基于虚拟传感器的拉索频率获...研究——以南京夹江大桥为例_毛若愚.pdf

工程前沿5工程技术研究 第 8 卷 总第 130 期 2023 年 1 月基于虚拟传感器的拉索频率获取研究以南京夹江大桥为例毛若愚，黄小华，李世春中交基础设施养护集团有限公司，北京 100000摘要：索结构在桥梁结构中运用十分广泛，作为斜拉桥和吊桥的主要受力及传力构件，其本身的自振特性能够直接反映桥梁结构的安全状况。然而，常规的测量技术大多需要在索上安装所需类型传感器，该操作十分烦琐与危险。因此，文章提出了一种更加经济、高效、安全的非接触式测量方法，将高速摄像机作为远程虚拟传感器结合编写的图像处理代码实现拉索动力响应参数的获取，并且将该方法应用于南京夹江桥拉索运动响应测试。结果显示摄影测量与传统测量方法的结果相近，误差仅为 0.80%1.42%，精度较高，能满足工程测量的需求。关键词：虚拟传感器；摄影测量；运动响应；图像处理Abstract:The cable structure is widely used in bridge structure.As the main load-bearing and load-transmitting components of cable-stayed bridges and suspension bridges,its natural vibration characteristics can directly reflect the safety status of the bridge structure.However,most conventional measurement technologies require the installation of the required type of sensor on the cable,which is cumbersome and dangerous.Therefore,this paper proposes a more economical,efficient and safer non-contact measurement method.The high-speed camera is used as a remote virtual sensor to obtain the dynamic response parameters of the cable in combination with the written image processing code,and the method is applied to the cable motion response test of Nanjing Jiajiang Bridge.The results show that the results of photogrammetry and Research on Cable Frequency Acquisition Based on the Virtual Sensor Taking Nanjing Jiajiang Bridge as an ExampleMAO Ruoyu,HUANG Xiaohua,LI ShichunCCCC Infrastructure Maintenance Group Co.,Ltd.,Beijing 100000,China002.DOI:10.19537/ki.2096-2789.2023.02.作者简介：毛若愚，男，硕士，助理工程师，研究方向为桥梁智能检测。1 研究背景动力参数是桥梁结构的关键动态信息，是桥梁健康监测的重要数据1。基于振动的桥梁健康监测常使用动态特性，如固有频率、模态振型等来监测可能发生的损坏位置及程度2。目前，随着视觉测量技术的发展，一种廉价和高效的无限非接触式传感器出现，它具有的无附加质量性，为小型结构模态测试提供了解决方案3。然而针对桥梁等大型结构所需要的远距离测量，其运动响应幅度相对于结构尺寸本身往往是微小的，许多结构微小运动肉眼无法观测，进一步导致桥梁结构的振动信息难以被有效的捕捉，2012 年麻省理工团队提出了名为欧拉影像放大的运动放大算法，该算法能够通过带通滤波提取指带通范围内运动信号并进行放大处理，从而实现微小运动的放大可视化4，欧拉影像放大算法的出现使得影像视频中的某些微小变化以相位放大的形式在重构的视频中表现出来，这种运动“放大镜”功能使得原始视频中百分之一像素甚至更小级别的运动变化变得肉眼可见。文章在此基础上结合高速摄影机和编写的图像处traditional measurement methods are similar with the error of only 0.80%-1.42%,and the accuracy is high,which can meet the needs of engineering measurement.Key Words:virtual sensor;photogrammetry;motion response;image processing分类号：TP391.46 工程前沿 2023 年 第 02 期 总第 130 期 工程技术研究理代码，对实验室内自锚式悬索桥及南京夹江桥分别进行振动响应频率测量。一方面高速摄像机能够进行高帧率拍摄，能够在满足采样定理的条件下成为大型柔性结构振动测量的远程虚拟传感器；另一方面发达的图像处理技术也能用于后期对影像的处理。2 方法理论2.1 欧拉影像放大技术Wadhwa 等5在欧拉影像放大的运动放大算法基础上提出了基于相位的欧拉运动算法，该放大算法假设图像由多个局部的正弦信号构成，通过增大算法的复杂程度来实现对噪声的平移，不会放大噪声。其放大流程如图 1 所示。图 1 基于相位的欧拉放大流程图 2 FMO 方法示意图2.2 基于区域灰度均值叠差的图像处理在影像放大的基础上，结构的微小运动变化已经能够有效地进行可视化处理6。如何从中获取隐藏的频率信息是接下来的研究重点。文章基于短时间内光照条件不变的假设，提出了一种固定区域-像素均值-叠差（Fixed area-Mean of pixed-Overlap,FMO）的图像处理方法。FMO 方法示意图如图 2 所示，图 2 中 t 表示时间；x（t）表示框选区域的一个像素灰度均值；用大小为 LtWt（像素 像素）的范围来表示目标结构的可视化边缘背景区域，该背景区域颜色宜具有高对比度，分别用最小强度值Imin和最大强度值 Imax表示；用大小为 LpWp（像素 像素）的框选区域表示坐标固定不变的观测区域。边缘背景区域不同，其框选大小 LpWp（像素 像素）也随之不同，Ip(t)表示框选区域像素灰度值。在信号处理领域，从频域的角度出发，周期性的信号均有其对应的频率，而且可以通过傅里叶变化转换到频域，然后获取其中的频率参数。P(x,t)I(x)IminImaxti+1titi+2ti+3ti+4ti+5ti+6A（幅度）1800时间轴 t像素强度值像素平均值变化pixel图 3 图像强度-时间曲线获取3 南京夹江桥频率测试3.1 工程概况为了评估该方法在实际测量中的适用性，文章对南京市夹江桥斜拉索进行了视频图像信息，将摄影测量站点设置在桥墩伸缩缝外的大地上，对吊索在车辆换为不同频率弦波的和。框选区域位置和大小用 P(t,x)表示，如图 3 所示，虚线表示在不同时刻，其框选区域灰度均值在竖向像素强度值坐标下的灰度均值-时间关系曲线 I(x)。借助上述方法，仅需对获取的灰度均值-时间曲线进行傅里叶变化，就能将信号从时域转金字塔分解实部尺度1时域滤波金字塔重建尺度2方向 1方向 1方向 2幅度相位方向 2虚部金字塔子带tti-1ti+1ti+2像素 Li框选区域背景区域WtWpLtIminIp(t)x(t)Imax 工程前沿7工程技术研究 第 8 卷 总第 130 期 2023 年 1 月通过对比分析，发现两种方式的计算结果接近。一阶频率的误差为 0.80%，二阶频率的误差为 1.42%，图像叠差处理计算结果均满足工程测量的测量要求，如表 1 所示。4 结论与展望文章在影像运动放大的基础上，提出利用 FMO 图像处理法来获取桥梁动力响应信息。该方法提供了一种新的非接触式测量手段，可将摄像机作为远程虚拟传感器并进行测量，它为进一步开展结构状态评估做了前期的探索和准备工作。此次研究得到的具体结论如下：（1）针对悬索桥梁结构的低频振动特性，文章提出采用高速摄像机作为结构振动的虚拟传感器，通过提出的框选区域叠差图像处理方法计算获取结构的像素值-时间曲线，再通过傅里叶变化获取结构任意点的频率信息。相比于传统的测量工具更加廉价、便捷，同时测量结果与实测频率结果对比误差仅为0.80%1.42%，精度较高，满足工程测量的要求。（2）文章得出的结论都是基于场景中的光照保持不变的假设，这对于短时间测量而言容易满足，由于云层经过太阳或建筑物后，照明或背景条件发生改变，可能会在物体上引入错误的视频运动信号。同时测量的准确度取决于多种因素，如采样率、分辨率、量化噪声、图像传感器质量和尺寸，以及镜头类型，必须注意避免视频序列在这些条件下有太多的变化。若要将此方法进一步应用于结构的长期监测，则尚需对该方法进行深入研究，否则可能导致虚假的运动。参考文献1 熊春宝,路华丽,朱劲松,等.基于GPS-RTK 和加速度计的桥梁动态变形监测试验J.振动与冲击,2019,38(12):69-73.2 黄欢.基于序列图像模态分析的桥梁损伤识别方法研究D.重庆:重庆交通大学,2022.3 王耀东,朱力强,史红梅,等.高速机械系统运动特性的实时视觉检测技术研究J.机械工程学报,2016,52(2):88-96.4 訾玲玲,丛鑫.一种图像序列的细微运动放大算法J.小型微型计算机系统,2016,37(5):1066-1070.5 WADHWA N,RUBINSTEIN M,DURAND F,et al.Phase-based video motion processingJ.ACM Transactions on Graphics(TOG),2013,32(4):1-10.6 楚玺,周志祥,侯旭,等.欧拉运动放大算法在桥梁振动分析中的试验研究J.公路交通科技,2019,36(6):41-47,57.（a）现场实测结果（b）摄影测量结果图 4 桥梁拉索频率实测与摄影测量结果荷载作用下进行了现场影像采集，并结合图像处理方法进行频率计算分析，同时使用敲击法对斜拉索进行现场频率实测。3.2 拉索动力特性测试文章对基于两种方法计算的南京夹江桥斜拉索测试结果进行对比分析。首先，获取南京夹江桥现场实测采集的斜拉索的加速度-时间关系曲线，对曲线进行傅里叶变化，获取其频率信息：一阶固有频率为1.61 Hz、二阶频率为 3.174 Hz，如图 4（a）所示。其次，利用框选区域灰度叠差法获取南京夹江桥斜拉索的灰度值-时间曲线，对其进行傅里叶变化，得到南京夹江桥斜拉索的一阶频率为 1.623 Hz，二阶频率为3.125 Hz，如图 4（b）所示。表 1 基于两种方法计算的夹江桥斜拉索频率结果对比频率阶数频率结果/Hz误差图像处理实测一阶1.6231.610.80%二阶3.1253.171.42%频率（Hz）3.1251.623灰度值频谱曲线幅值4020060803 0002 5002 0001 5001 0005000频率（Hz）2021 年 2 月 24 日检查结果第二组数据第一组数据109876543210012X:X:X:X:X:X:X:X:X:X:X:X:Y:Y:3.407e-0055.101e-0054.865e-0058.791e-0055.622e-0053.641e-0051.5943.1743.1714.8269.5894.8277.9976.4126.4228.019.5930.0 001 1770.0 001 3450.0 002 1170.0 002 9560.0