结构健康监测概要Word下载.docx

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结构健康监测的问题可归入数据模式识别算法的范畴[3-4]。

这个算法可分解为四部分：

（1）实用性评估，

（2）数据采集和提纯，（3）特征提取和数据压缩，（4）统计模型的发展。

当你试图将此算法应用于实际工程结构上获取的数据时，很明显的是，第2-4部分，即数据提纯、压缩、正规化和数据融合来贴近工程实际服役环境是非常关键的环节，我们可通过硬件、软件以及二者的有机结合来实现。

实用性评估

对于健康监测对结构的损伤识别能力，实用性评估涉及到四个方面：

（1）结构健康监测的应用对于生命安全和经济效益有什么好处？

（2）怎样对结构进行损伤定义，多重损伤同时存在的可能性，哪种类型最值得关注？

（3）什么条件下（不同用途、不同环境）的体系需要监测

（4）使用过程中采集数据的局限性

使用环境对监测的体系和监测过程的完成形成限制条件。

这种评估开始将损伤识别的过程和损伤的外部特征联系起来，当然也用到独特的损伤特征来完成检测。

数据采集和提纯

结构健康监测的数据采集部分涉及到选择激励方法、传感器类型、数量和布置，以及数据采集、存储、传输设备。

经济效益是选择方案一个重要的参考因素，采样周期是另一个不可忽视的因素。

因为数据可在变化的环境中获取，将这些数据正规化的能力在损伤识别过程中变得非常重要。

当应用于结构健康监测时，数据正规化是一个分离出由于环境或操作而导致的传感器测得的不准确的数值。

最常见的方法是通过测量输入参数来正规化测得的响应。

当环境或操作影响比较显著时，我们需要来对比相似时间段的数据或对应的操作周期。

数据的不稳定性的来源需要认识到并把它对系统监测的影响降到最低。

总的来说，不是所有的影响因素都可以消除，因此，我们有必要才去适当的措施来确保这些无法消除的因素对监测系统的影响作用大小。

数据的不稳定性会因为变化的环境因素、测试条件以及测试的不连续性而加剧。

数据提纯是一个筛选部分有价值数据以完成传递的过程，与特征提取的过程相反。

数据提纯很大程度上基于个人相关数据采集的经验。

举例来说，通过检查测试设备的安装或许会发现某个传感器的固结已经松动，因此基于个人经验可以在数据处理的过程中删除获取的这组数据或某个特定传感器测得的数据。

数据处理技术，比如滤波和重构，也是一种不错的数据提纯方法。

总之，结构健康监测过程中的数据采集、正规化和提纯技术在不断前进。

特征提取过程的进一步认识和数据模型的不断完善都将有助于数据采集技术的进步。

特征提取和数据压缩

结构健康监测领域中最受关注的莫过于通过数据特征如何辨别出损伤结构与完好结构。

数据压缩包含于这个特征选择过程，最有效的损伤识别的特征还是

基于相关测试系统的相应量（比如现场测得的振动谱或频率）是最常用的特征之一。

另一个损伤识别方法是寻找与特定损伤敏感的因素，即某个结构体系在某特定环境下的损伤与某种参数最原始的定义相对应。

这种模拟损伤的系统是一种非常有效的工具。

分析工具的应用也起到非常重要的作用，比如试验验证的有限元模型。

分析工具通常用来进行数值模拟试验，通过计算机设置来模拟真实结构的损伤。

通过观测承受荷载的结构体系关键部件的老化得到的损伤累计测试也可用于识别某些损伤。

这个过程涉及到加速损伤测试、疲劳测试、腐蚀、和温度循环对某种类型损伤的积累。

上文提到的多种类型的分析和试验研究或多种研究方法的有机结合可加深对某些损伤特征的认识。

统计模型的发展

通过统计模型来辨别结构是否存在损伤，是结构健康监测领域文献中涉及最少的一部分。

统计模型关注如何评估结构的损伤状态的算法的使用，统计模型中用到的算法通常分为3种：

当完好结构和有损伤的结构的数据都可获取时，模式识别算法通常使用与有参照的研究有关的整体分类，整体分类和回归分析法都属于有参照研究的范畴；

无参照研究指的是缺乏损伤结构的数据；

新型的检测技术（或引用自其他行业比较成熟的技术）是一种应用于无参照研究中的基本算法。

所有的算法（分析统计或提纯优化）都推动损伤识别技术的提升。

结构健康监测理论基础

经过20年的发展，可以说本领域已经成熟到一个阶段，很多基本的理论和原理已经成型。

这些原理如下：

公理1：

所有的材料都有内在损伤；

公理2：

损伤的评估需要体系两种状态的对比；

公理3：

可通过无参照研究来判定损伤是否存在和定位损伤，但是判定损伤类型和损伤程度需要有参照研究模式；

公理4a：

单靠传感器不能测定损伤，数据处理的特征提取和统计分类才能将传感器获取数据转换为损伤信息；

公理4b：

在缺乏智能特征提取手段时，测试方法对损伤越敏感，则操作和环境因素对测试结果影响越大；

公理5：

损伤的开始和发展的长度和时间尺度提供结构健康监测传感系统需要的特征；

公理6：

在算法对损伤的敏感度和抗噪声干扰的能力有一个平衡点；

公理7：

可通过体系动力响应变化测得的损伤尺寸与可激励的频率范围大小成反比；

结构健康监测的组成

结构健康监测系统包括：

1）结构

2）传感器系统

3）数据采集系统

4）数据传输和存储系统

5）数据管理系统

6）数据解析和诊断

a）系统识别

b）结构模型更新

c）结构状况评估

d）预测服役年限

这个技术的一个比较典型的例子，在桥梁或飞机中布置传感器，这些传感器为不同的结构变化提供譬如应力或应变的实时监测信息。

在土木工程行业，传感器获取的数据通常传送到远端的数据采集中心。

借助于现代技术，基于传感器获取到的信息使结构的实时控制（主动结构控制）成为可能。

——来着XX

摘要：

在电力系统中，随着电网容量越来越大，以及智能电网的发展，对变压器的运行状态实行有效地监测成为了值得研究的课题，而将物联网与变压器状态和检测联系起来更成为一个全新的课题。

物联网由感知层，网络层和应用层组成，感知层负责信息的获取，网络层负责信息的传输，应用层负责对信息的反馈处理。

新型的Zigbee技术的发展促进了物联网的应用。

ZigBee技术是一种低复杂度、低功耗、低速率、低成本的双向无线通讯技术。

各种电子设备之间进行典型的周期性数据、间歇性数据和低反应时间数据传输的应用。

引言

电力变压器在线监测是一项复杂的工程，目前在线监测技术还不太成熟。

传感器技术对电力变压器的监测显得尤为重要。

美国电力研究院开发出一种直接测量分析变压器油中的四种气体，并检测其状态，现已应用于变压器的状态监测中。

在电力变压器监测过程中，如何提高监测数据的可靠性及时性，就要解决两个问题：

一是如何获得有效及时的数据，二是怎样将这些数据传输到监控人员的手中。

我国直到本世纪初才开始接受并尝试国外先进的理念和技术，而且，这种尝试还只是局部的，没有形成规模的尝试，但是发展的势头是好的，通过多年的努力，也取得了不错的研究成果，并得到了实际应用。

目前电力变压器在线监测技术的应用主要是气象色谱及局部放电的在线测试，同事加强了变压器绕组变形，绕组老化及铁心接地的测试，此外，整栋检测，噪声监测，红外热像检测也得到了广泛的实际应用。

关于电力变压器运行状态的监测，大部分的学者都认为，随着经济条件的发展，信息技术，传感技术，无线传输技术以及智能电网水平的提高，这将会朝着利用物联网技术方向发展。

实际应用将会随着理论的发展而得到广泛的应用。

1、物联网技术

物联网是国家新兴战略产业中信息产业发展的核心领域，将在国民经济发展中发挥重要作用。

而将物联网应用于电力变压器检测，构建电力变压器实时运行数据中心，将使智能电网的发展迈上新的台阶。

本文介绍将物联网在电力变压器中的应用，故先对物联网进行分析。

1．1物联网技术

物联网，英文名“TheInternetOfThings”。

顾名思义，即：

物物相连的网络。

这也表明了物联网也是互联网，它也是由互联网发展而来的。

物联网技术的定义是：

通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术。

物联网的主要特征是每一个物件都可以寻址，每一个物件都可以控制，每一个物件都可以通信。

显然，它作为“感知、传输、应用”3项技术相结合的一种产物，是一种全新的信息获取和处理技术。

1.1.1频识别技术.

射频识别RFID技术，是一种通过无线电信号对特定的目标进行识别，并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触，它隶属于非接触式自动识别技术。

其基本原理是利用射频信号和空间电磁场耦合传输特性来实现对监控物体的信息交换及自动识别。

RFID的设计就是射频电路技术、通信技术、传感器技术等的紧密结合。

RFID的阅读器通过天线与RFID电子标签进行无线通信，可以实现对标签识别码和内存数据的读出或写入操作。

典型的阅读器包含有高频模块（发送器和接收器）、控制单元以及阅读器天线。

　RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无需人工干预，可工作于各种恶劣环境。

RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。

比如说，我们在商场见到的电子标签就属于RFID标签。

因此，这种技术应用非常广泛。

射频识别系统性能的评断，阅读距离（电子阅读器与电子标签最大距离能够识别）的长短最重要的指标之一。

在实际的应用中，不同识别系统的的阅读距离差别很大，这一般是有实际情况来决定的。

GPS是英文GlobalPositioningSystem的简称Zigbee技术是一种具有统一技术标准的短距离无线通信技术，是基于IEEE802.15.4标准的低功耗个域网协议。

根据这个协议规定的技术是一种短距离、低功耗的无线通信技术协定层从下到上分别为实体层（PHY）、媒体存取层（MAC）、网络层（NWK）、应用层（APL）等。

网络层由ZigBee联盟制定，应用层的开发应用根据用户的应用需要，对其进行开发利用，因此该技术能够为用户提供机动、灵活的组网方式。

根据IEEE802.15.4协议标准，ZigBee的工作频段分为3个频段，这3个工作频段相距较大，而且在各频段上的信道数据不同，因而，在该项技术标准中，各频段上的调制方式和传输速率不同。

在组网性能上，ZigBee可以构造为星形网络或者点对点对等网络，，具有较大的网络容量。

在无线通信技术上，采用CSMA－CA方式，有效地避免了无线电载波之间的冲突，此外，为保证传输数据的可靠性，建立了完整的应答通信协议。

数据传输速率低只有10～250Kb／s，专注于低传输速率应用。

无线传感器网络不传输语音、视频之类的大数据量的采集数据，仅仅传输一些采集到的温度、湿度之类的简单数据。

功耗低　　工作模式情况下，ZigBee技术传输速率低，传输数据量很小，因此信号的收发时间很短，其次在非工作模式时，ZigBee节点处于休眠模式，耗电量仅仅只有1μW。

设各搜索时延一般为30ms，休眠激活时延为15ms，活动设备信道接人时延为15ms。

数据