熊春宝，陈 雯,2，翟京生，韩 龙

(1. 天津大学建筑工程学院，天津 300072; 2. 河北农业大学，河北 保定 071001; 3. 天津大学海洋科学与技术学院，天津 300072)

海洋平台趋于柔型结构，体积庞大且工作环境恶劣，长期服役过程中经常受到波浪、海流、风等荷载交互作用产生动态变形[1-3]，极易发生交变振动响应，从而导致多种失效模式的破坏[4]。因此，分析环境激励载荷下平台结构的动态变形特点，对海洋平台结构的动力性能监测和安全评估工作有重要参考价值。

结构的振动变形量是研究结构动态变形规律的重要参数指标，但传统的加速度测量方法不能直接测出工程结构在外力作用下的整体惯性位移，两次积分造成的误差对工程结构的设计检验带来很大困难。目前，GNSS已经在桥梁、高层的健康监测中得到较多成功应用[5-7]，不仅能在风、雪、雾中全天候观测且不用积分即可实时获得高精度的时间信息和三维绝对位移[8-9]。文献[10]论述了GNSS监测位于马来西亚砂拉越州的West Lutong平台在2013—2014两年间沉降量的可行性，但至今关于GNSS用于海洋平台实时动态变形的监测还鲜有报道。随着软硬件的快速发展和采样频率的不断提高，GNSS作为一种较新的结构变形监测方法在恶劣的海洋环境中表现出一定优越性。因此，探索GNSS在海洋平台动态变形监测中的应用对其动态变形规律的研究及健康监测、诊断和评估具有重要意义。

本文以埕岛油田某海洋平台为监测对象，采用海星达H32全能型三星座GNSS RTK系统进行桩腿的实时动态变形监测试验，并采用结合Ensemble Empirical Mode Decomposition(EEMD)和Butterworth的MDB滤波方法对监测数据进行处理，得到桩腿的实时动态位移，揭示海洋平台全天候工作中在波浪等环境荷载作用下的动态变形特征。

1 GNSS RTK动态监测原理

GNSS具体工作原理为卫星在基本频率控制下由天线向地面发射调制载波，接收机接收卫星信号后，经跟踪、锁定、解调等一系列处理过程，得到测码伪距等基本量测信息[11]。RTK测码伪距观测方程可表示为[12]

Δρ=ΔR+ΔI+ΔT+ε

(1)

(2)

卫星瞬时坐标(xs,ys,zs)从卫星星历中获得，接收机坐标(xr,yr,zr)为待求参数。当去除误差后，根据基线两端相关性原理，若RTK接收机同时接收3颗或3颗以上卫星信号，理论上可实时求得接收机所在测点3个坐标(xr,yr,zr)。

2 MDB混合型降噪方法

GNSS观测中影响测量精度的误差主要有3种，如图1所示。与卫星有关的误差、接收机钟差、天线相位中心偏差可对比已知坐标点上的基站测值去除。RTK在结构动态监测中基线通常小于10 km，对流层和电离层误差也可削弱，但多路径误差、随机噪声不能被削弱。因此 GNSS 监测信号中主要包括结构实际振动信息、多路径误差和随机噪声3部分[13]。GNSS信号经预处理后忽略掉误差次要成分得信号Di为

Di=Vi(n)+Mi(n)+N(n)

(3)

式中,Di为GNSS第i个测点的位移数据；n为数据长度；Vi(n)为海洋平台结构实际振动位移；Mi(n)为信号的多路径误差；N(n)为信号随机噪声。

GNSS监测数据非平稳、非线性，但传统的信号分析如Fourier分析要求数据平稳、有周期性，系统线性。Wavelet分析和EMD(empirical mode decomposition)分析常处理非平稳信号，但前者依赖母波的选择，后者无法克服信号中断引起的模态混叠现象[11]。EEMD分析方法是在EMD分析基础上加入极小幅度的零均值高斯白噪声，均衡信号中断区域可最大程度消除随机误差Ni(n)[14]。Chebyshev滤波器和Butterworth滤波器都可去除多路径误差[15-16]，其中Butterworth滤波的频幅响应更平坦。因此本文提出基于EEMD分析和Butterworth滤波相结合的混合型滤波器MDB，如图2所示。

3 监测试验及数据分析

2017年9月29日22:49—2017年9月30日00:49期间，海上西南风3～4级，浪高2 m。试验采用GPS+GLONASS+BDS三星系组合系统，并以海星达H32全能型GNSS RTK双频接收机为试验仪器。RTK采样频率为1 Hz，标注的定位精度平面为±(10 mm+1×10-6D)，高程为±(20 mm+1×10-6D)。试验前检验了所用仪器的精度和稳定性能，然后对环境激励下生产平台1号、3号桩腿的动态响应进行连续2 h的实时监测。由于高程h方向的误差远大于平面x、y方向的误差，试验采集x、y两个方向的振动位移信号进行分析。

由于多路径误差和随机噪声的干扰，用前述MDB混合滤波方法对被污染的GNSS数据进行处理。首先采用EEMD分别将1号桩腿x、y方向振动位移进行分解，两个方向均得到10个IMF分量和残余分量R10。根据随机信号和多路径误差频率分布不集中的特征[13]，前5个IMF分量频率较高且能量较小，符合随机噪声特征，后3个IMF分量频率极小且分布不集中，符合多路径低频噪声特征，从原数据剔除后分别将x、y方向各自的剩余分量IMF6和IMF7进行Butterworth滤波得到新的分量IMFB，再重构得MDB滤波信号，如图3所示。从图3看出MDB滤波器去噪后，1号桩腿x、y方向在环境荷载激励作用下发生稳定持续的振动响应，x、y方向最大振幅分别为20.9 mm、17.5 mm。同理，对3号桩腿x、y方向位移经EEMD滤波和Butterworth去噪重构如图4所示，得到3号桩腿位移MDB去噪后x、y方向最大振幅分别为19.5 mm、15.4 mm，而且可看出在风、海流、波浪等环境激励作用下平台结构呈现一定的短周期振动。

对比MDB去噪前后生产平台1、3号桩腿x、y方向位移信号分别如图5所示。由于随机误差和多路径误差的存在，去噪前海洋平台运动轨迹不明显，MDB去噪后可较清晰地看出海洋平台结构在环境激励作用下平面方向产生可逆的交变振动响应，还可较清楚地看出结构的振动轨迹，为平台结构动态信息的预测提供参考，而且对海洋平台健康监测、诊断和评估均有重要意义。

4 结 论

(1) 海洋平台及其桩腿受波浪、海流、风等荷载交互作用产生可逆的动态变形，本文采用GNSS RTK系统对海洋平台桩腿进行实时动态响应监测试验，试验结果表明GNSS RTK技术在海洋平台结构实时动态位移监测方面具有很好的工程实用价值。

(2) 针对海面对GNSS RTK卫星信号具有较强的折射和反射，海洋平台GNSS RTK测量数据中多路径误差和随机噪声比陆地测量更大，而且多路径误差和随机噪声在时域和频域上具有不同的特性等特点，本文提出了基于EEMD和Butterworth相结合的一种新的适用于处理多种非线性、非平稳数据的混合型滤波器MDB。

(3) 通过工程实例验证，本文提出的新的混合型滤波器MDB能有效去除GNSS RTK测量数据中的低频多路径误差和高频全局分布的随机噪声，从去除多路径误差和随机噪声之后的海洋平台桩腿测点位移云图可以非常清楚地看出，桩腿在环境激励作用下水平方向产生可逆的交变振动响应的位移轨迹，位移轨迹可以为海洋平台结构动态信息的预测提供专业参考。

(4) 随着GNSS采样频率和测量精度的提高、RTK差分作用距离的延长及其数据分析和处理方法的不断完善，简单、灵活、方便的GNSS RTK技术可进一步扩展应用到离岸较远的海洋结构变形预测和损伤识别中，对海洋平台结构健康监测、诊断和评估均具有重要意义。