[发明专利]一种结构健康诊断的整体局部信息融合方法

说明书

(一)技术领域

本发明涉及土木工程结构监测技术，具体说就是一种结构健康诊断的整体局部信息融合方法。

(二)背景技术

重大工程结构的使用期长达几十年、甚至上百年，在环境侵蚀、材料老化和荷载的长期效应、疲劳效应等灾害因素的共同作用下将不可避免地导致结构系统的损伤积累和抗力衰减，极端情况下可能引发灾难性的突发事故。随着对工程结构的安全性、耐久性及正常使用功能的日益关注，人们希望能够在结构的服役期，即使出现一些如地震、台风、爆炸等灾害性事故后，也能充分了解结构的健康状况，以决定是否需要对结构进行维修和养护，以及何时进行维修和养护。

结构整体损伤诊断研究大致经历了四个发展阶段。第一阶段仅用结构模态参数确定结构的损伤状态。如，基于频率的结构损伤方法，通过结构频率改变构造合适的指标进行损伤诊断。基于振型的结构损伤诊断方法，通过结构损伤前后振型的改变进行损伤诊断。如模态置信度判据法，曲率模态法、刚度法、柔度法、残余力向量法、模态应变能法等。以后发展的各种时间域和频率域以及时频域方法都是对他们方法的扩展和延伸。如小波损伤特征提取方法、基于信号复分解变换的HHT(Hibert Huang Translation)方法、神经网络方法、随机子空间损伤诊断技术等，这些方法尽管采用了具有各自特色的计算方法，但是损伤定位的基本思路是一样的，即通过数学模型获取结构的模态参数，用一个或多个模态参数来推断损伤，由于模态参数对结构损伤的不敏感，加之模型误差和噪声的影响，识别结果的离散性较高，难以得到唯一性结果。第二阶段是添加了概率模型的结构损伤诊断方法。考虑到结构损伤、模型和荷载的随机性。如基于Bayesian概率理论的结构损伤诊断与模型修正方法；基于AR(Auto Regressive)模型的SPC(Statistical Process Control)统计过程控制的损伤诊断方法；基于灵敏度的结构损伤参数最优统计诊断方法。第二阶段的特点是对诊断的模态参数与损伤特征用概率模型进行描述，得到反映结构损伤状态的概率指标，摒弃了确定性的损伤指示方法，更加符合结构损伤的实际状况。第三阶段是考虑环境因素等作用下的结构损伤诊断方法。环境因素如温度、湿度、冻融、环境噪声等因素会掩盖损伤引起的结构模特参数的变化，从而使得损伤诊断结果存在较大的不确定性。这一阶段的特点是学者关注于环境因素的剔出，从而减少损伤诊断结果的不确定性，提高损伤诊断准确性。

由于土木工程结构的复杂性，其结构健康监测系统所需的传感器数量与种类均较多，以往的结构损伤诊断方法均是基于单一种类的传感器信息，如何充分利用多类型传感器的监测信息进行损伤诊断是目前结构健康监测中的一个亟待解决的难点与热点问题。

(三)发明内容

本发明的目的在于提供一种基于整体加速度与局部应变传感器监测信息的结构健康诊断的整体局部信息融合方法。

本发明的目的是这样实现的：所述的结构健康诊断的整体局部信息融合方法，步骤如下：

步骤一：对目标结构布置加速度与应变传感器并进行振动测试，得到加速度与应变时程响应，识别结构的模态参数，包括频率、振型、应变模态，第n次测试得到的模态数据用表示，