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专利名称：基于改进自然激励技术的钢框架损伤诊断方法
技术领域：
本发明涉及一种结构无损检测方法，特别是涉及一种钢框架的在线损伤监测方法。
背景技术：
结构在线损伤诊断技术包括损伤预警、损伤定位和损伤程度评估三个层次，其基 本思想是根据在线采集的结构响应信号提取反映结构损伤状态的特征参数，在此基础上把 握结构的实际性态。尽管近些年在机械工程与航空航天工程等领域出现了一些在线损伤监 测技术较为成功的应用，然而，该技术应用于大型土木工程结构尚不能尽如人意，主要原因 有两点，一是结构损伤特征参数对局部损伤的不敏感性，二是土木工程结构自然激励的随 机性。近年来，随着小波分析方法的发展，基于结构动力响应的小波包能量谱进行结构 损伤诊断开始得到研究。理论与数值模拟研究表明，基于小波包能量谱的结构损伤诊断方 法与结构频率和振型等模态参数相比，具有更好的损伤敏感性和噪声鲁棒性。这种方法一 般是利用小波包分解得到结构动力响应的小波包能量谱，利用结构损伤前后小波包能量谱 的变化实现结构损伤识别。其基本原理是结构损伤将导致结构物理特性(质量、刚度和阻 尼)的变化，这种变化将导致结构模态参数(例如振动频率、振型和模态阻尼)的变化和结 构传递函数的变化，不同频率的幅频特性和相频特性将会有不同的改变，从幅频特性来说， 它主要表现在不同频率段的输入信号有不同的抑制和增强作用。当用一个含有丰富频率成 分的信号作为输入对结构进行激励时，由于损伤对各频率成分起抑制作用，而对另一些频 率成分起增强作用，因此，结构的输出与正常输出相比，相同频带内信号能量会有差别。它 使某些频带内信号能量减少，而使另外一些频带内能量增大。因此，在各频率成分信号的能 量中包含着丰富的损伤信息。小波包分析能将信号分解到代表不同频带的水平上，通过提 取各水平信号的能量值组成特征参数组，反映结构损伤的特征。Yan和Yam把小波包能量谱与神经网络结合，对一个四边简支的复合材料层合板 的破裂损伤进行了损伤识别研究，他们利用数值模拟的结果来训练网络，用试验数据来识 别损伤，得到了较为满意的结果。但他们的研究仅布置了一个测点，且试验结果较为简单， 对于复合材料板结构的损伤识别具有较大意义。Sim和Chang利用小波包能量谱作为人工 神经网络的输入，对一个连续梁桥进行了损伤识别数值模拟，并分析了测量噪声对损伤识 别结果的影响，取得较好的识别效果。李宏男和孙鸿敏提出了综合利用小波包能量谱和神 经网络的框架结构损伤诊断方法，以美国土木工程师学会提出的Benchmark模型为例，阐 述了结构损伤的发生、位置和程度诊断过程，数值算例的识别效果良好。然而，结构动力响应的小波包能量谱不是结构固有的动力特性参数，它与结构的 荷载激励直接相关。对于实际钢框架结构而言，在线损伤监测主要使用自然激励(例如大 地脉动及风激励等)，自然激励的随机性将导致结构瞬时激励的不同。因此，对钢框架结构 来说，需要建立自然激励下基于小波包能量谱的结构损伤诊断方法。
对于自然环境荷载激励，一般仅能量测到结构动力系统的响应信息，此时可以采 用自然激励技术(Natural Excitation Technique，简称NExT)来获取类似于结构脉冲响应 函数的互相关函数，并且理论分析表明结构动力系统响应之间的互相关函数是结构动力学 方程的一个解。然而，NExT技术在实际工程结构的应用中仍存在着不可忽视的问题其理 论上要求自然激励满足白噪声的假定，而实际工程中的自然激励是非白噪声平稳激励甚至 是非平稳激励，因此，自然激励下互相关函数的小波包能量谱仍具有一定的波动性与随机 性，这种波动性和随机性将直接影响小波包能量谱的损伤敏感性和对自然激励的鲁棒性， 从而影响了结构在线损伤诊断效果。参考文献[1]Yan Y J, Yam L H. Online detection of crack damage in composite plates using embedded piezoelectric actuators/sensors and wavelet analysis[J] Composite Structures,2002,58 (1) :29-38.[2]Sun Z, Chang C C. Statistical wavelet-based method for structural health monitoring[J]Journal of Structural Engineering,2004,130(7) 1055-1062.-2-[3]李宏男，孙鸿敏.基于小波分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法[J].地 震工程与工程振动，2003，23 (5) 139-148.[4]James G H,Garne T G. The natural excitation technique (NExT) for modal parameter extraction from ambient operating structure[J]. The International Journal of Analytical and Experimental Modal Analysis,1995,10(4) :260-277.

发明内容
技术问题本发明的目的是提供一种基于改进自然激励技术的钢框架损伤诊断方 法，重点针对钢框架的梁、柱、节点或支撑等构件失效损伤，对传统自然激励技术进行改进， 从而利用其进行钢框架的在线损伤监测，并建立基于改进自然激励技术的钢框架损伤诊断 方法。技术方案本发明的基于改进自然激励技术的钢框架损伤诊断方法为1.)采用两个加速度传感器测量钢框架结构在自然激励条件下的结构动力响应， 令测点η和测点m的的结构动力响应分别为Xn(t)、xffl(t)。2.)计算测点响应、xm(t)的互谱密度G(co，n, m)和响应的自谱密度 G (ω，m)，据此计算虚拟频率响应函数H(ω，n，m)
权利要求
1. 一种基于改进自然激励技术的钢框架损伤诊断方法，其特征在于该损伤诊断方法 包括以下步骤第一步获取结构的动力响应；采用两个加速度传感器测量钢框架结构在自然环境激励条件下的结构动力响应，令测 点η和测点m的加速度响应分别为xn⑴、xm⑴；第二步基于结构实测动力响应计算虚拟脉冲响应函数；计算测点响应Α( )、&( )的互谱密度函数和响应&(〖)的自谱密度函数，据此计算虚 拟频率响应函数，即
全文摘要
基于改进自然激励技术的钢框架损伤诊断方法是一种重点解决如何针对钢框架结构在自然激励下的振动响应，有效地提取损伤诊断指标，从而利用其进行钢框架结构的在线损伤监测。本发明提出了综合采用虚拟脉冲响应函数提取技术和小波包分析技术联合对传统基于自然激励技术的损伤诊断方法加以改进，该方法具有损伤敏感性和自然激励鲁棒性强的优点，适宜于钢框架梁、柱、节点或支撑等构件的在线损伤监测。
文档编号G01N19/00GK102128788SQ20101059822
公开日2011年7月20日 申请日期2010年12月21日 优先权日2010年12月21日
发明者丁幼亮, 李爱群, 邓扬 申请人:东南大学