一种基于数据驱动的桥梁危险状态诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于数据驱动的桥梁危险状态诊断方法，采用数据驱动的方法，提取对桥梁结构危险状态诊断的静态数据；根据静态数据，计算获得MR值、NR值、PR值及三条移动平均线；根据MR值、NR值、PR值及三条移动平均线，对桥梁结构的健康水平进行单独诊断与综合诊断；诊断桥梁结构状态转折及桥梁危险状态；该方法利用数据驱动的方法，从海量数据中提取有效的信息，以利于保存；建立三种指标MR，NR和PR，如都处于一个相对稳定的狭窄范围，表征桥梁健康状态正处于平衡；多指标配合使用，可诊断桥梁状态处于转折，MR和NR配合指标PR，可进一步综合判断桥梁的状态是否处于危险，具有较强的推广与应用价值。

主权项

一种基于数据驱动的桥梁危险状态诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一，采用数据驱动的方法，提取对桥梁结构危险状态诊断的静态数据；步骤二，根据步骤一所提取的静态数据，计算获得MR值、NR值、PR值及三条移动平均线；步骤三，根据步骤二所获得的MR值、NR值、PR值及三条移动平均线，对桥梁结构的健康水平进行单独诊断与综合诊断；步骤四，诊断桥梁结构状态转折及桥梁危险状态；在步骤一中，所提取的静态数据只包含结构劣化特征的数据，对一个测点而言，每天保存最大值、最小值、平均值、开始值和结束值；在步骤二中，MR的计算公式为：$MR=\frac{\underset{n}{\Sigma }(H_t-A_t)}{\underset{n}{\Sigma }(A_t-L_t)}\times 100$其中，H_t，L_t，A_t分别为测点参数当日的最大值、最小值和开始值；NR的计算公式为：$NR=\frac{\underset{n}{\Sigma }(H_t-B_{t-1})}{\underset{n}{\Sigma }(B_{t-1}-L_t)}\times 100$其中，H_t，L_t，B_t‑1分别为测点参数当日的最大值、最小值和前一日的结束值；PR的计算公式为：$PR=\frac{\underset{n}{\Sigma }(H_t-M_{t-1})}{\underset{n}{\Sigma }(M_{t-1}-L_t)}\times 100$其中，H_t，L_t，M_t‑1分别为测点参数当日的最大值、最小值和前一日的中间值，而M_t‑1由下式计算：M_t‑1＝(H_t‑1+L_t‑1+A_t‑1+B_t‑1)/4；三条移动平均线的计算方式为：MA1：5日结束值的平均；MA2：10日结束值的平均；MA3：20日结束值的平均；在步骤三中，MR指标单独诊断桥梁健康水平时，MR指标值以100为均衡状态，波动范围在上下20之间，即当MR值处于80‑120之间时，桥梁结构的运行状态平稳，属于正常的健康状态；NR指标单独诊断桥梁健康水平时，NR指标值的平衡点为100，但NR指标比MR指标敏感，当处于70‑150之间时，可认为桥梁结构状态平稳，属于正常的健康状态；PR单独诊断桥梁健康水平时，PR指标有可能出现负值，但负值一律当作0看待，PR指标的平衡点也是100，当PR指标值处于75‑125之间时，可认为桥梁结构状态平稳，属于正常的健康状态；MR、NR及PR指标综合诊断桥梁健康水平时，当MR、NR及PR指标值围绕100，同时处于一个窄幅波动的范围内时，表明桥梁的运行处于正常的健康状态；PR与MA1、MA2、MA3综合诊断桥梁健康水平时，当PR曲线和三条均线MA1、MA2、MA3在100附近粘合在一起，并在一个狭窄区域75‑130内作横向波动时，表明桥梁的运行状处于正常的健康状态；在步骤四中，桥梁结构状态转折的诊断方法为：①当MR和NR在100附近经过长时间运行后，如果同时从这个位置向上攀升，表明桥梁结构状态转折在即，当NR向上突破MR曲线时，需要密切关注；②在桥梁结构长期处于健康的状态时，一旦PR指标的值低于40，表示结构状态随时会出现转折，此时也需要密切关注；③在桥梁结构长期处于健康的状态时，一旦MR值小于40或NR值小于30，表明桥梁结构状态出现转折，需密切关注；在步骤四中，桥梁危险状态的诊断方法为：当PR曲线开始脱离前期横向运动的狭窄区域，并由下向上或由上向下开始突破三条MA均线时，PR突破最后一条均线MA3时，表明桥梁结构的状态已处于危险边缘，需要采取紧急措施。