本文選題：傳感器性能退化 + 高斯分布��； 參考：《福州大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測主要通過檢測結(jié)構(gòu)的響應(yīng)及變化來進(jìn)行健康狀態(tài)的評價,目前結(jié)構(gòu)損傷檢測方法僅考慮環(huán)境、荷載對損傷的影響,而沒有考慮傳感器由于長時間工作與環(huán)境的變化導(dǎo)致其性能退化,這嚴(yán)重地影響了損傷診斷率,也增加了檢測的難度。因此,在實(shí)測的響應(yīng)中考慮環(huán)境、傳感器性能退化引起的結(jié)構(gòu)響應(yīng)變化并從中區(qū)分出來,以提高損傷檢測精度。針對上述問題,本文展開了系列研究并取得了以下成果及結(jié)論：(1)研究提出了傳感器性能退化及結(jié)構(gòu)損傷在傳感器性能退化檢測控制圖中的反應(yīng)模式。通過對傳感器異常檢測及性能退化分離算法開發(fā),驗(yàn)證結(jié)構(gòu)損傷及傳感器性能退化均會引起其響應(yīng)異常�；诮Y(jié)構(gòu)損傷對結(jié)構(gòu)響應(yīng)影響具有全局性,而傳感器自身性能退化對結(jié)構(gòu)響應(yīng)影響具有局部性,可根據(jù)隔離傳感器前后控制圖模式的改變與否判別異常來源,即控制圖模式發(fā)生變化說明異常來源于傳感器性能退化,若控制圖模式不發(fā)生變化,則異常來源于結(jié)構(gòu)損傷。而且,經(jīng)結(jié)合數(shù)值試驗(yàn)與實(shí)驗(yàn)室模型試驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),由傳感器性能退化引起的控制圖模式為非平穩(wěn)模式,由結(jié)構(gòu)損傷引起的控制圖模式為平穩(wěn)模式。(2)提出改進(jìn)的傳感器異常檢測及性能退化分離算法。改進(jìn)的傳感器性能退化檢測控制圖指標(biāo)對于傳感器性能退化較為敏感,對結(jié)構(gòu)損傷較不敏感,即傳感器性能退化會引起控制圖中控制指標(biāo)超限,而結(jié)構(gòu)損傷則不會。由此,可根據(jù)改進(jìn)的傳感器性能退檢測控制圖中控制指標(biāo)是否超限判斷傳感器異常來源。該算法簡化了傳感器異常來源判斷方法及步驟,而且具有較強(qiáng)說服力。(3)提出了一種新型的損傷檢測策略：基于模態(tài)參數(shù)與MCPSO(多粒子群協(xié)同優(yōu)化算法)的兩階段損傷檢測方法。首先基于模態(tài)應(yīng)變能對損傷位置進(jìn)行初步定位,經(jīng)驗(yàn)證損傷定位有效、可行,而且為第二階段損傷程度優(yōu)化奠定良好基礎(chǔ)；其次,利用閾值過濾一些損傷較小單元(視為無損傷單元),對初步判定損傷的單元進(jìn)行編碼,利用MCPSO通過粒子尋優(yōu)及反復(fù)迭代精確定位單元并識別其損傷程度,經(jīng)驗(yàn)證損傷識別精度較高且效率高。
[Abstract]:The structural health monitoring mainly evaluates the health state by detecting the response and changes of the structure. At present, the damage detection method only considers the environment and the effect of load on the damage. The sensor's performance degradation is not considered because of the long working hours and the change of the environment, which seriously affects the damage diagnosis rate and increases the difficulty of detection. Therefore, considering the environment in the measured response, the structural response caused by the degradation of the performance of the sensor is changed and distinguished to improve the accuracy of damage detection. In order to solve the above problems, a series of studies have been carried out and the following results and conclusions have been obtained. The response mode of sensor performance degradation and structural damage in the sensor performance degradation detection control chart has been proposed. Through the development of sensor anomaly detection and performance degradation separation algorithm, it is verified that both structural damage and sensor performance degradation will cause abnormal response. Based on the fact that the structural damage has a global effect on the structural response, and the performance degradation of the sensor has a local effect on the structural response, the abnormal source can be identified according to the change of the control pattern before and after isolating the sensor. The change of control chart mode indicates that the anomaly originates from the degradation of sensor performance, and if the control chart mode does not change, the anomaly comes from structural damage. Furthermore, by combining the numerical test with the laboratory model test, it is found that the control chart mode caused by the performance degradation of the sensor is a non-stationary mode. An improved algorithm for sensor anomaly detection and performance degradation separation is proposed. The improved performance degradation detection control chart index is sensitive to sensor performance degradation, but not sensitive to structural damage, that is, the degradation of sensor performance will cause the control index to exceed the limit in the control chart, but the structure damage will not. Therefore, the abnormal source of the sensor can be judged according to the control index in the improved sensor performance regression control chart. The algorithm simplifies the method and steps of sensor anomaly source judgment, and has a strong persuasion. It proposes a new damage detection strategy: a two-stage damage detection method based on modal parameters and MCPSO (Multi-particle swarm optimization algorithm). First, the damage location is preliminarily located based on modal strain energy, which is proved to be effective and feasible, and it lays a good foundation for the second stage damage degree optimization. The threshold value is used to filter some small damage elements (considered as non-damage elements), which encode the primary damage elements, and MCPSO is used to find out the damage degree by particle optimization and iterative accurate location of the unit. It is proved that the damage identification accuracy is high and the efficiency is high.
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TU317

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本文編號：1786211