(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111038664.3 (22)申请日 2021.09.0 6 (71)申请人 东南大学 地址 210000 江苏省南京市江宁区东 南大 学路2号 (72)发明人 陶天友　石棚　王盛　朱昕云　 袁林　王清凌　 (74)专利代理 机构 南京经纬专利商标代理有限 公司 32200 代理人 彭英 (51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种大跨度桥梁风振响应预警系统和方法 (57)摘要 本发明涉及一种大跨度桥梁风振响应预警 系统和方法， 本发明包括监测前端模块、 数据采 集和传输模块、 数据处理和计算模块以及评估预 警模块。 监测前端模块与数据采集和传输模块持 续监测桥址区风环境及桥梁风振响应数据并建 立标准化数据库； 随后， 数据处理和计算模块建 立动态的两阶段GRU混合预测模型用于预测桥址 区风场以及桥梁风振响应； 最后评估 预警模块根 据响应预测值对大跨桥梁安全性能进行评估及 预警。 本发 明可提前预测大跨桥梁在台风作用下 的风振响应， 高效可靠且泛化能力好， 有助于提 高大桥管 理部门的应急预案制定管理水平， 以保 证大跨桥梁结构及桥 面行车安全。 权利要求书3页 说明书7页 附图4页 CN 114169036 A 2022.03.11 CN 114169036 A 1.一种大跨度桥梁风振响应预警系统， 其特征在于： 包括监测前端模块、 数据采集和传 输模块、 数据处 理和计算模块以及评估预警模块； 其中： 所述监测前端模块， 用于监测大跨桥梁桥址区风环境与桥梁结构风振响应， 包括风速 仪、 位移传感器、 加速度传感器； 所述数据采集和传输模块， 通过对监测前端模块所采集的数据作标准化处理， 以建立 标准化数据库， 并将标准化数据库的数据传入数据 处理和计算模块； 所述标准化数据库的 数据包括两 部分， 对应为台风 监测数据以及桥梁风振响应监测数据； 所述数据处 理和计算模块， 包括数据分析模块以及预测模块； 所述的数据分析模块， 能够分别对数据采集和传输模块所传输来的台风监测数据、 桥 梁风振响应监测数据进行分析处 理， 以对应地获得风特性 参数、 桥梁结构模态参数， 所述的预测模块， 基于两阶段GRU混合预测模型而构建， 能够结合GRU神经网络计算对 两阶段GRU混合预测模型进行训练、 更新、 修 正以及运用； 所述的两阶段GRU混合预测模型包括第一阶段台风风速预测模型以及第 二阶段桥梁风 振响应预测模型； 其中： 第一阶段台风 风速预测模型的输入为 风特性参数， 输出为台风过桥时预测风速； 第二阶段桥梁风振响应预测模型的输入为第一阶段风速预测结果和桥梁结构模态参 数， 输出为桥梁风振响应预测值xp， 桥梁风振响应预测值xp包括桥梁结构的位移、 速度、 加速 度响应预测值； 所述评估预 警模块， 根据数据处理和计算模 块所输出的桥梁风振响应 预测值xp， 对大跨 桥梁运营状态进行评估预警和辅助决策。 2.根据权利要求1所述的一种大跨度桥梁风振响应预警系统， 其特征在于： 所述的数据 分析模块， 在对台风监测数据进行分析处理时， 先采用矢量分解法将风速仪所采集到的原 始风速分解为顺风向、 横风 向和竖向风速， 然后以10min为基本时距， 采用滑动平均法提取 平均风速和脉动风速， 并计算 顺风向和竖向紊流强度、 紊流积分尺度、 功率谱密度。 3.根据权利要求1所述的一种大跨度桥梁风振响应预警系统， 其特征在于： 所述的数据 分析模块， 在对桥梁风振响应监测数据进行分析处理时， 采用基于布莱克曼窗的低通滤波 器提取风致振动响应的主 元信息以消除噪声干扰， 利用随机减量法提取结构响应的自由振 动成分， 得到自由振动响应信号衰减曲线， 并利用函数拟合的方法计算模态频率、 模态振型 以及模态频率阻尼比。 4.根据权利要求1所述的一种大跨度桥梁风振响应预警系统， 其特征在于： 第 一阶段风 速预测模型训练的损失函数为均方差形式的经验风险损失函数； 第二阶段风振响应预测模 型训练的损失函数为均方差形式的经验风险损失函数与基于运动方程的损失函数的加权 和。 5.根据权利要求4所述的一种大跨度桥梁风振响应预警系统， 其特征在于： 第 一阶段风 速预测模型训练的损失函数的表达式为： 第二阶段风振响应预测模型训练的损失函数为：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114169036 A 2式中： N为训练样本数； Up为风速预测值； Um为风速实测值； ki指损失函数加权系数； Li( θ ) 根据i的取值按序分别指基于位移、 速度、 加速度、 运动方程的损失函数， i＝1、 2、 3、 4； Xp为 位移预测值； Xm为位移实测值； M， C， K分别为桥梁结构的质量、 阻尼和刚度矩阵； F为抖振力 向量和气动自激力向量的和。 6.根据权利要求1所述的一种大跨度桥梁风振响应预警系统， 其特征在于： 所述评估预 警模块， 根据大跨桥梁设计规范预设桥梁风振响应极 限阈值xl， 并通过比较桥梁风振响应 极限阈值xl以及桥梁风振响应预测值xp， 对大跨桥梁运营状态进行评估预警和辅助决策： 当xp>1.2xl时， 发出红色预警， 表示大跨 桥梁结构安全及桥 面行车将受到严重威胁； 当1.2xl>xp>xl时， 发出橙色预警， 表示在大跨 桥梁的桥 面行车将受影响； 当xp<xl时， 大跨桥梁能够维持正常运营， 无需发出 预警。 7.一种大跨度桥梁风振响应的预警方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1， 分析处 理台风风环境实测数据、 大跨 桥梁风振响应实测数据 S1‑1、 对所接收到的台风风环境实测数据进行分析处理， 以得到风特性参数： 先采用矢 量分解法将所接收到的原始 风速分解为顺风向、 横风向和竖向风速， 然后以10min为基本时 距， 采用滑动平均法提取平均风速和脉动风速， 并计算顺风向和竖向紊 流强度、 紊流积分尺 度、 功率谱密度； S1‑2， 对所接收到的大跨桥梁风振响应实测数据行分析处理， 以得到桥梁结构模态参 数： 先采用基于布莱克曼窗的低通滤波器提取风致振动响应的主元信息以消除噪声干扰， 然后利用随机减量法提取结构响应的自由振动成分， 从而得到自由振动响应信号衰减曲 线， 并利用函数拟合的方法计算模态频率、 模态振型以及模态频率阻尼比； S2， 基于实测数据建立两阶段GRU混合预测模型 两阶段GRU混合预测模型包括第 一阶段台风风速预测模型以及第二阶段桥梁风振响应 预测模型； 其中， 第一阶段台风风速预测模型的输入为风环 境数据和风特性参数， 输出为台 风过桥时预测风速； 第二阶段桥梁风振响应预测模型以第一阶段台风风速预测模型输出的 台风过桥时预测风速和桥梁结构模态参数为输入， 桥梁风振响应预测值xp为输出； 桥梁风 振响应预测值xp包括桥梁结构位移、 速度、 加速度响应预测值； S3， 根据大跨桥梁设计规范设置桥梁 风振响应极限阈值， 记为： xl， 若桥梁风振响应 预测 值xp>1.2xl， 发出红色预警， 表明大跨桥梁结构安全及桥面行车将受到严重威胁， 提示相关 部门应及时制定和执行应急预案， 避免发生重大交通事故； 若1.2xl>xp>xl， 发出橙色预警，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114169036 A 3