[发明专利]基于分布式应变动态测试的结构健康监测方法

摘要

本发明公开了一种基于分布式应变动态测试的结构健康监测方法，其采用分布式应变传感器构建分布式传感网络并选择设置参考传感器，进行结构系统模态分析得到分布式应变模态向量DMSV，独创性地将目标特征向量α是否变化作为结构损伤识别的判据，取得了能够迅速、准确、有效地捕捉结构损伤及其定位的效果，同时采取了实时图像显示和及时删除多余数据的合理措施，因而具有误差小、精度高、过程简单和监控直观等优点，能够在荷载不确定及数学模型未知的条件下，排除噪音和环境的干扰，实时在线地进行结构损伤检测和诊断，适用于对各种工程结构，尤其是土木结构的长期健康监测。

主权项

1.一种基于分布式应变动态测试的结构健康监测方法，通过传感网络、传感器信号解调采集系统和数据处理监测系统实现，其特征在于：该方法包括下列步骤：(1)构建分布式传感网络：在被监测结构的区域中布置若干应变传感器，达到全部应变传感器所测试的范围能够覆盖该结构所需监测的全部区域，以构成分布式传感网络；(2)确定参考传感器：在上述布置的若干应变传感器中，按照如下标准选择至少一个应变传感器作为参考传感器，并判断其有效性，其它应变传感器作为普通传感器：(a)该参考传感器所在区域的结构无损伤；(b)该参考传感器所在区域的结构应变响应不宜太小；(3)数据采集和初步处理：在被监测结构上施加荷载，经传感器信号解调采集系统采集由上述分布式传感网络上得到的结构在该荷载激励下产生应变响应的原始数据，将之输入所述数据处理监测系统，并且初步判断该数据的有效性；(4)模态分析：将上述数据进行模态分析，得到分布式应变模态向量DMSV，该分布式应变模态向量DMSV的各分量δ分别对应于各应变传感器，其只考虑它们之间的相互比值关系而忽略绝对值的大小；再取代表参考传感器的分量分别与其它各普通传感器的分量的比值作为一组分量构成结构的目标特征向量α；(5)实时图像显示目标特征向量α的分量：在数据处理监测系统的可视化界面上建立表示目标特征向量α各分量图形的坐标图，该坐标图以分布式应变模态向量DMSV中参考传感器的分量为x轴，分别以分布式应变模态向量DMSV中普通传感器的分量为y轴，在各坐标图中分别实时地标出表征相应各普通传感器的目标特征向量α的分量的图像点；(6)损伤识别及定位：之后在施加荷载的条件下，持续不断地采集数据、进行模态分析和在可视化界面上实时显示目标特征向量α分量的图形；若在一定时段内，所采集数据偏离原目标特征向量α，并具有明显稳定的规律和趋势，则表明被监测结构发生新的损伤，损伤部位确定在对应于出现异常图形的目标特征向量α分量的应变传感器的布置区域，反之则表明被监测结构未发生新损伤而处于健康维持原有状态。(7)数据压缩和存储：及时保留和存储有关损伤前、损伤过程中及损伤发生并稳定后的目标特征向量α的数据。