Hvordan eliminere kjøretøyets vertikale og rullende frekvenser i deteksjon av brofrekvenser

For å løse utfordringen med å analysere brofrekvenser ved hjelp av kjøretøyets dynamikk, er det nødvendig å vurdere kjøretøyet som et to-grads-of-frihet (DOF) system, der hver av de to hjulene på et enkelakslet testkjøretøy får tildelt én DOF. Denne tilnærmingen gir en mer realistisk modell, ettersom begge hjulene kan bevege seg uavhengig og dermed påvirke vibrasjonene på forskjellig vis. For å fange opp rullende bevegelser på de to hjulene, blir vibrasjonssensorer plassert nær hjulene på akselen, noe som gir høyere nøyaktighet sammenlignet med sensorer plassert i midten av akselen eller kjøretøyets kropp. Dette er fordi vibrasjonene fra broen først overføres til hjulene, før de når akselen eller kjøretøyets karosseri.

Et viktig aspekt å merke seg er at når hjulene passerer over et ujevnt underlag, kan frekvenser for rullende bevegelser forstyrre målingene og gjøre det vanskelig å skille dem fra de vertikale frekvensene til kjøretøyet. For å unngå dette maskeringseffekten, er det viktig å bruke kontaktresponsene fra de to hjulene, som ikke er påvirket av kjøretøyets vertikale og rullende frekvenser. Dermed kan brofrekvenser ekstrakteres med større presisjon ved å benytte en ny formel for å beregne disse kontaktresponsene.

I kapittelet presenteres en detaljert fremgangsmåte for beregningene, som inkluderer damping som tidligere ble utelatt i teorien (Yang et al., 2018). Damping bidrar til å justere de beregnede responsene for begge hjulene, og dermed får man et mer presist bilde av hvordan kjøretøyets dynamikk interagerer med broen under kjøring. For å forklare dette videre, vil vi først beskrive hvordan kjøretøyet er modellert i denne tilnærmingen.

Kjøretøyet antas å være en stiv bjelke med fjær-demping-enheter som er koblet til akselen, hvor den vertikale og rullende bevegelsen til kjøretøyet kan uttrykkes ved de relevante styresystemene. Hver fjær-demping-enhet har egne stivheter og dempekoeffisienter for de venstre og høyre hjulene, og disse blir brukt til å beskrive kjøretøyets respons på bevegelse. Ved å benytte disse formlene, kan kontaktresponsene for de to hjulene beregnes, noe som igjen gir oss muligheten til å analysere brofrekvenser uten forstyrrelser fra kjøretøyets egne bevegelser.

Testene utført på det spesialdesignede kjøretøyet har vist at metoden for å bruke kontaktresponsene for de to hjulene fungerer effektivt for å isolere brofrekvenser under kjøring. I eksperimentene ble kjøretøyet kjørt på både flate veier og broer, og det ble utført målinger som bekreftet at de vertikale og rullende frekvensene kunne elimineres fra signalene. Ved å bruke denne metoden er det mulig å oppnå en mer presis deteksjon av brofrekvenser, som kan anvendes til å overvåke broenes tilstand og oppdage potensielle skader.

For å oppsummere, har denne metoden for å beregne og bruke kontaktresponsene fra hjulene på et enkelakslet kjøretøy vist seg å være effektiv for å isolere brofrekvenser fra kjøretøyets vertikale og rullende bevegelser. Dette gjør det mulig å oppnå mer nøyaktige resultater i brovibrasjonsmålinger og kan derfor være et nyttig verktøy i både feltmålinger og i utviklingen av broovervåkingssystemer. Det er viktig å merke seg at selv om metoden er robust, krever den grundige målinger av kjøretøyets dynamikk og presise beregninger for å kunne benytte kontaktresponsene på en pålitelig måte.

Det er avgjørende å forstå at de nøyaktige beregningene og forståelsen av kjøretøyets dynamikk, inkludert de forskjellige typer av damping som kan påvirke responsene, er essensielle for å oppnå pålitelige resultater. I tillegg bør man være oppmerksom på at selv små feil i målingene av kjøretøyets dynamiske egenskaper kan føre til unøyaktigheter i de resulterende frekvensanalysene, noe som kan påvirke brofrekvensdeteksjonen.

Hvordan testkjøretøyets rulling kan brukes til å skanne brofrekvenser

I denne delen av studien ble testkjøretøyets respons på ulike veiforhold analysert, særlig med hensyn til elimineringen av kjøretøyets vertikale og rullende frekvenser i kontaktsignaler. Slike analyser er viktige, ettersom de hjelper til å isolere de faktiske brofrekvensene som man ønsker å skanne, og samtidig redusere forstyrrelser som kan komme fra kjøretøyets egne bevegelser. Som vi ser i de beregnede spektrene for venstre og høyre hjul, er det klart at kjøretøyets frekvenser kan fjernes effektivt, og at resultatene er svært nyttige for brofrekvensdeteksjon.

Testkjøretøyet ble kjørt over en flat vei og deretter over en kort bro for å analysere vibrasjonene fra broen. Data ble samlet inn fra sensorer montert på hjulene, og spektre ble generert fra disse dataene. Figurene som ble produsert, viste at etter at de vertikale og rullende frekvensene fra kjøretøyet var eliminert, var de gjenværende signalene i spektrene dominert av miljøstøy, som er uunngåelig. Dette resultatet demonstrerer at prosedyren som ble brukt for å beregne kjøretøyets respons er effektiv, og at kjøretøyets egne bevegelser ikke forstyrrer brofrekvensene i vesentlig grad.

I et eksperimentelt oppsett, hvor kjøretøyet kjørte sakte over broen, ble det registrert vibrasjoner som ble brukt til å skanne frekvenser fra broen. Et viktig aspekt ved denne metoden er at kjøretøyets hastighet ble holdt lav, for å sikre at vibrasjonene fra broen ikke ble overdrevet eller forstyrret av kjøretøyets hastighetsavhengige effekter på frekvensene. Videre ble ekstra støy generert av en gruppe studenter som hoppet på broen for å forsterke broens respons under testen.

I scenario 1 ble kjøretøyet kjørt uten stopp over broen med en hastighet på omtrent 0,32 m/s. De akselerasjonsresponsene som ble registrert av sensoren på venstre hjul, og de tilsvarende spektre, ble analysert for å identifisere brofrekvenser. Selv om kjøretøyets egne vertikale og rullende frekvenser overlapper med brofrekvensene i spektre, kunne den nødvendige informasjonen fortsatt trekkes ut ved å bruke spesifikke filtreringsteknikker. Spektrene viste to distinkte topper som tilsvarte broens frekvenser, mens toppene relatert til kjøretøyets frekvenser var fjernet.

For å forbedre datainnsamlingen, ble det i eksperimentet brukt teknikker som signalbehandling, blant annet ESMD-metoden, som hjelper til med å filtrere bort støy fra omgivelsene. Dette gjør det lettere å isolere brofrekvenser fra kjøretøyets egne frekvenser. Det ble også bekreftet at de oppnådde resultatene var reproduserbare, noe som viser at testene er pålitelige under like forhold.

En viktig innsikt fra dette eksperimentet er at ved å bruke testkjøretøyets rullende bevegelse på en kontrollert måte, kan vi effektivt eliminere støy fra kjøretøyets egen bevegelse. Dette gjør det mulig å skanne brofrekvenser med høy presisjon, som er avgjørende for nøyaktig overvåking og vedlikehold av broer.

I tillegg må man være oppmerksom på at miljøstøy, som vind og trafikk, kan påvirke resultatene. Selv om støy kan reduseres med riktig signalbehandling, er det alltid en viss mengde støy som er vanskelig å fjerne helt. Det betyr at enhver datainnsamling bør inkludere flere tester under forskjellige forhold for å sikre at resultatene er robuste.

Hvordan påvirker veiens ruhet identifiseringen av brodempingsforhold?

Veiens ruhet kan ha en betydelig negativ innvirkning på nøyaktigheten av dynamiske parameterestimater for broer, spesielt når man bruker kjøretøybaserte metoder for å identifisere broens dempingsforhold. Dette skyldes i stor grad at veiruvheten fører til vibrasjoner som kan maskere de brorelaterte frekvensene som ønskes analysert. I denne sammenhengen er det viktig å forstå både hvordan disse faktorene interagerer og hvordan man kan mitigere de forstyrrende effektene for å forbedre påliteligheten til resultatene.

En viktig aspekt ved bruken av kjøretøybaserte metoder, som for eksempel den to-akslede kjøretøymodellen benyttet i studier av brodemping, er at disse metodene ikke alltid gir nøyaktige estimater når veien har høy ruhet. Dette skjer fordi de vibrasjonene som genereres av det lette kjøretøyet er vesentlig mindre enn de som skyldes ruheten på veien. Som et resultat blir signalene som registreres i denne sammenhengen sterkt forurenset av ruheten, og de identifiserte resultatene kan bli tilfeldige og upålitelige. Dette kan føre til store feil i beregningene av broens dempingsforhold og andre dynamiske parametere.

En løsning på dette problemet som har blitt foreslått, er å inkludere eksisterende trafikk, som for eksempel en lastbil, for å forsterke kjøretøyinduserte vibrasjoner. Når en lastebil er i nærheten av testkjøretøyet, kan dens tunge vekst bidra til å forsterke broens vibrasjoner, slik at disse blir mer synlige og lettere å skille fra forstyrrelsene forårsaket av veiruvhet. Dette kan markant forbedre identifiserbarheten av broens dynamiske egenskaper, inkludert dempingsforholdene.

Videre påvirker broens geometri og spennvidde også hvordan ruheten på veien påvirker identifikasjonen av dynamiske parametere. For broer med flere spenn, som to- og tre-spenns broer, er det generelt sett mer utfordrende å identifisere nøyaktige dempingsforhold, spesielt i de andre spennene. Dette skyldes at ruheten i større grad forstyrrer de høyere spennene, og at høyere dempingsforhold har en tendens til å redusere amplitudene av vibrasjonene, noe som gjør det vanskeligere å få pålitelige målinger fra disse områdene.

For eksempel, på en to-spenn bro kan den andre spennen ha større avvik i beregningene av dempingsforholdet sammenlignet med den første, spesielt når dempingsforholdet er høyt. Det samme gjelder for tre-spenn broer, der de andre og tredje spennene har dårligere identifikasjon på grunn av høyere feilkilder og mindre vibrasjon i de fjernere delene av broen.

En annen interessant observasjon er at veiruvheten har en direkte innvirkning på kvaliteten av de dataene som samles inn. Når veiruvheten er høy, kan det føre til at de opprinnelige målingene blir forstyrret, og det blir vanskeligere å skille mellom signalene som stammer fra broens vibrasjoner og de som stammer fra ujevnhetene i veien. Dette understreker viktigheten av å ta hensyn til veiforholdene når man utvikler og implementerer metoder for dynamisk overvåkning av broer.

Når man ser på hvordan kombinasjonen av testkjøretøy og eksisterende trafikk kan bidra til å redusere effekten av veiens ruhet, er det klart at man kan oppnå betydelige forbedringer i identifiseringen av broens dynamiske parametere. En nøkkel til suksess i denne metoden er å finne en balanse mellom kjøretøyets letthet og trafikkens bidrag til å forsterke vibrasjonene, samtidig som man minimerer forstyrrelsene fra ujevnheter i veien.

I tillegg bør man være oppmerksom på hvordan forskjellige brotyper og deres dempingsforhold kan påvirkes ulikt av veiruvhet og trafikk. Dette kan gi viktig informasjon om hvordan man kan forbedre målingene av spesifikke brotyper og deres respons på dynamiske laster.