子结构传感器位置优化和响应重构

提出了一种子结构传感器位置优化和未测点结构响应重构的方法。按照结构体系,将整体结构划分为多个子结构,减少研究对象的自由度数目,然后对每个子结构单独进行传感器位置优化和响应重构。由于每个子结构的自由度数目都远小于整体结构,该方法有利于提高传感器位置优化和响应重构的效率。以最小化重构误差为目标方程,确定子结构传感器的位置和数目,并利用优化位置上的测量信息重构未测点的响应。数值算例和试验分析结果显示,利用有限测点测量信息重构的结构响应,在时域和频域里均能与计算或测量响应吻合良好。该方法不需要分割隔离各子结构和考虑复杂的边界条件,有利于该方法在大型土木工程结构中的使用。

基于遗传神经网络的智能复合材料损伤检测传感器位置优化的研究

具有损伤自检测功能的智能复合材料是一个多传感器体系结构,对其传感器进行数目及位置优化,具有重要的实用价值,值得深入研究。采用神经网络建立了复合材料冲击损伤检测方法,运用遗传算法并结合神经网络对复合材料损伤检测的3个传感器布置进行了优化,结果得到了穷举法的验证。该遗传神经网络方法具有一般性,可有效地推广到类似的更多传感器位置优化问题。

分布参数系统传感器位置优化配置中的小波变换应用

传感器的测量位置是分布参数系统(DPS)参数辨识的特有问题,对参数辨识精度有着较大影响。将Haar小波作为正交函数基,利用小波变换作为分析工具,研究了DPS传感器测量点的位置优化问题。分析比较了传感器不同位置配置对DPS参数辨识精度的影响。通过辨识示例仿真结果表明,基于小波变换的方法来定位传感器最优位置获得最佳测量值的方法,实现对DPS的参数辨识是可行的、有效的。该方法算法简单,计算量小,辨识精度较高。

特高压电抗器振动加速度传感器位置优化研究

振动加速度传感器布置优化在大型特高压变压器与电抗器的结构健康监测和评价分析中起着重要作用。选取上海练塘特高压1 000 kV电抗器为研究对象,分别采用有效独立法和基于平均加速度幅值修正的有效独立法,从简化的电抗器后壁有限元模型动力学分析结果中选取与100 Hz工作频率相关的模态振型,随后构建Fisher信息矩阵,通过迭代法在己有常规传感器布置方案基础上,逐步剔除对振动响应贡献较小的位置点,最终分别得到二组优化后的传感器布置方案。通过实验数据的进一步验证,相较常规方案,优化后的方案在减少传感器数量的同时,能保证覆盖电抗器在正常工作状态下响应幅值较大的区域,从而为这类特高压电抗器在振动监测中的传感器布置提供指导。

采用Pareto人工鱼群算法的结构健康监测传感器位置多目标优化

发展基于Pareto多目标人工鱼群算法(Multi⁃Objective Artificial Fish Swarm Algorithm,MO⁃AFSA),解决结构健康监测中传感器位置多目标优化的问题。构建与观测模态线性独立性、结构损伤灵敏度和损伤信息冗余性有关的传感器位置多目标优化目标函数;改进人工鱼群算法的追尾和觅食行为,并引入外部档案集以处理寻优过程中的互不支配解,结合Pareto概念选取与理想点欧式距离最近的Pareto解为最优解;以三层平面钢框架结构为数值算例,用基于Pareto人工鱼群算法求解传感器位置多目标优化方案,并进行结构损伤识别。研究结果表明:用所提方法得到的传感器测点在结构中均匀分布,获取的结构损伤信息更为全面,冗余性低,振型独立性好,能够较精确地识别损伤位置和损伤程度,并且抗噪性能好。

基于杂散磁场感知与NBCNN-LSTM-Attention深度回归建模的永磁直线电机气隙磁密测量研究

本文提出一种基于隧道磁阻(TMR)传感器和噪声注入卷积神经网络(NBCNN)、长短期记忆网络(LSTM)、注意力机制动态集成神经网络预测模型(NBCNN-LSTM-Attention)的双边永磁同步直线电机气隙磁密新型非侵入式测量方法。首先,建立直线电机气隙磁场的解析模型和有限元模型作为数据基础,探寻直线电机的外部空间杂散磁场和内部中心气隙磁场存在非线性映射关系。其次,引入TMR传感器测量直线电机外部杂散磁场信号,并对传感器的安装位置进行优化,将内外一维磁密信号进行相似度特征匹配,以获取传感器最优测量位置。然后,将电机外部杂散磁场数据作为输入,内部气隙磁场数据作为输出,建立NBCNN-LSTM-Attention网络的内外磁场高精度映射模型,实现“用外代内”的非侵入式气隙磁密高精密测量。最后,搭建直线电机气隙磁密测量实验平台和高斯计对比测量实验平台,验证了本文所提方法的先进性和优越性。

Characteristics analysis and parameters optimization for the grating eddy current displacement sensor

The grating eddy current displacement sensor (GECDS) for distance or position measurement used in watertight electronic calipers was described. The sensor relies on repetitive variation of inductance against displacement caused by the change of coupling areas between moving coils and static reflectors. The investigations focused on setting up and utilizing a computer model of the 3D eddy current fields and geometry to analyze causes of the production of measurement blind areas, and to investigate effects of the sensor parameters, such as axial gap between coils and reflectors, reflector length and reflector width on characteristics of the sensor. Simulation results indicated that the sensor has the smallest nonlinearity error of 0.15%, which agrees well with the experimental results.