大型結構健康監(jiān)測中信息獲取及處理的智能化研究.pdf

1、結構健康監(jiān)測的目標是對結構的整體行為實現實時在線監(jiān)測與預測預報,要達到這一目標監(jiān)測系統(tǒng)必須具有快速大容量的信息采集、傳輸和處理能力,并能夠實現數據的網絡共享。其中高速數據獲取與傳輸,海量數據的存儲與管理,監(jiān)測數據的預處理、解讀、分析和利用等是建立長期健康監(jiān)測系統(tǒng)的關鍵技術問題。本論文針對上述關鍵技術問題開展結構健康監(jiān)測中信息獲取與處理的智能化研究,主要研究結構健康監(jiān)測系統(tǒng)中的網絡化數據采集與傳輸技術、智能信息處理技術、動態(tài)數據管理與查詢

2、技術。
　　 (1)首先提煉出建立結構健康監(jiān)測系統(tǒng)的指導思想,構建具有普遍意義的大型結構長期健康監(jiān)測系統(tǒng)的體系結構;自主開發(fā)了光纖傳感測試系統(tǒng)、基于網絡數據采集的電致傳感測試系統(tǒng)和數字溫度傳感測試系統(tǒng),構成“小集中”分布式數據采集與傳輸系統(tǒng),以此為基礎構建了大型結構健康監(jiān)測系統(tǒng)通用化硬件平臺;開發(fā)了基于虛擬儀器技術的以數據庫系統(tǒng)為核心的軟件平臺,完成對硬件系統(tǒng)的集成。
　　 (2)研究了小波分析在實際結構監(jiān)測信息處理中的

3、應用。提出了一種改進的小波閾值降噪算法,該閾值函數表達式簡單,能夠更好地改進濾波效果,提高降噪質量;對比分析了分別以小波包系數節(jié)點能量值和傅里葉變換后的固有頻率值作為損傷特征值的敏感度,分析結果表明以小波包系數節(jié)點能量值作為特征指標時敏感度更高,證明了利用小波包進行結構健康監(jiān)測中的特征值提取是可行的。
　　 (3)研究了在實際結構監(jiān)測信息處理中利用BP神經網絡進行損傷識別的技術。首先建立BP網絡模型,對模型進行性能優(yōu)化,利用性能

4、優(yōu)化后的神經網絡模型對混凝土斜拉橋模型的損傷狀況進行了診斷,損傷識別結果表明通過結構振動模態(tài)頻率的改變很容易地識別出結構的損傷情況。
　　 (4)自主開發(fā)了數據庫管理與查詢系統(tǒng),采用標準關系型數據庫技術對監(jiān)測數據進行規(guī)范化統(tǒng)一管理,解決海量數據的存儲、分析處理、查詢、數據備份、數據安全等技術問題。
　　 (5)上述研究成果已成功地應用于蕪湖長江大橋和鄭州黃河大橋兩座具有標志性意義的重要橋梁的監(jiān)測系統(tǒng)中。兩座大橋監(jiān)測系統(tǒng)運

5、行情況表明:自主開發(fā)的基于光纖應變測試系統(tǒng)、電致傳感測試系統(tǒng)和數字溫度傳感測試系統(tǒng)的“小集中”分散數據采集系統(tǒng)實現了信息獲取和傳輸的智能化;所采用的小波分析技術成功的完成對監(jiān)測數據的降噪處理和特征值提取,所構建的BP網模型有效地對結構進行了損傷識別,自主開發(fā)的數據管理與查詢系統(tǒng)能實時存儲監(jiān)測數據、實時顯示查詢結果、查詢方便快捷,以上技術實現了對監(jiān)測數據的實時分析、處理、存儲及查詢,提高了信息處理的智能化程度。
　　 研究成果將進