大 连理工大学土木水利学院, 辽宁 大连 116024; 21 沈阳建筑大学土木工程学院, 辽宁 沈阳 110168; 31 北华大学交通建筑工程学院, 吉林 吉林 132013)