【摘要】：結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別是結(jié)構(gòu)動力識別的主要部分，在整個結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)中有著不可忽視的重要性。對于大型土木結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測需要布置大量的無線傳感器才能保證參數(shù)識別的精準(zhǔn)度，然而隨著節(jié)點(diǎn)個數(shù)的增加，數(shù)據(jù)通信量將成千上萬的遞增，對于集中式數(shù)據(jù)處理很難實(shí)現(xiàn)。而采用分布式分層組網(wǎng)方式，允許無線傳感器節(jié)點(diǎn)之間協(xié)調(diào)處理數(shù)據(jù)及子結(jié)構(gòu)之間互相數(shù)據(jù)融合，能顯著減少網(wǎng)絡(luò)內(nèi)總通信量，具有極大的應(yīng)用優(yōu)勢。本文將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式組網(wǎng)和結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別中的隨機(jī)減量技術(shù)相結(jié)合，研究了改進(jìn)隨機(jī)減量技術(shù)、子結(jié)構(gòu)模態(tài)振型融合和改進(jìn)隨機(jī)減量/ITD分布式模態(tài)參數(shù)識別，并對比討論了該算法在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的可行性和有效性。本文具體的研究工作及已經(jīng)取得的研究結(jié)論如下： 針對外激勵為非平穩(wěn)隨機(jī)過程的條件，引入了一種基于布朗運(yùn)動函數(shù)的改進(jìn)隨機(jī)減量技術(shù)，通過仿真算例，驗(yàn)證了改進(jìn)隨機(jī)減量技術(shù)與時域ITD法結(jié)合能夠準(zhǔn)確地識別出外激勵為環(huán)境激勵的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)，具有更普遍的適用性，并討論了不同觸發(fā)條件對該方法的影響；在子結(jié)構(gòu)振型融合中，提出了用遞推最小二乘法求解調(diào)整因子，進(jìn)而融合子結(jié)構(gòu)振型，通過一個七自由度的彈簧仿真模型和斜拉橋模型驗(yàn)證了遞推最小二乘法求解調(diào)整因子算法的正確性，結(jié)果表明子結(jié)構(gòu)重合節(jié)點(diǎn)個數(shù)越多，識別出的整體模態(tài)振型越準(zhǔn)確；以一座14跨桁架模型為仿真對象，利用本文提出的改進(jìn)隨機(jī)減量/ITD分布式算法對模型進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識別，通過與環(huán)境激勵/ITD分布式算法對比，討論了不同觸發(fā)條件和不同網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對模態(tài)參數(shù)識別準(zhǔn)確性和網(wǎng)絡(luò)總通信量的影響，分析顯示子結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)個數(shù)不同而重合節(jié)點(diǎn)個數(shù)相同，則子結(jié)構(gòu)個數(shù)越多，總的通信量越少，子結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)個數(shù)相同而子結(jié)構(gòu)重合節(jié)點(diǎn)個數(shù)不同，則重合節(jié)點(diǎn)個數(shù)越少，總的通信量越少�？傮w而言，極值觸發(fā)條件下的改進(jìn)隨機(jī)減量/ITD分布式算法最適合基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別，不僅能準(zhǔn)確識別外激勵為非平穩(wěn)隨機(jī)過程的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)，而且相比于其他觸發(fā)條件的改進(jìn)隨機(jī)減量/ITD分布式算法算法減少總通信量。
【圖文】：

第 3 章 分布式模態(tài)振型參數(shù)識別.1 引言對于大型復(fù)雜結(jié)構(gòu)振動特性分析中，，需要大量的無線傳感器獲取結(jié)數(shù)，以目前計(jì)算機(jī)或者基站處理數(shù)據(jù)的能力，集中處理如此多的數(shù)據(jù)困難，因此，將結(jié)構(gòu)劃分為不同的子結(jié)構(gòu)，利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中分網(wǎng)技術(shù)和無線傳感器數(shù)據(jù)處理能力，獲取子結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)，因?yàn)樽娱g融合了節(jié)點(diǎn)，所以將子結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)進(jìn)行綜合，得到整體結(jié)構(gòu)的數(shù)。結(jié)構(gòu)的頻率，模態(tài)振型，阻尼比一般為結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的重要指標(biāo)，子結(jié)構(gòu)中都可以求得結(jié)構(gòu)的頻率和阻尼比，但是結(jié)構(gòu)的整體模態(tài)振型過子結(jié)構(gòu)的振型融合才能求得。圖 3-1 為無線傳感網(wǎng)絡(luò)中任意兩個子絡(luò)拓?fù)鋱D，子結(jié)構(gòu)與子結(jié)構(gòu)之間可以重合多個節(jié)點(diǎn)，同時一個節(jié)點(diǎn)也多個子結(jié)構(gòu)重合。

圖 3-6 實(shí)驗(yàn)室斜拉橋模型表 3-1 斜拉橋模型材料和尺寸名稱 截面類型 材料類型密度(kg/m3)彈性模量(GPa)泊松比尺寸(m)中塔 箱形 鋁合金 2700 68.6 0.34 3.1×0.1375×0.095邊塔 箱形 鋁合金 2700 68.6 0.34 1.9×0.12×0.075橋面 分離式箱形 鋁合金 2700 68.6 0.34 15.2×0.82×0.014斜拉鎖 圓形 高強(qiáng)鋼筋 7850 200 0.30 不同3.3.2 測點(diǎn)布置本實(shí)驗(yàn)在斜拉橋模型上一共布置了 11 個加速度傳感器測量斜拉橋的豎向加速度信號，傳感器測點(diǎn)布置見圖 3-7。集中式算法是以 11 個測點(diǎn)的豎向加速度信號識別模型的模態(tài)參數(shù)，分布式算法是以下面三種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對模型進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識別，見圖 3-8 和表 3-2。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TU317

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本文編號：2565074