桥梁结构健康监测系统传感器自诊断方法研究

发布时间：2017-04-05 06:01

  本文关键词：桥梁结构健康监测系统传感器自诊断方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：我国桥梁工程结构已逐渐由大规模建设进入养护维修阶段,结构健康监测系统将为桥梁养护维修提供重要的数据支撑。由于大型桥梁的使用寿命高达上百年,而传感器的使用寿命仅为数年或十几年,加之受环境侵蚀、雷击等灾害的影响,传感器必然发生故障而输出失真数据,导致后续的结构安全状态评估出现误报警和漏报警,因此,有必要在安全状态评估前对传感器故障进行识别。论文基于广义似然比检验原理,提出传感器故障自诊断方法;基于相关向量机的分类原理,建立传感器故障类型判别方法,并将这些方法应用于甄别实桥监测系统的传感器故障,从而为保证结构健康监测系统自身的正常运营提供了新的手段。论文的主要研究内容和结果如下:(1)基于广义似然比检验原理,提出了传感器故障自诊断方法,可快速实现传感器有无故障及故障通道的判定。简支梁数值算例表明,不管结构是否发生损伤,所提方法能正确诊断传感器故障通道;在结构损伤但传感器完好、环境温度变化过大及地震动输入下,自诊断方法将判定所有传感器同时发生故障,这与传感器发生故障为独立事件相悖,故根据这一特征仍可判定传感器未发生故障。(2)根据传感器预估信号与实测信号的相关特性构造分类指标,基于相关向量机理论和二叉树法,提出了传感器故障类型的辨识方法。简支梁数值算例表明,采用4个相关向量分类机可成功实现加速度传感器常见的5类故障类型区分。(3)采用某连续刚构桥数值算例对传感器故障自诊断方法和传感器故障类型的辨识方法进行验证,结果表明广义似然比检验方法能正确识别单个或2个传感器不同类别的故障。(4)将所提自诊断方法应用于某斜拉桥结构健康监测系统的加速度传感器中,结果表明传感器处于正常工作状态,这与人工检查结果一致,初步验证了自诊断方法在实桥结构健康监测系统中适用性。
【关键词】：结构健康监测 传感器故障 广义似然比检验 相关向量机
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U446
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 本文的研究背景8-9
• 1.2 传感器故障自诊断方法9-13
• 1.2.1 基于解析模型的方法10
• 1.2.2 基于信号处理的方法10-12
• 1.2.3 基于知识的方法12-13
• 1.3 本文的主要工作13
• 1.4 本章小结13-14
• 2 传感器自诊断的广义似然比检验法14-40
• 2.1 引言14
• 2.2 传感器故障的理论模型14-18
• 2.2.1 传感器离散点数据失真故障的数学理论模型14-15
• 2.2.2 传感器连续段数据失真故障的数学理论模型15-18
• 2.3 广义似然比自诊断方法18-22
• 2.3.1 传感器故障信号预测模型18-19
• 2.3.2 传感器自诊断的广义似然比检验法19-22
• 2.4 算例分析22-38
• 2.4.1 模型及响应计算22-24
• 2.4.2 广义似然比阈值s确定24-25
• 2.4.3 传感器自诊断结果25-33
• 2.4.4 温度变化对识别结果的影响33-36
• 2.4.5 地震激励对识别结果的影响36-38
• 2.5 本章小结38-40
• 3 传感器故障类型的判别方法40-54
• 3.1 引言40
• 3.2 相关向量机的基本理论40-48
• 3.2.1 贝叶斯定理40-41
• 3.2.2 马尔科夫性质41
• 3.2.3 相关向量机回归分析原理41-46
• 3.2.4 相关向量机分类原理46-48
• 3.3 传感器故障类型判别方法48-51
• 3.3.1 分类特征指标的提取48-50
• 3.3.2 分类器的构造50-51
• 3.4 传感器故障判别算例分析51-53
• 3.5 本章小节53-54
• 4 传感器故障自诊断方法的实桥应用54-72
• 4.1 引言54
• 4.2 某连续刚构桥数值算例验证54-67
• 4.2.1 传感器自诊断结果56-64
• 4.2.2 传感器故障类型判断64-67
• 4.3 某斜拉桥加速度传感器故障诊断67-70
• 4.3.1 大桥及结构健康监测系统简介67-68
• 4.3.2 加速度传感器故障自诊断68-70
• 4.4 本章小节70-72
• 5 结论和展望72-74
• 5.1 主要工作和结论72-73
• 5.2 以后还需研究的工作73-74
• 致谢74-76
• 参考文献76-78

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本文编号：286566