浅谈支持故障预测的传感器优化布置研究

《浅谈支持故障预测的传感器优化布置研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、西北工业大学硕士学位论文(学位研究生)题目：童签敛瞳亟测的焦盛墨笾丝查量硒究作者：岱恳蛆学科专业：结构王猩指导教师：昱王蕊西北工业大学力学与土木建筑学院2007年3月本论文得到国家高技术研究发展计划(863计划)先进制造技术领域“重大产品和重大设施寿命预测技术”专题(2006AA042437)的资助。摘要基于振动的结构损伤识别方法在结构康监测领域具有广阔的应用前景，其有效性是以测试的准确性为基础。在测试过程中，传感器布置的位置、数量对监测的结果起着决定性的作用。因此，从提高结构故障预测结果的准确性和可靠性的角度出发，研究如何确定传感器的最佳数目及如何

2、将它们布置在最优位置，具有重要的理论意义和应用价值。本文主要研究了支持故障预测的传感器优化布置方法。首先，分析了三种传统的传感器优化布置方法：第一种是以测得感兴趣模态保持最大线性无关为目标的有效独立法；第二种是以测得的运动能最大为目标的运动能量法；第三种是以模态对结构刚度的灵敏度最小为目标的灵敏度分析法。其次，在分析比较各方法优缺点的基础上，针对传统方法的不足提出基于信息优化的改进算法一有效独立驱动点残差法。改进的传感器优化布置算法是以反映运动能权重的残差系数CDPR来修正反映最大线性无关的有效独立法，使传感器布置方案进一步综合优化。最后，以某桥面板

3、结构为数值算例，运用模态保证准则(MAc)、均方差最小和抗噪声性能最好准则验证了本文所提出方法的有效性。为了进一步验证本文所提出的传感器优化布置方法的有效性和实用性，以161杆空间桁架为研究对象进行了仿真模拟和实验验证，通过大型有限元软件ANsYs建立了完整的空间有限元模型，对其进行了模态分析。在取得传感器优化布置计算所需节点的各阶振型位移模态数据后，进而分别采用有效独立法、运动能量法和本文提出的有效独立驱动点残差法进行传感器优化布置，得到三种不同的优化布置方案。最后，用三个优化评价准则对各个传感器优化布置方案进行了分析研究。研究结果表明，通过有效独

4、立驱动点残差法获得的传感器优化布置方案能得到更全面的结构参数信息，在此基础上拟合出来的结构模态更符合有限元数值计算结果，它是一种更有效的传感器优化布置方法。对于支持故障预测的传感器优化布置问题，有效独立驱动点残差法具有更可靠的参考价值和更高的实用意义。关键词：传感器优化布置；信息优化；有效独立驱动点残差法；模态分析；有限元Abs仃actS仇lc删damageidentificati蚰basedonVibrationh硒broad印pIicationprospectsintllefieldofs觚tureforheaItllmonitoring．But

5、i忸e艉ctivellessisb邵edonaccuracyofmodaltestin舀whiletheme嬲urementIocationsandtllenumbefof订a

6、1sducersllaveadecisivee他ct0ntestingresuhs．So，foriInprovingtlleaccl】racy锄dfeliabil姆ofresul协of筋lurcprediction’thestudyabouthowtoensurethcoptimaln啪berof廿ans慨alldhowtoplacetlloseonoptilnal10cat

7、ioIlshaveiIllportammeore垃csense墨订applicalionValue．Thisdissenationmailllystl】dies山reemetlIodsofoptimalsensorplacem锄tof鼠Jppomng蹦1u他prcdiction．111efirstistIleE行ectiVehldependenceMetllod(EFI)诵th血eailIlofm痢[1liz吨meda诅㈣ion，mesecondismel(ineticEnergyMethod(KEM)谢ththe咖lofme删咖gmemaximal

8、嵇neticEnergy，metl删isS胁sitj啊1yAl】aly_sisbasedonmecompon即tt】1atmodel5is∞nsitivet0thesti筋esS．B船edonmeritsorsh咖geofthose，AniIIlproVedalg嘶thm—tlleE彘商veIndepend锄ceDriVin哥PointResidue(EFl-DPR)m酣lodis百venfortheshortagesoftheaboVe艄oI玳曲odswhich牡etlleE虢ctive1ndependenceMetllod(EFI)卸dme硒ne

9、ticEnergyMethod(KEM)．1kimpfovedoptimIalgori妇I懈ing蹦ving