(1)非接触检测。在进口设备的再改造中,以及老旧设备的技术改造中,显示出非接触测量的优越性;原有设备的电气接线不用丝毫改动就可以测得电流的数值。
(2)使用分流器的弊端是不能电隔离,且还有插入损耗,电流越大,损耗越大,体积也越大,人们还发现分流器在检测高频大电流时带有不可避免的电感性,不能真实传递被测电流波形,更不能真实传递非正弦波型。电流传感器完全消除了分流器以上的种种弊端,且精度和输出电压值可以和分流器做的一样,如精度0.5、1.0级,输出电压50、75mV和100mV均可。
(3)使用非常方便,取一只LT100-C型电流传感器,在M端与电源零端串入一只100mA的模拟表头或数字万用表,接上工作电源,将传感器套在电线回路上,即可准确显示主回路0~100A电流值。
(4)传统的电流电压互感器,虽然工作电流电压等级多,在规定的正弦工作频率下有较高的精度,但它能适合的频带非常窄,且不能传递直流。此外,工作时存在激磁电流,所以这是电感性器件,使它在响应时间上只能做到数十毫秒。众所周知的电流互感器二次侧一旦开路将产生高压危害。在使用微机检测中需信号的多路采集,人们正寻求能隔离又能采集信号的方法。电流电压传感器继承了互感器原副边可靠绝缘的优点,又解决了传递变送器价昂体积大还要配用互感器的缺陷,给微机检测等自动化管理系统提供了模数转换的机会。在使用中,传感器输出信号既可直接输入到高阻抗模拟表头或数字面板表,也可经二次处理,模拟信号送给自动化装置,数字信号送给计算机接口。
在3KV以上的高压系统,电流、电压传感器都能与传统的高压互感器配合,替代传统的电量变送器,为模数转换提供方便。
(5)传统的检测元件受规定频率、规定波形,响应滞后等很多因素的限制,不能适应大功率变流技术的发展,应运而产生的新一代霍尔电流电压传感器,以及电流电压传感器与真有效枝AC/DC转换器组合成为一体化的变送器,已成为人们熟知最佳检测模块。另外,电子电力装置向高频化、模块化、组件化、智能化发展,使装置设计者得心应手,这将是电子电力技术史上划时代的根本性变革。
1. 测量范围广:它可以测量任意波形的电流和电压,如直流、交流、脉冲、三角波形等,甚至对瞬态峰值电流、电压信号也能忠实地进行反映;
2. 响应速度快:最快者响应时间只为1us。
3. 测量精度高:其测量精度优于1%,该精度适合于对任何波形的测量。普通互感器是感性元件,接入后影响被测信号波形,其一般精度为3%~5%,且只适合于50Hz 正弦波形。
4. 线性度好:优于0.2%
5. 动态性能好:响应时间快,可小于1us;普通互感器的响应时间为10~20ms。
6. 工作频带宽:在0~100KHz 频率范围内的信号均可以测量。
7. 可靠性高,平均无故障工作时间长:平均无故障时间>5 10 小时
8. 过载能力强、测量范围大:0---几十安培~上万安培
9. 体积小、重量轻、易于安装。
由于霍尔电流电压传感器以上的优点,故而可广泛应用与变频调速装置、逆变装置、UPS 电源、逆变焊机、电解电镀、数控机床、微机监测系统、电网监控系统和需要隔离检测电流电压的各个领域中。
性能指标:
* 执行标准:IEC688:1992,QB
* 输入范围:0~800A内可选 如0~100 A,0~500A等
* 精度等级:≤1.0%.F.S
* 线 性 度:优于0.2%
*响应时间:≤1Us
* 频率特性:0~100KHz* 失调电压:≤20mV
* 温度特性:≤150PPM/℃(0~50℃)
* 整机功耗:≤30 mA+Ig
* 隔离耐压:输入/输出/外壳间 AC2.0KV/min*1mA
* 过载能力:2倍电流连续,30倍1秒
* 阻燃特性:UL94-V0
* 工作环境:-10℃~50℃,20%~90%无凝露
* 贮存环境:-40℃~70℃,20%~95%无凝露
摘 要本文阐述了桥梁健康监测的意义,介绍了进行桥梁健康监测所需的仪器设备,对一种新型的桥梁结构损伤识别方法——Hilbert-Huang转换进行了详细的介绍。关键词健康监测;信号处理;损伤识别;Hilbert-Huang转换
前言
桥梁健康监测是指对桥梁结构实施损伤检测和识别。损伤包括结构体系的几何特性发生改变或材料特性改变,以及边界条件和体系的连续性的改变。体系的整体连续性对桥梁的服役能力有至关重要的作用。结构健康监测涉及到通过分析定期采集的布置于桥梁的传感器阵列的动力响应数据来观察体系随时间推移产生的变化,损伤敏感特征值的提取并通过数据分析来确定结构目前的健康状态。
1、桥梁健康监测的重要性
桥梁设施是一个国家的重要基础设施,是交通运输网络的重要节点,在国民经济中具有十分重要的地位。桥梁建成并通车后,经过长期负荷使用,桥梁结构难免会因各种原因发生损伤,从而降低桥梁的安全度。为了保障桥梁结构的安全性、完整性、适用性与耐久性,已建成的桥梁急需采用有效的技术手段监测和评定其安全状况,并且及时修复和控制结构损伤。桥梁结构损伤如果不能得到及时的维护和维修,不仅影响行车的安全,缩短桥梁的使用寿命,甚至会发生桥梁的突然破坏或倒塌等惨痛的事故。随着科学技术的发展,综合多个学科领域的桥梁结构监测系统,可以极大延拓桥梁检测的内容,并可连续地、实时地、在线地对结构“健康”状态进行监测和评估,确保运营安全和提高桥梁的管理水平。
2、常用的桥梁健康监测仪器设备
2.1光纤传感器
一套完整的光纤量测系统通常包括光纤传感器、光源单元、侦测单元、放大单元、控制单元及讯号处理单元等共同组成。拜光纤科技发展迅速之赐,前述的各个独立单元绝大部分在现今已可整合为一套光纤感测扫描仪。光纤传感器种类很多,目前用于桥梁监测技术中的类型主要是Mach-Zehnder干涉型光纤传感器、Fabry-Perot腔式光纤传感器、光纤布拉格光栅传感器。其中光纤布拉格光栅传感器是当今工程中使用最多的一类传感器。
2.2压电式及ICP型加速度传感器
它是使用最普遍的振动传感器,特点是稳定性好、体积小、使用方便、是中高频振动的理想传感器。压电式加速度计其惯性接收具有零频率响应,但接上电荷放大器后的整个测量系统不具有零频率响应。因此,压电式传感器常用于中小跨度的桥梁健康监测。
2.3电容式加速度传感器
它是一种适合超低频测量的振动传感器,其下限频率可以达到0Hz,非常适用于极低频率和静态加速度测量。电容式加速度计的生产工艺与信号驱动要求高,目前主要为进口产品,价格高于电压式传感器。
2.4伺服式振动传感器
它是也测量超低频微振动的理想传感器,采用有源或无源闭环伺服技术,具有良好的超低频特性,适合超低频大量程测量和微振动测量。目前该类传感器在桥梁测试中应用普遍,但在长期监测系统中使用不多。
3、新型结构识别技术——Hilbert-Huang转换
希尔伯特─黄转换(Hilbert-Huang transform,HHT)乃是近几年来出现的新型结构识别方法,其首先由Huang等人于1998年提出。此转换主要的特色为先利用所谓的经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD),根据信号本身的特征时间尺度将原始讯号分解成多个内建模态函数(intrinsic mode function,IMF)的组合。由于这些内建模态函数都可证明具有优良的希尔伯特转换特性,因此可进一步以其为基底进行新定义的希尔伯特─黄转换,如此便可以推导出系统瞬时频率与时间及系统能量与瞬时频率的相互关系。
3.1经验模态分解法的步骤
经验模态分解法的主要步骤在于进行所谓的筛分程序(sifting process)。首先针对原始讯号y(t)的各个极大值峰点与极小值谷点,分别利用三次弧线(cubic spline)建立上包络线与下包络线。接着将原始讯号减去平均上下包络线产生之均值包络线,如此即完成一次筛分程序。然后再持续重复进行这项筛分程序,一直到新产生的讯号满足内建模态函数的条件。达成这样的收敛程序后便是找出第一个内建模态函数c1(t),而后将y(t)减去c1(t)再重复上述筛分程序找出第二个内建模态函数c2(t),以此类推一直到求出所有m个IMF,并只剩下无法再解析出内建模态函数的剩余函数(residue)r(t)为止。经由上述这套运算,原始讯号y(t)自然分解成:m个内建模态函数和一个剩余函数之和。
3.2设定通过频率
不过值得特别注意的是,EMD乃是完全根据原始信号的一种后设方法,经由其分解出来的各个IMF虽然都具良好的希尔伯特转换特性,但却可能包含不止一个频率的组成。也就是说,IMF并不代表系统各个单独的模态反应,必须进一步处理才可能用来进行模态参数识别。经验模态分解法提出以后,接续的一项重要发展是加入在筛分程序中设定通过频率(intermittency frequency)的功能。这个通过频率的设定,可以使收敛后的IMF仅含高于此频率的分量,而完全排除低于此频率的内容。藉由这项工具,欲利用EMD分离出系统各个模态的反应便能透过下列步骤达成:(1)估计出第j 模态频率的范围wjl<wj<wjh;(2)设定通过频率为wjh,并由原始讯号y(t)得出所有频率高于wjh的imf;(3)从y(t)中减去前面步骤中得到的所有imf,并设定通过频率为wjl,接着再求出的第一个imf便可视为系统第j 模态的反应;(4)从j="m开始,依序降至j=1求出所有模态的反应函数。
"> 3.3结构参数识别
因为每个模态可以视为一个独立的单自由度系统,所以分解出各个模态反应后便可各自进行参数识别。HHT方法乃是对信号进行EMD后,接着对各个IMF再取希尔伯特转换。利用希尔伯特转换由一个单自由度阻尼系统之自由振动反应来识别自然频率与阻尼比,其程序与方程式几乎与小波转换完全相同。当然最基本的唯一差别在于,对讯号进行的并非小波转换,而是先求出y(t)的希尔伯特转换再组合出y(t)的解析信号,最后由解析信号的振幅函数与相位角函数可以分别识别出桥梁结构的频率和阻尼比。
参考文献
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[2]邬晓光,徐祖恩.大型桥梁健康监测动态及发展趋势[J].长安大学学报(自然科学板), 2003,23(1):39-42.
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