自适应粒子群优化：光纤光栅传感器在结构健康监测中的优化配置

本文主要探讨了在结构健康监测（SHM）领域中，传感器优化配置的重要性以及光纤光栅（FBG）传感器的应用特性。光纤光栅传感器因其高灵敏度、抗干扰能力强和微型化等优点，在监测结构振动、温度变化等动态参数时表现出优越性能。文章指出，有效的传感器优化配置可以提高监测网络的整体效能，确保关键区域的覆盖，从而及时发现和诊断潜在的结构问题。 作者们首先对FBG传感器检测波动信号的特性进行了深入分析，强调了在SHM中选择合适位置部署传感器对于获取准确数据和早期预警的关键作用。他们提出了一种基于覆盖率最大化的传感器优化配置准则，这一准则旨在确保传感器网络能够最大限度地覆盖结构的敏感区域，提供全面而连续的监测数据。 为了解决传感器优化配置的问题，研究者引入了自适应粒子群优化（PSO）算法。传统的PSO算法中，惯性权重通常保持固定，而在本文中，作者创新性地提出了自适应调整惯性权重的方法，这使得粒子在搜索过程中能更灵活地探索和利用已有经验和全局最优解，从而提高了算法的搜索效率和精度。 通过对平板结构的FBG传感器进行仿真实验，实验结果表明，与线性改变惯性权重的PSO算法相比，自适应PSO算法在收敛精度和速度上具有显著优势。这证明了自适应策略对于优化配置问题的处理能力，尤其是在处理复杂结构和多变量优化问题时，自适应PSO算法显示出更高的适用性和可靠性。 本文的研究成果对于提升光纤光栅传感器在结构健康监测中的应用效果具有重要意义，也为其他领域的优化配置问题提供了新的思考视角和优化方法。通过结合自适应粒子群优化算法，能够有效地解决大规模传感器网络的部署问题，为实现结构健康监测的高效和精确提供了有力的技术支持。