一种运用数据融合的未知激励在线实时识别算法

来源 :2015全国结构健康监测技术研讨会暨首届两岸四地结构健康监测发展论坛 | 被引量 : 0次 | 上传用户:computer2900
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  结构健康监测的损伤识别需要准确识别动荷载信息,因此,获取准确的动荷载信息具有重要意义。但由于直接测量荷载比较困难,因此,如何通过结构响应识别输入荷载受到学者的关注。在众多识别未知激励的方法中,卡尔曼滤波方法是一种行之有效的办法。
其他文献
本论文主要探究了某车间桥式起重机在使用过程中发生的严重塑性变形问题,探究中首先对主梁的结构及尺寸数据进行采集,进而利用UG 建模技术建立主梁的三维模型,并将其导入至ANSYS 软件中,根据起重机的产品质量说明书赋材质、添加约束,加载分析,最终得到主梁变形的理论受力值。
1、研究背景起重机械已成为我国国民经济的重要基础设施,但是我国大型起重机械安全面临的形势和挑战却非常严峻。结构健康监测(SHM)方法的引入,可以将起重机的安全监督从“定期检验”提升至“在线监测”的层次,因此得到的各级监管部门和工程界的重视,近年来发展迅速。
在起重机械与装备中,疲劳破坏事故占机械结构断裂失效的绝大多数。疲劳断裂有很大的危险性,在交变载荷的作用下,机械结构在接近达到疲劳寿命时,结构上的裂纹会进一步的扩展,造成整个机械的失效。
由于储罐底板长期处于与油品接触容易形成腐蚀,而底板腐蚀造成底板减薄严重时底板腐蚀穿孔造成油品泄漏等严重事故。因为储罐底板处于储罐地基与油品之间难以接触造成底板腐蚀难以在线实时监测,只能采用超声波检测或者清罐检查。
长输管道是连接油气资源与消费市场的纽带,具有高效、安全、环保、经济的特点,在国家能源安全战略中占有重要地位,被视为国民经济发展的“生命线”、“大动脉”。据统计,全世界油气干线管道的总长度在2013年已经达到了350余万千米,与此同时,我国油气管道总长度也突破了10万千米。
传统的超声检测主要是基于入射声波在缺陷周围形成的反射、折射以及透射行为产生的声波信号规律进行缺陷评估,这种检测方法对于与垂直于入射面的缺陷(如焊缝中的裂纹)难以检出和定量评估。
主蒸汽管道作为电站锅炉的关键部件,长期工作于高温、高压蒸汽介质环境下,极大地增加了其高温蠕变损伤问题。如何监测蠕变损伤一直是行业关注的焦点。本文通过国内外调研研究,提出了基于数字散斑图像的电站锅炉主蒸汽管道蠕变监测方法,设计开发了电站锅炉主蒸汽管道蠕变应变监测系统,该系统主要包括采集变形信息的光路硬件系统和由数字散斑图像相关算法及实现程序组成的软件系统两大部分。
超声导波技术具有检测效率高,检测范围广,检测成本低的优势,具备在在役管道结构健康监测中应用的潜力。在役管道超声导波结构健康监测要求系统具备实时在线检测能力,具有高自动化程度、高集成度,能够实现结构状况评估和结构寿命预测的功能。
结构健康监测系统现已广泛地应用于机械装备、航空航天、土木工程、海洋平台等大型复杂结构中。结构健康监测是指对工程结构实施损伤检测和识别。损伤包括材料特性改变或结构体系的几何特性发生改变,以及边界条件和体系的连续性,体系的整体连续性对结构的服役能力有至关重要的作用。
本文提出了一种基于区间分析方法对具有结构参数和激励荷载不确定性的结构系统进行损伤检测。基于不确定性贫信息、少数据的特点,将不确定量被处理为有界区间数。通过多元函数的一阶泰勒级数对不确定量进行泰勒展开,得到包含有结构参数和激励荷载不确定性的的未损伤和损伤结构单元刚度区间边界估计。