Generic Radar Processing Methods for Monitoring Tasks on Bridge Infrastructure

Kritische Verkehrsinfrastrukturen, wie z. B. Brücken, können nur dann sicher betrieben werden, wenn ihr Zustand regelmäßig bewertet wird. Neben visuellen Inspektionen umfasst die Bewertung auch Messungen des Brückenverhaltens auf statische oder dynamische Lasten. Diese Messungen werden in der Regel mit einer Vielzahl von Sensoren durchgeführt, die direkt an der Brücke befestigt sind. Zunehmend werden jedoch auch Fernerkundungssensoren eingesetzt, wie z.B. das bodenbasierte interferometrische Radar (engl.: ground-based interferometric radar - GBR). GBR können aus der Ferne Verschiebungen mit einer Genauigkeit im Submillimeterbereich messen, indem sie eine elektromagnetische Welle aussenden, die von Strukturen an der Unterseite der Brücke reflektiert wird.
... mehr

Im Vergleich zu direkt befestigten Sensoren wird die Installationszeit verkürzt und der normale Betrieb der Brücke wird nicht beeinträchtigt. Vergleichbare Messunsicherheiten lassen sich jedoch nur erreichen, wenn bei der Prozessierung der Messungen bestimmte Herausforderungen berücksichtigt werden. Dabei geht es vor allem um die Entfernung externer Einflüsse wie Störungen des Signals oder Veränderungen atmosphärischer Parameter. Die Messungen werden außerdem durch statischen Clutter und Projektionsfehler beeinflusst, die zu systematischen Abweichungen führen. Statischer Clutter wird mit einer angepassten Kreisschätzung bestimmt, während Projektionsfehler durch die Verwendung mehrerer Sensoren zur Schätzung separater Verschiebungskomponenten vermindert werden. Mit diesen zusätzlichen Prozessierungsschritten erreicht GBR eine ähnliche Unsicherheit wie andere Fernerkundungssensoren, was durch Vergleiche mit Referenzsensoren validiert wird. Verbleibende Unterschiede zu diesen Referenzsensoren lassen sich durch Unsicherheiten bei der Schätzung von Clutter und durch die begrenzte Auflösung einzelner Reflexionen erklären.

Die resultierenden Verschiebungsmessungen werden dann zur Schätzung schadensempfindlicher Merkmale wie Eigenfrequenzen und Eigenformen verwendet. Eigenfrequenzen werden bestimmt, indem ein Modell einer gedämpften Sinuskurve für die Schwingung nach einer Fahrzeugüberfahrt geschätzt wird. Mit diesem Ansatz wird jede Fahrzeugüberfahrt separat analysiert, was eine Unterscheidung zwischen verschiedenen Fahrzeugmassen ermöglicht. Außerdem erlaubt die große Anzahl von Frequenzschätzungen eine zuverlässigere Bestimmung des Temperatureinflusses auf die Eigenfrequenzen. Für die Bestimmung der Eigenformen wird ein alternativer Messaufbau erarbeitet. Dieser Aufbau nutzt die flache Unterseite einer Brücke, um das ausgesendete Signal auf einen Reflektor auf dem Boden zu spiegeln. Eine permanente Installation von Reflektoren an der Brückenunterseite ist daher nicht erforderlich, wodurch die Anwendung von GBR auf eine große Anzahl von Brücken erweitert wird. Darüber hinaus kann die Messung nicht durch andere Verschiebungskomponenten beeinflusst werden, was das Auftreten von systematischen Abweichungen verringert. Folglich sind die Eigenformen empfindlicher gegenüber Schäden, da die Unsicherheiten reduziert werden. Das zugrunde liegende Prinzip dieses alternativen Messaufbaus wird wiederum durch Vergleiche mit Referenzsensoren validiert.

Critical transport infrastructure, such as bridges, can only be operated safely if its condition is regularly assessed. In addition to visual inspections, the assessment includes measurements of the bridge's response to static or dynamic loads. These measurements are usually performed with a wide variety of directly contacting sensors. However, remote sensors, such as ground-based interferometric radar (GBR), are also increasingly applied. GBR can remotely measure displacements with precision in the sub-millimetre range by emitting an electromagnetic wave, which is reflected by features at the bridge underside.
... mehr

Compared to contacting sensors, setup time is reduced and normal operation of the bridge is undisturbed. However, comparable measurement uncertainties are achieved only by addressing several challenges during the processing of the measurements. These challenges involve mainly the removal of external influences, such as signal disturbances or changes in the atmospheric properties. Measurements are further influenced by static clutter and projection errors, which result in systematic deviations. Static clutter is determined with an adapted circle estimation, while projection errors are addressed by applying multiple sensors to estimate separate displacement components. With these additional processing steps, GBR achieves a similar uncertainty as other remote sensors, which is validated by comparisons to reference sensors. Uncertainties in clutter estimation and limited range resolution can explain the remaining differences to these references.

The resulting displacement measurements are then used to estimate damage-sensitive features like natural frequencies and mode shapes. Frequencies are estimated by fitting a model of a damped sinusoid to the vibration after a vehicle crossing. With this approach, each vehicle crossing is evaluated separately, enabling a distinction between different classes of vehicle mass. Additionally, the large number of frequency estimations enables a more reliable determination of the temperature influence on natural frequencies. For the determination of mode shapes, an alternative measurement setup is proposed. This setup utilises the flat underside of a bridge to reflect the emitted signal towards a reflector on the ground opposite of the GBR. A permanent installation of reflectors is not required, which extends the application of GBR to a large number of bridges. In addition, the measurement cannot be influenced by other displacement components, which reduces the occurrence of systematic deviations. Consequently, mode shapes are more sensitive to damage since the uncertainties are reduced. The underlying principle is again validated by comparisons with reference sensors.