基于虛擬儀器技術(shù)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的中期報(bào)告

基于虛擬儀器技術(shù)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的中期報(bào)告中期報(bào)告摘要：本文介紹了基于虛擬儀器技術(shù)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的中期開(kāi)發(fā)情況。系統(tǒng)采用虛擬儀器技術(shù)，使得傳感器數(shù)據(jù)采集、信號(hào)處理、特征提取和診斷分析等功能均實(shí)現(xiàn)了虛擬化。文章介紹了系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)，包括傳感器接口設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理、信號(hào)處理算法、模型更新算法等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)具有較高的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，并能夠滿(mǎn)足結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的需求。關(guān)鍵詞：虛擬儀器技術(shù)；結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)；傳感器接口；特征提??；模型更新1.研究背景與意義隨著現(xiàn)代建筑結(jié)構(gòu)日新月異的發(fā)展，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)工作越來(lái)越受到重視。正確、及時(shí)地了解和掌握結(jié)構(gòu)的運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)維護(hù)結(jié)構(gòu)的安全以及延長(zhǎng)結(jié)構(gòu)壽命具有重要意義。傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)方法大都采用大量傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，再由專(zhuān)業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與處理，難免存在人為因素和人力成本高等問(wèn)題。因此，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)旨在提高數(shù)據(jù)采集與分析的效率和準(zhǔn)確性，降低系統(tǒng)的成本，提高工作效率。2.系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)基于虛擬儀器技術(shù)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要由傳感器接口、數(shù)據(jù)處理、特征提取、模型更新、狀態(tài)檢測(cè)和報(bào)警等模塊組成。其中傳感器接口采用通用串口，支持多種類(lèi)型的傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)處理模塊采用DSP進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，虛擬儀器平臺(tái)提供圖形化編程界面用于快速開(kāi)發(fā)和編程，特征提取模塊采用小波變換，以及不同的統(tǒng)計(jì)分析方法等進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，最后通過(guò)模型更新算法對(duì)結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)和判斷，如果有異常情況，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)。3.關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)3.1傳感器接口設(shè)計(jì)傳感器接口采用通用串口，支持多種類(lèi)型的傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。由于傳感器的種類(lèi)很多，其數(shù)據(jù)格式都不同，因此需要設(shè)計(jì)多個(gè)數(shù)據(jù)采集模塊，以支持不同類(lèi)型的傳感器。在數(shù)據(jù)采集時(shí)，為了保證數(shù)據(jù)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性，需要采用DMA方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。3.2數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理系統(tǒng)中采用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分為兩部分，一部分是原始數(shù)據(jù)，另一部分是處理后的數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)主要是為了數(shù)據(jù)的重新處理，處理后的數(shù)據(jù)則用于特征提取、模型更新等操作。3.3信號(hào)處理算法采集到的數(shù)據(jù)量龐大，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和降噪處理。在信號(hào)處理方面，采用小波變換和傅里葉變換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在小波變換中，采用db4小波基函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，選取適當(dāng)?shù)某叨群烷撝祵?duì)分解系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮和去噪等操作。在傅里葉變換中，采用快速傅里葉變換算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，識(shí)別結(jié)構(gòu)的基本頻率和振型信息。3.4模型更新算法初始模型參數(shù)是通過(guò)有限元模型進(jìn)行求解得到的，由于結(jié)構(gòu)參數(shù)的變化，尤其是長(zhǎng)時(shí)間使用后產(chǎn)生的損傷和疲勞，會(huì)導(dǎo)致模型參數(shù)發(fā)生變化，因此需要通過(guò)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行更新。本系統(tǒng)采用遞推最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行在線(xiàn)更新，實(shí)時(shí)反映結(jié)構(gòu)的狀態(tài)變化。4.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果本系統(tǒng)在橫向思教學(xué)樓結(jié)構(gòu)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在傳感器通道數(shù)大于10的情況下，系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性都較高，能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)的健康狀況，得到了相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)專(zhuān)家的肯定和認(rèn)可。5.結(jié)論與展望本文介紹了基于虛擬儀器技術(shù)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀、技術(shù)要求以及開(kāi)發(fā)過(guò)程。系統(tǒng)采用虛擬儀器技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了傳感器數(shù)據(jù)采集