有效独立法改进的传感器优化布置:平均加速度与模态动能方法

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随着信息技术的快速发展,结构健康监测技术的进步对传感器的精确布置提出了更高的要求。本篇论文("基于有效独立的改进传感器优化布置方法研究",发表于2013年)针对这一问题,探讨了如何综合有效独立法(EI,一种经典的结构识别方法)和模态动能法的优点,以提高传感器的布局效率。 文章首先介绍了背景,指出随着结构健康监测技术的广泛应用,如何合理配置传感器以获取最佳监测效果变得至关重要。有效独立法以其计算简单、易于实现的优势被广泛采用,但可能存在某些局限,比如对高阶振型的敏感度不高。模态动能法则能够更好地处理高阶模态,但可能对噪声反应较大。 为了克服这些不足,作者提出了两种改进方法:有效独立-平均加速度幅值法(EI-AAA)和有效独立-模态动能法(EI-MKE)。这些方法分别通过结合平均加速度幅值准则和模态动能准则,对有效独立法进行修正,旨在寻找既能保证传感器的线性独立性(即确保数据间的冗余最小),又能提供足够动态响应和模态动能的最优位置。这种方法不仅考虑了信号强度,还关注了模式能量,提高了抗噪声性能。 论文通过对比有效独立法、模态动能法、有效独立驱动点留数法和有效独立驱动点残差法,运用了多种评价准则,如模态动能准则、平均加速度幅值准则、Fisher信息矩阵准则、截断模态矩阵条件数准则以及模态置信准则,对这些方法进行了评估。结果表明,新提出的两种改进方法在保持线性独立性的前提下,能够有效地提高传感器布置的性能,尤其是在实际的钢井字梁采光顶结构的计算案例中表现优秀。 总结来说,这篇论文对结构健康监测领域中的传感器优化布置问题提供了创新的解决方案,强调了有效独立法与其他方法的结合,以及在实际工程应用中的实用价值。对于从事结构工程、振动控制或传感器优化研究的工程师来说,这篇文章提供了宝贵的理论指导和技术参考。