《結構健康監測的稀疏恢復算法與壓縮採樣實現》是依託哈爾濱工業大學，由段忠東擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：結構健康監測的稀疏恢復算法與壓縮採樣實現
- 依託單位：哈爾濱工業大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：段忠東
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
結合結構健康監測（SHM）若干關鍵問題和技術，引入壓縮感知（CS）和稀疏恢復（SR）理論，發展基於CS的SHM新方法和新技術。研究內容包括：1.發展SHM無線感測器網路的分布壓縮感知理論和技術，建立分布壓縮感知信號模型，開發相應的稀疏信號恢復算法，並建立基於壓縮採樣的結構損傷識別方法；2.研究導波信號壓縮採樣技術，發展高頻信號壓縮採樣的信號恢復高效算法，發展基於導波壓縮採樣的損傷探測方法；3.研究基於SR理論的結構參數（損傷）識別和模型修正新方法，建立相應的模態參數識別一般理論；4.研究結構動態信號和導波信號壓縮採樣技術，開發多通道壓縮採樣硬體系統，集成並檢驗信號恢復算法。研究成果將大幅度降低無線感測器網路的能耗；突破現有數據採集技術對高頻信號數據採集的制約；建立一類魯棒性更好、更有效的結構參數(損傷)識別和模型修正新方法。本項目將極大地豐富和發展SHM技術，具有重要的科學價值和套用前景。
結題摘要
土木工程結構健康監測技術經過最近二十多年的發展，雖然在諸多長大橋樑結構上得到了套用，但期待該技術在橋樑結構的管養維護中充分發揮作用仍面臨著諸多困難，其中包括海量數據的處理和挖掘，強噪聲環境下的系統參數識別、損傷診斷和評定等。本項目將壓縮感知理論及相關的稀疏恢復理論引入結構健康監測，發展監測壓縮採樣技術、數據分析和處理算法，試圖解決結構健康監測所面臨的問題。本項目在以下幾個方面開展了深入研究並取得顯著成果。1.以無線感測網路為套用背景，開發了基於數位訊號的結構振動壓縮採樣系統，並進行了實驗室測試和試白恥獄驗驗證。與傳統數據壓縮技術硬體相比，本項目開發的壓縮採樣簽汽悼拘硬體更加簡潔和高效；2.研究了振動信號壓縮採樣的信號恢復算法，提出了一種基於Polar插值連續原子庫的信號重構算法，對振動信號重構精度比傳統的BP和OMP算法更高；研究了基於聯合稀疏模型的結構振動信號恢復算法；3.研究了基於壓縮振動信號的模態參數識別方法，提出了兩種直接基於壓縮採樣的模態悼協嫌參數識別方法，該算法不需要重構信號，模態參數識別結果顯著優於基於信號重構的識別結果，特別適合壓縮感知無線姜辨霸促感測網路；4.研究提出了基於稀疏信號恢復理論的結構損傷識別和模型修正算法，提出了基於稀疏恢復理論的感測盛籃霉器最佳化布置策略和模態定階方法,求解結果具有更好的精確性和魯棒性；5.在實驗室條件下，對開發的振動信號壓縮採樣系統進行了測試，對一框架模型振動信號進行壓縮採樣，並套用本項目發展的數據分析和處理算法，成功且高效地提取了結構的振動模態參數。本項目針對結構健康監測技術目前面臨的關鍵科學問題和核心技術，在振動信號採集和信息處理等方面取得一定的突破，開發了高效的振動信號壓縮採集技術，建立一類魯棒性更好、更有效的結構模態參數識別和籃凝奔損傷識別新方法，為將壓縮感知技術套用於結構健康監測的無線感測網路奠定了基礎簽企，有望顯著降低無線感測器網路的能耗。這些成果豐富和發展結構健康監測技術，具有重要的科學價值和套用前景。
