基于时空影像序列的大型桥梁结构全息动静性态监测方法探索

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基于影像数据对桥梁结构服役状态进行安全监测,较传统以测点传感器为基础的监测系统具有全息、方便、经济的突出优势,并高度契合未来数字信息的发展趋势。本文在国家自然科学基金项目“基于影像轮廓线叠差分析获取桥梁全息变形及结构状态演绎方法探索(51778094)”和“基于桥面形态变化的桥梁安全状态监测方法与预警理论研究(51708068)”的资助下,本文系统研究了基于动静一体定轴旋转摄影的大型桥梁结构全息动静形态监测及损伤识别方法。主要研究工作如下:
  针对大型桥梁的结构行为监测,提出了定轴旋转时空序列影像采集方法。研究了定轴旋转空间序列影像基准图像坐标系建立准则,分析了定轴旋转相邻视域转角以及最大转角的约束,提出了结构动静一体影像采集策略;分析了相机旋转与影像重叠度的理论联系,推导了已知转角条件下相邻图像重叠度计算公式。设计了低成本、可调视域及高精度的结构动静一体影像采集硬件系统,分析了系统的三大误差来源,建立了相应的误差理论模型,并对误差的控制提出了相应的策略。
  依据结构变形连续性准则,提出静力作用下序列图像时空关系的建立方法。基于桥梁结构设计先验知识和样条拟合函数,研究了代表结构形态本质特征的本征轮廓线提取方法,构建了结构形态本征函数;以各视域本征函数为边界条件对机器视觉算法中的特征点提取进行约束,形成了结构轮廓线的追踪算法;同时,以本征函数对稠密光流算法进行约束,在保证位移追踪精度的同时减少算力的消耗;以时间、空间和角度等为参数,构建定轴旋转获取桥梁结构立面图像的时空序列影像数据集;依据各影像视域的透视关系和尺度不变特征转换,研究了序列影像空间关系的建立方法;以自锚式悬索模型桥为对象进行了多工况静力加载试验,分别用动静一体影像监测装置和百分表获取模型桥主梁挠度变化,验证了装置的精度,研究了全息形态曲线相较于有限测点数据的优势。
  为了提升动态影像中轮廓线的识别和追踪精度,提出一个基于边缘轮廓增强的图像超分辨率算法与摄影测量相结合的框架,将算法结构简单且效果优良的梯度提升图像超分辨率重建算法与视觉测量结合;确定了算法中决策树的深度D、收缩值v及迭代次数M等相关超参数,通过与经典浅度学习算法和深度学习算法对比,验证了该算法对结构边缘轮廓线的识别精度;为了验证该重建算法应用于位移测量的效果,设计了图像超分辨率算法与摄影测量相结合的实验框架,研究了不同重建倍率和不同位移模式下超分辨率重建算法对位移测量的提升效果。
  结合桥梁本征轮廓线形态函数和稠密光流算法,探索了基于分段视域桥梁视频数据获取结构边缘本征轮廓线在动载作用下的位移时程信息方法,将其解耦及时频域信息的转换运算获取各个方向的全息模态参数;研究了基于初始状态图像矩阵的视域模态透视转换方法,结合同名像素点匹配方法研究了各视域的模态坐标统一及匹配方法,形成空间影像序列获取大型桥梁结构全息模态参数的方法。以24m长的自锚式悬索桥模型为试验对象,分别以动静一体影像监测装置和振动传感器采集模型桥的动力参数,验证该系统采集动力参数的精度,并研究了全息动力参数的特点;以李家沱大桥为对象研究了本文方法在工程实际应用中的应用特点,通过其健康监测系统验证了本文方法的有效性。
  结合模型桥不同工况下的结构静力全息形态和挠度曲率损伤识别方法,与常规测点位移计数据对比分析了全息挠度曲率结构损伤识别的特点;基于简支梁的数值分析,研究了高分辨率模态振型结合曲率模态理论进行结构损伤识别的特点;基于自锚式悬索模型桥多种损伤工况下的全息模态振型,与有限测点数据对比分析了全息曲率模态进行结构损伤识别的特点;针对曲率模态叠差线形作为模型桥损伤指标存在噪音较多等问题,研究了曲率模态叠差线形二次微分作为损伤识别指标的效果,并验证了其有效性。
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