結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的傳感器測(cè)點(diǎn)優(yōu)化與損傷識(shí)別.pdf

1、結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)是諸多領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題，在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，傳感器測(cè)點(diǎn)優(yōu)化與損傷識(shí)別是其中的關(guān)鍵問題。一方面在傳感器優(yōu)化問題中主要研究成果集中于針對(duì)模態(tài)測(cè)試的加速度傳感器位置優(yōu)化準(zhǔn)則，而針對(duì)結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的優(yōu)化準(zhǔn)則、傳感器優(yōu)化方法以及傳感器數(shù)目?jī)?yōu)化等問題亟待于進(jìn)一步研究。另一方面由于環(huán)境噪聲、溫度等因素影響，大型結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別方法很難得到較好的識(shí)別效果。針對(duì)以上問題，本文做了如下研究：
　　1.為了改善目前傳感器優(yōu)化方法或是得到次優(yōu)

2、解，或是計(jì)算效率有待于提高的現(xiàn)狀，提出基于改進(jìn)遺傳算法的大型結(jié)構(gòu)測(cè)點(diǎn)優(yōu)化方法。改進(jìn)了遺傳算法的約束條件，并進(jìn)行了自適應(yīng)和全面交叉改進(jìn)，大大加快了收斂速度，并用驟變變異確保該算法能搜索到全局最優(yōu)值。把有效獨(dú)立準(zhǔn)則（EI）、模態(tài)置信準(zhǔn)則（MAC）、模態(tài)應(yīng)變能準(zhǔn)則（MSE）以適應(yīng)度的形式嵌入遺傳算法中，得出3種可以普遍應(yīng)用的優(yōu)化布置算法。以哈爾濱四方臺(tái)大橋?yàn)槔M(jìn)行傳感器優(yōu)化布置，對(duì)應(yīng)用三種準(zhǔn)則所得的三組測(cè)點(diǎn)進(jìn)行參數(shù)識(shí)別的仿真分析，在此基礎(chǔ)上選

3、取三種典型方法應(yīng)用于哈爾濱四方臺(tái)大橋的檢測(cè)中。
　　2.提出結(jié)構(gòu)損傷參量靈敏度分析的傳感器測(cè)點(diǎn)數(shù)量位置優(yōu)化方法。該方法以判斷結(jié)構(gòu)是否存在一定水平損傷為目標(biāo)，以靈敏度技術(shù)為基礎(chǔ)，采用改進(jìn)遺傳算法為工具，針對(duì)各種損傷參量，優(yōu)化確定所需傳感器的最小數(shù)目以及其配置位置。通過(guò)對(duì)19自由度的簡(jiǎn)支梁進(jìn)行仿真分析，計(jì)算得到了對(duì)于不同損傷參量進(jìn)行損傷識(shí)別所需加速度傳感器最小數(shù)目和位置，對(duì)實(shí)際結(jié)構(gòu)的傳感器數(shù)目配置具有指導(dǎo)意義。通過(guò)該布置方法可以對(duì)結(jié)構(gòu)

4、損傷情況的損傷位置有大致的評(píng)估，對(duì)多損傷狀態(tài)的最大損傷處能夠初步地定位。
　　3.為了充分利用監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中大量的應(yīng)變傳感器信息，從結(jié)構(gòu)的參數(shù)識(shí)別角度出發(fā)，提出基于信息熵理論的結(jié)構(gòu)整體與局部信息相結(jié)合的傳感器優(yōu)化布置方法，包括加速度傳感器布置的最優(yōu)位置和數(shù)量的優(yōu)化方法。該方法首先通過(guò)貝葉斯理論，以結(jié)構(gòu)的頻率、位移模態(tài)以及應(yīng)變模態(tài)作為特征參數(shù)，計(jì)算結(jié)構(gòu)剛度參數(shù)的概率分布，繼而計(jì)算結(jié)構(gòu)剛度參數(shù)的信息熵，最后以信息熵最小為目標(biāo)函數(shù)，用改進(jìn)遺

5、傳算法優(yōu)化傳感器的位置與數(shù)目。最后對(duì)8跨剛桁架結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)值模擬證明該方法的有效性。
　　4.提出采用損傷參量的靈敏度、對(duì)噪聲的適應(yīng)性、通過(guò)不完備信息進(jìn)行正確識(shí)別的能力和對(duì)損傷位置精確定位的能力四個(gè)指標(biāo)對(duì)損傷參量進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法，并給出了這四個(gè)指標(biāo)量化公式，較全面地反映了損傷檢測(cè)與監(jiān)測(cè)在應(yīng)用中遇到的各種問題，指導(dǎo)了不同條件下對(duì)損傷參量的選擇。通過(guò)對(duì)19自由度簡(jiǎn)支梁與濱州黃河公路斜拉橋數(shù)值模擬研究顯示這種損傷參量評(píng)價(jià)方法作為一種先驗(yàn)方法

6、得出的結(jié)論與對(duì)每種損傷參量進(jìn)行損傷識(shí)別得到的公認(rèn)結(jié)論一致，驗(yàn)證了提出的評(píng)價(jià)方法的可靠性。
　　5.為了考慮環(huán)境溫度影響下的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別，提出基于小波包和概率主成分分析的損傷識(shí)別方法。該方法根據(jù)小波包作為損傷參量靈敏度高的特性，采用概率主成分分析（PPCA）的方法，首先去除環(huán)境噪聲和溫度的影響，然后重構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行損傷工況的識(shí)別，采用PPCA給出的概率模型判斷損傷的上下界，提高結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別準(zhǔn)確性。通過(guò)對(duì)19自由度簡(jiǎn)支梁和濱州黃河公路斜拉

7、橋的仿真分析驗(yàn)證方法的有效性。
　　6.提出基于Bayesian理論的結(jié)構(gòu)整體局部信息融合的損傷識(shí)別方法。首先根據(jù) Bayesian理論建立子結(jié)構(gòu)損傷的概率模型，然后為了減少計(jì)算量，采用分步損傷識(shí)別的方法，在采用模態(tài)應(yīng)變能初步定位損傷范圍的基礎(chǔ)上，提出逐個(gè)單元消法定位損傷單元。這種方法綜合利用了加速度信息，應(yīng)變傳感器的靜態(tài)信息與動(dòng)態(tài)信息（應(yīng)變模態(tài)）提高了損傷識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性和魯棒性。最后通過(guò)對(duì)14跨剛桁架模型的數(shù)值模擬和對(duì)20跨剛