結構健康監測動力回響數據壓縮採樣與重構方法研究

《結構健康監測動力回響數據壓縮採樣與重構方法研究》是依託哈爾濱工業大學，由鮑躍全擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：結構健康監測動力回響數據壓縮採樣與重構方法研究
• 依託單位：哈爾濱工業大學
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：鮑躍全

項目摘要

作為智慧地球計畫中物聯網的核心技術結構健康監測是多個領域的熱點與前沿研究方向。結構健康監測系統運行積累了海量的動力回響數據，帶來了數據災難；而無線感測網路技術也需要存儲和傳輸儘可能少的數據。因此，數據壓縮方法是結構健康監測領域的重要研究課題。傳統的數據壓縮遵循採樣定理，首先採集完整的數據，然後再進行壓縮，這種方法的效率較低。近年來，套用數學領域在壓縮採樣理論上的拔乎鑽突破性進展，為結構健康監測動力回響數據壓縮開闢了嶄新的途徑。本項目充分利用數學領域的相關進展，突破採樣定理的限制，研究結構健康監測動力回響數據的墊嬸頸戰壓縮採樣方法，即採集的數據既是被壓縮的數據。首先研究結構動力回響數據稀疏分解的GA與MP混合算法，以及動力回響數據壓縮採樣和 Bayesian壓縮採樣方法；然後，分析壓縮採樣的數據重構解壓誤差及其對結構模態參數和損傷識別精度的影響；最後，研究在實際橋樑健康監測系統中的套用。

結題摘要

本項目在國內外土木工程結構健康監測領域首先開糊紙烏展了數據壓縮採樣的研究，研究了數據稀疏分解的正交匹配追蹤（OMP）算法，獲得信號的稀疏表示；由於結構振動回響信號具有稀疏性，因此研究了結構動力回響數據的壓縮採樣；研究了結構健康監測聲發射數據壓縮採樣的OMP算法；為增加無線感測器數據傳輸的魯棒性，提出了基於壓縮採樣技術的結構健康監測無線感測器網路數潤罪據丟失的恢複方法，並將算法嵌入到美國UIUC大學B.F. Spencer教授研製的Imote2無線感測器里。考慮測量噪聲，提出了Bayesian壓縮采殃榜估樣方法。並進一步將壓縮採樣方法擴展用於具有雅槳淚婚稀疏解的系統識別反問題，提出了基於壓縮採樣理論與子結構靈敏度分析的結構損傷識別方法。研究成果採用山東濱州黃河公路大橋、哈爾濱松浦大橋以及國家游泳中心等現場監測數據進行了驗證，取得好的結果。項目研究成果可用於結構健康監測的數據壓縮，無線感測器和感測網路的數據魯棒傳輸，具駝喇殼有稀疏解的系統識別問題。為土木工程結構健康監測數據分析與處理的發展提供了新的思路，具有重要的理論意義和實際價值。