一种聚类优化的传感器布置方法研究

发布时间：2018-05-16 21:50

  本文选题：传感器布置 + k-means聚类　； 参考：《振动与冲击》2017年14期

【摘要】：复杂结构试验/理论振型的匹配是模态参数型修正过程的重要内容。以测量并获取用于模态参数识别的最佳信息为目标,实现布置在结构上有限数量的传感器能有效避免信息冗余,提出了一种聚类优化的传感器布置方法。根据结构模态中各自由度振型的动力相似性,应用k-means聚类算法对自由度进行自动集结并分类。采用有效独立法分别从各聚类自由度中搜索出模态分辨率最高的传感器位置作为实际的测量位置。最后通过一个悬臂梁、一个悬臂薄板的数值分析和一个旋转滤光轮组件的模态测试试验对该优化布置方法进行验证。分析结果表明,这种方法能有效选出独立敏感性测点,并且具有较高的搜索效率。
[Abstract]:The matching of experimental and theoretical modes of complex structures is an important part of the modal parameter correction process. Aiming at measuring and obtaining the best information for modal parameter identification, the finite number of sensors arranged in the structure can effectively avoid information redundancy. A clustering optimization method for sensor layout is proposed. According to the dynamic similarity of vibration modes of different degrees of freedom in structural modes, the k-means clustering algorithm is applied to automatically assemble and classify the degrees of freedom. The position of sensor with the highest modal resolution is obtained from each clustering degree of freedom by using the effective independent method as the actual measuring position. Finally, a cantilever beam, a cantilever thin plate and a rotating filter wheel assembly are used to verify the optimal arrangement. The results show that this method can effectively select independent sensitive points and has a high search efficiency.
【作者单位】： 华中科技大学机械科学与工程学院;
【基金】：国家重大科技专项
【分类号】：TP212

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

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【共引文献】

相关期刊论文 前10条

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【二级参考文献】

相关期刊论文 前3条

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【相似文献】

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本文编号：1898565