考慮感測器故障與環境影響的結構損傷識別方法研究

《考慮感測器故障與環境影響的結構損傷識別方法研究》是依託福州大學，由姜紹飛擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：考慮感測器故障與環境影響的結構損傷識別方法研究
• 依託單位：福州大學
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：姜紹飛

項目摘要

現行結構損傷檢測方法在分析實測回響時，僅考慮環境、荷載對損傷的影響，而沒有考慮感測器由於時間與環境的變化導致其性能退化乃至發生故障，這嚴重地影響了損傷診斷率也增加了檢測的難度。本項目擬採用硬體冗餘性的原理，結合機率統計與數據融合理論，首先研究感測器失效、環境、損傷引起的結構回響異常與區分技術研究，獲得檢測、分離故障感測器與損傷的技術；其次研究考慮感測器性能退化與實測環境干擾的海量數據處理技術；最後，運用群體智慧型最佳化技術，研究考慮環境干擾與感測器性能退化下不完備數據的結構損傷檢測方法。通過研究，可部分解決感測器故障與損傷混淆、錯誤報警，和考慮環境影響及感測器性能退化/故障下不完備數據損傷檢測方法等健康監測領域的技術瓶徑,獲得具有自主智慧財產權的核心技術,為大型結構健康監測系統真正發揮防災減災作用提供技術支持。

結題摘要

現行結構損傷檢測方法在分析實測回響時僅考慮環境、荷載對損傷的影響，而沒考慮感測器由於時間與環境的變化導致其性能退化乃至發生故障，這嚴重地影響了損傷診斷率也增加了檢測難度。本項目在此基礎上首先研究了考慮感測器故障的結構回響異常時刻判別和異常來源區分技術，即提出了自適應一致性數據融合技術結合小波分解和獨立分量分析技術用於檢測含故障感測器信號的回響異常發生時刻；同時提出了敏感指標用於分離故障感測器。其次研究了考慮感測器性能退化的不完備數據的完備化處理技術，即提出了改進多尺度主成分分析（IMSPCA）的數據恢複方法和自適應一致性數據替換方法分別恢復性能退化感測器採集的數據和故障感測器採集的數據。第三，進行了考慮環境干擾與感測器性能退化乃至失效下的線性／非線性結構損傷識別方法研究，提出了感測器採集的加速度信號為適應度函式的結構物理參數辨識以及損傷識別方法，並套用於Bouc-Wen恢復力非線性模型的參數辨識和損傷識別。此外，為了提高識別精度和計算效率，本項目同時提出了基於模態應變能與impsco的兩階段損傷識別方法。實驗室試驗和數值試驗驗證了以上方法的有效性與套用範圍，部分在實際工程中得到了套用。通過研究，可部分解決感測器性能退化與損傷混淆、錯誤報警，和考慮環境影響及感測器性能退化下不完備數據損傷檢測方法等健康監測領域的瓶頸。出版專著1部，發表核心雜誌論文12篇，會議論文5篇，其中SCI收錄5篇，EI收錄8篇。承辦1次國際會議。申請發明專利3項，授權1項，獲軟體著作權1項。培養博士生2名，碩士生4名，其中僅有1名碩士在讀。