结构健康监测中传感器优化设置方法研究

首先探讨了3种基于数据信息最大化准则的传统传感器优化布置方法,即有效独立法、有效独立驱动点-残差法及运动能法.其中前2种基于Fisher信息阵最大化,而第3种基于运动能最大化.然后运用结构振动模态和三样条插值模态之间的均方差最小和抗噪性能最好,这两种比较准则来确定最优的传感器设置方法.数值分析表明:这3种传感器优化布置法都是有效的,而有效独立-驱动点残差法的效果最好.     

损伤检测中的传感器优化布置方法研究

探讨了2种基于数据信息最大化准则的传统传感器优化布置方法:基于Fisher信息阵行列式值最大的有效独立法(EFI)和基于模态应变能最大的运动能量法(KEM)。针对它们的不足提出一种新的传感器优化布置方法——有效独立-驱动点残差法(EFI-DPR)。运用均方差最小准则、抗噪性能最好准则和模态保证准则来评价各种优化布置方法的优劣。数值分析表明:有效独立-驱动点残差法是3种优化方法中最好的方法。     

一种高阶费歇耳信息矩阵分布式求逆方法

为获得多智能体系统任意耦合型无向网络导航克拉美-罗下界的显示表达式,简化高阶费歇耳信息矩阵求逆过程,提出了一种分布式求逆方法,即矩阵分块对角化求逆方法。首先,针对任意耦合型无向网络导航定位模型,构造了高阶费歇耳信息矩阵,并结合其对称特点及矩阵元素与网络拓扑间的对应关系,将其分解为两个分块对角矩阵的线性组合,它们分别包含所有节点和边的费歇耳信息量。其次,通过两次运用矩阵求逆引理,推导了费歇耳信息矩阵的逆即克拉美-罗下界以及网络节点等价费歇耳信息矩阵的显式表达式;同时引入了迭代过程,将整个求逆过程完全分解为若干个低阶矩阵间的运算,以减小单步运算量。最后,通过数值试验对该算法进行了验证,并与矩阵分块迭代求逆法进行了对比分析。结果表明,两者均具有较高的计算效率和精度,但本算法运算量更小,计算速度更快,从而验证了算法的准确性和有效性。该算法可用于分析任意耦合型无向网络导航定位模型中各节点或边费歇耳信息的融合过程。     

Sensor placement for structural damage detection with modal data

A new method is presented for prioritizing sensor locations for structural health monitoring (SHM). In view of the needs of SHM and damage detection,sensor locations are optimized for the purpose of both sensitivity for local damages and independence of the target mode. However,the two different optimization criterions lead to an inconsistency of the optimal result. Considering the structural response changes that result from damage,the relationship between the structural response and damage is deduced from the structural motion equation by a quasi-analytical mode. Based on the harmony between damage identifiability and mode observability,an object function is set up,including the information of mode independence and damage sensitivity. Utilizing the technique of singular value decomposition,an interior algorithm for the optimum sensor placement is proposed with the multiple objective criterions of minimizing the condition number of coefficient matrix and maximizing the fisher information matrix. A numerical example shows that this approach can effectively avoid the contradiction between the two different optimization criterions. Comparing with the result of single object,the result of damage detection from the optical sensor locations is much more accurate.     

故障诊断的单传感器检验关系方法及鲁棒设计

本文提出了一种诊断传感器故障的单传感器检验关系（ＳＳＰＲ）方法，给出了具有最小时间跨度的ＳＳＰＲ表达式；通过引入两个定理，提出了一种同时计算最小时间跨度和检验关系系数向量的反向稳定的计算方法；最后讨论了系统不确定参数对计算结果的影响，并给出了在已知系统不确定量范围条件下ＳＳＰＲ的鲁棒设计方法     

基于MLFDA的化工过程故障模式分类方法

Fisher判别分析(FDA)是一种有效的化工过程故障模式分类方法,但是其忽视了数据局部结构信息的挖掘。针对该问题,提出一种多块局部Fisher判别分析(MLFDA)方法,以更有效地识别化工过程故障。从变量和样本两个维度来分析数据的局部结构特性。针对变量维度的局部信息挖掘问题,设计了一种基于变量与数据集主元空间的相关度的变量分块方法,将全局过程变量划分为多个局部变量块。进一步考虑到样本维度的局部结构特性,应用基于局部权重因子的局部Fisher判别分析(LFDA)为每个局部变量块构建分类器。提出一种基于分类性能加权的多分类器集成方法,以融合不同分类器的决策结果。在Tennessee Eastman过程上的仿真结果说明,MLFDA方法具有比传统的FDA和LFDA方法更低的故障误分类率。     

区间有限元静力控制方程的一种迭代解法

当结构的不确定参量可用区间限界时，将区间分析和有限元方法相结合，可建立起区间有限元方法，区间控制方程组的求解是其核心问题，根据所推导出的区间变量的运算特性，提出了求解区间有限元静力控制方程的一种迭代解法。将区间方程组的求解归结为一点值迭代方过程，算例分析表明了中的方法计算量小，易于实施，是实用和可行的。     

基于区间分析的数控机床可靠性模糊综合分配方法

为了解决数控机床可靠性分配过程中具有多种影响因素且有些因素难以定量分析的问题,研究了一种将区间分析、模糊综合评判和层次分析法相结合的可靠性综合分配方法.综合考虑多种影响因素,根据影响程度大小给每个因素赋予相应的权重;使用模糊区间数代替实数来表达不确定信息,综合利用现场试验信息和专家经验,建立了数控机床可靠性分配模型;结合实例进行了整机的可靠性分配.结果表明,该方法是可行的,且能有效解决目前数控机床可靠性分配中存在的主要问题.     

基于改进卡尔曼滤波目标跟踪分簇方法研究

针对现有的目标跟踪分簇算法没有从根本上解决参与跟踪的节点数量过多,导致整个无线传感器网络(WSN)能耗的增加问题,提出一种基于Fisher信息矩阵的改进卡尔曼滤波的目标跟踪分簇方法 (Fisher Matrix for Kalman Filter,FMKF),用于针对性的选择节建立跟踪簇。该算法利用随机矢量估计的克拉美罗下界获得未知噪声的统计特性,优化卡尔曼滤波器的误差协方差。在无线传感器网络动态分簇时,创新的使用信息判据作为标准,并且加入节点剩余能量判据。仿真结果显示,FMKF算法与控制簇的激活半径算法和无分簇算法相比,FMKF算法可以在减少跟踪节点的数量的同时提高跟踪精度。     

An interval finite element method for electromagnetic problems with spatially uncertain parameters

During the manufacturing process of dielectric materials used in electromagnetic engineering, the electromagnetic parameters are often spatially uncertain due to the processing technology, environmental temperature, personal operations, etc. Traditionally,the random field model can be used to measure the spatial uncertainties, but its construction requires a large number of samples.On the contrary, the interval field model only needs the upper and lower bounds of the spatially uncertain parameters, which requires much less samples and furthermore is easy to understand and use for engineers. Therefore, in this paper, the interval field model is introduced to describe the spatial uncertainties of dielectric materials, and then an interval finite element method(IFEM) is proposed to calculate the upper and lower bounds of electromagnetic responses. Firstly, the interval field of the dielectric material is represented by the interval K-L expansion and inserted into the scalar Helmholtz wave equations, and thus the interval equilibrium equations are constructed according to the node-based finite element method. Secondly, a perturbation interval finite element method is developed for calculating the upper and lower bounds of electromagnetic responses such as the electric strength and magnetic strength. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified by three numerical examples.     

具有不确定性的时滞系统的鲁棒镇定

本文研究了一类在控制和状态矩阵中同时存在不确定性的时滞系统的鲁棒稳定化控制问题.对这样的系统,利用Lyapunov稳定性方法,提出了一种新的稳定化鲁棒控制器设计方法.进而,把结论推广到具有多重时滞的不确定系统.在此基础上,研究了一类不确定关联时滞系统的鲁棒稳定化分散控制问题.最后,给出了一个例子以说明提出的稳定化方法.     

基于二重结构编码遗传算法的传感器优化配置

传感器的优化配置是一类组合优化问题,针对此问题,文章以应变模态保证准则SMAC为优化原则,以SMAC矩阵的最大非对角元为目标函数,针对满足传感器数量不变的约束条件问题,提出改进的二重结构编码遗传算法,并通过现有文献中的算例验证本文所提算法的高效性。算例结果表明,该遗传算法优化结果优于现有的遗传算法,将其应用于复合材料板模型损伤诊断的传感器优化配置是可行的。     

基于小波和图论的空间结构传感器优化布置

针对小波智能方法的特点并运用图论理论，将空间结构或其一部分抽象为有向图。根据各杆件的连接关系确定距离矩阵，并运用Floyd算法，综合考虑结构模态动能和模态应变能等参数，提出了一种新的传感器优化布置方法。应用该法对一个单层网壳进行了传感器优化布置，通过数值模拟对节点上的加速度传感器信号进行特征提取，并运用支持向量机进行了损伤识别，通过对比分析，验证了所提出的传感器优化布置方法和小波智能方法的实用性和有效性。     

不同适应度函数的遗传算法在桥梁结构传感器布设中的应用

从模态振型正交性和模态能量两方面出发设计了3个适应度函数,将其分别应用于改进遗传算法和单亲遗传算法。采用两步法对大跨径桥梁结构传感器布设进行定量和定位分析。通过对两种遗传算法、3个适应度函数及有效独立算法在大跨径拱桥中的对比分析,证实了单亲遗传算法比改进遗传算法更适合于桥梁结构传感器的布设,基于组合评价准则适应度函数比单一评价准则适应度函数布设出的传感器位置更加合理,验证了两步法用于传感器定量及定位计算的有效性。     

基于神经网络的鲁棒自适应滑模迭代学习控制

对一类不确定非线性系统，包括不确定性机器人，提出一种自适应鲁棒迭代学习控制方案，学习控制用于学习周期性的系统不确定性，自适应滑模控制用于抑制非周期性系统不确定性，并且利用RBF神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界，对不确定性系统动态和有界输入拢动具有鲁棒性，通过Lyapunov直接方法，确保了对每次迭代闭环系统是一致有界的，并且沿着迭代次数的增加，跟踪误差渐近收敛于零，仿真结果表明了该方案的有效性。     

不确定网络化控制系统保性能控制器设计

针对一类具有时变网络诱导时延的不确定网络控制系统,研究了一种可以对时变时延进行补偿的保性能控制器的设计问题。通过引入两个附加的松弛矩阵使Lyapunov矩阵和系统矩阵分离,得到了一个新的时延补偿保性能判据,并基于该判据设计了系统的保性能状态反馈控制器。当将其应用于具有凸多面体不确定性的网络控制系统时,可以得到与系统不确定性相关联的Lyapunov函数,有效降低了设计的保守性,并且设计了一个迭代算法来得到问题的优化解。最后通过一个算例验证了所提出的时延补偿策略的可行性和优越性。     

计算区间数判断矩阵权重的一种新方法

对区间数服从不同概率分布时所产生的不确定度进行了评定，结合误差传递理论，提出了计算区间数判断矩阵权重的一种新方法．     

有界输入下基于backstepping的迭代学习控制

讨论一类含饱和执行机构的非匹配不确定非线性系统的输出跟踪问题．结合反演（backstep-ping）设计方法和迭代学习控制，提出一种输入限幅下的backstepping迭代学习控制方案．学习控制用于学习周期性的系统不确定性，backstepping方法用于处理非匹配不确定性，并且利用低通滤波器削弱饱和执行机构的影响．通过Lyapunov方法，证明所设计的控制器不仅可保证闭环系统中所有信号一致有界，而且随迭代次数增加，跟踪误差收敛到零．仿真结果表明控制器的有效性和可行性．     

具有区间参数的瞬态温度场数值分析

针对不确定结构的瞬态热传导问题,提出一种将结构的各个物理参数和温度的初、边值条件均视为区间变量,并利用区间分析进行处理的方法。对具有区间参数的热传导抛物型方程的求解,在空间域上利用有限单元离散,在时间域上利用差分离散,将区间分析和常规的有限元法相结合,建立了基于单元的区间有限元方法。利用矩阵摄动公式求解结构的区间有限元方程,获得了结构瞬态温度场响应的范围。通过一瞬态热传导问题的算例表明该方法的可行性和有效性。