结构健康监测中多维传感器的优化布置方法研究

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1、硕士学位论文结构健康监测中多维传感器的优化布置方法研究Studyonoptimalplacementofmultidimensionalsensorsforstructuralhealthmonitoring学号：21QQ鱼Q垒墨完成日期：2Q!三生鱼月大连理工大学DalianUniversityof]、echnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果

2、。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：!堇鱼宣交选拯13童垫绁遮盘堕熊坐强盗叠作者签名：邋日期：兰竺!三年__L月星一日大连理工大学硕+学化论文摘要传感器优化布置是设计结构健康监测系统的关键问题之一，它对数据采集的有效性有着至关重要的影响。考虑到实际丁程结构型式复杂、体量巨大，以及现场条件和建造费用等因素的影响，只能在结构有限的位置上布置相对较少的传感器，因此一个好的传感器布设方案，应以尽可能少的传感器获取足够多的结构状态信息。以往的传感器优化布置算法一般针对结构某一方向

3、进行传感器优化布置研究，然后将多维传感器布置在这些测点上，这就造成传感器在优化的结构振动方向是最优的，而在其余方向不是最优的。针对这一问题，本文提出了多维传感器的优化布置方法，研究的内容主要包括以下几个方面：(1)基于Kammer提出的三维动态测点优化布置的有效独立法(Effectiveindependencealgorithmfortriaxialaccelerometers，简称Efl3)，将其推广到其他维数，分别给出了适用于高层建筑的Efi2和Eft5算法。将Eft3算法中使用的矩阵行列式值作为信息阵最大化的标准推广到使用矩阵的迹等其他标准来最大化信息阵，以

4、广州新电视塔为算例，并比较不同标准下传感器布置的优劣。(2)针对以往算法不能考虑结构自身不适定性的问题，提出了一种能够综合考虑结构反应信息敏感性以及系统鲁棒性相协调的优化方法，该方法通过E测试矩阵使Fisher信息矩阵获得最大值，且能够保证在迭代过程中振型矩阵的条件数最小；本文以广州新电视塔为例，采用模态保证准则、Fisher信息矩阵行列式，以及振型矩阵条件数三种优化准则，对比分析了仅考虑水平振动，以及同时考虑水平振动和空间扭转的传感器优化布置效果，证明了本文方法的可行性和优越性。(3)针对大型复杂的实际结构，考虑到自由度之间信息的冗余现象，本文提出了基于冗余度分

5、析的多维传感器快速扩展方法，以便更加有效地布置多维传感器。该方法采用扩展的方式，通过迭代直到所需的传感器数目，最后所得的布置方案即能满足模态振型的可观性要求又能够采集尽可能多的振动信息。本义以悬臂长板和大连北大桥作为算例，将该方法与经典的二维有效独立法进行比对，并采用模态的可视化程度、模态保证准则、矩阵的条件数3种评价准则对比分析了传感器优化布置的效果，证明了本文方法的可行性和优越性。(4)借鉴Kammer提出的质量加权的有效独上-法，本文提出发展了刚度加权的有效独立泫。为了提高迭代的效率以及能够保证在特定的测点布置传感器，进而提出了刚度加权有效独立扩展法，它是从

6、初始配置结果进行扩展，茂到所需的传感器数目。为了探讨精确缩聚的优越性，同时又考虑到质量矩阵加权和刚度矩阵加权之问的差异，本文大连理T大学硕+学位论文采用二维简支桁架进行计算，分析两者与经典的多维传感器的有效独立法之间的差异。证明了质量矩阵加权和刚度矩阵加权都有利于提高结构动态Ⅱ向应信号测量时的信噪比，但质量矩阵加权的优越性更强一些。．关键词：结构健康监测；多维传感器优化布置；鲁棒性；冗余度；刚度矩阵加权大连理工大学硕士学位论文AbstractOptimalsensorplacementisoneofthekeyissuesofstructuralhealthmon

7、itoringsystem，whichhasanimportantinfluenceoninformationcollection．Takingintoaccounttheactualcomplexandhugeengineeringstructure，aswellastheinfluenceofthefieldconditionsandtheconstructioncostsandotherfactors，onlyrelativelyfewsensorsaredecoratedonthelimitedpositions．Therefore，agoodsensor

8、layou