特高压输电塔双向动态监测传感器的优化布置

结合三维动态测点优化布置的有效独立法(EFI3)和改进的一维有效独立法,提出同时考虑双向测点优化布置的有效独立法(EFI2)。采用二维空间相互正交方向的节点振型作为输入,根据模态振型最大线性无关性和较大能量分布原则,EFI2法将同时优化双向的测点布置。以某大跨越特高压输电塔为工程背景,运用EFI2法优化其顺导线和横导线向加速度测点布置,并选用两种评估标准分析测点布置的优化效果。结果表明:对同时考虑空间二维振动的大跨越特高压输电塔结构,EFI2法能得到较为理想的测点布置方案。     

基于损伤可识别性的传感器优化布置方法

为了满足结构健康监测和损伤识别的要求,提出了一种以损伤可识别性与模态可观测性相协调为目标的传感器优化布置方法.考虑损伤导致的结构响应变化,由结构运动方程推导出了结构响应与振型和损伤灵敏度之间的解析关系式.根据Fisher信息熵原理,建立了同时包含模态独立性信息和损伤灵敏度信息的目标函数.利用奇异值分解技术,发展了以Fisher信息矩阵最大和条件数最小为准则的迭代算法.算例分析表明,所提方法有效地克服了基于模态可观测性和基于损伤可识别性的传感器优化布置结果存在的差异,利用其优化结果进行的损伤识别比单一目标的结果具有更高的精度.     

利用粒子群算法的传感器优化布置及结构损伤识别研究

为了合理布置结构健康监测系统中传感器的位置及满足结构损伤识别的要求,提出了一种基于改进粒子群算法的传感器优化布置方法。首先以模态保证准则(MAC)矩阵的最大非对角元极小化为目标,构造出满足优化条件的适应度函数,并采用改进的粒子群算法搜索出传感器的最佳布设位置;其次,利用振型扩充技术把有限测点的测量模态数据扩充为完整自由度模态数据,并利用所提损伤识别方法进行结构损伤识别;最后,通过一个二维平面桁架结构算例对所提方法进行有效性验证。数值结果表明,所提传感器布设方法能够高效地搜索出给定数目的传感器优化位置,且利用其优化结果能够准确地识别出结构的损伤位置和程度。     

湿模态特征下张力腿结构传感器布点优化

传感器的测点优化布置是海洋工程装备结构健康监测的关键问题之一.TLP(tension leg platform)张力腿结构在海洋环境荷载的长期作用下可能出现疲劳损伤行为,开展张力腿原型现场监测研究十分重要.考虑张力腿结构的湿模态特征,基于有效独立法开展了传感器初始测点位置的优化筛选研究,结合模态置信度准则和最小均方差准则,提出了适用于以张力腿为典型结构的大长细比水下结构的传感器布设方法.以某待建TLP为例,应用所提方法给出了张力腿结构的传感器布点优化方案.所提方法在实际张力腿原型监测系统传感器布点优化方面具有一定应用价值,对于水下直立结构也具有借鉴作用.     

结构健康监测传感器优化布置的混合算法

提出了一种基于模型减缩和线性模型估计理论的、用于建筑结构健康监测中传感器布置的新算法．根据选定的主、从自由度，用改进减缩系统方法来减少初始结构的自由度数目．然后，基于线性模型估计，以所选定的目标模态为线性模型的设计矩阵，用奇异值分解处理设计矩阵．用分解后的前几个左奇异向量计算每一个自由度对于结构模态的贡献．最后用迭代算法来确定所需的传感器数量和位置．算例表明，此种混合算法适用于建筑结构监测的传感器布置计算．     

状态监测振动传感器优化布置理论及应用

提出了一种旋转机械的轴向及径向振动传感器布置方法.利用有限元分析方法对单跨转子系统和引入不同联轴节的多跨系统进行谐响应分析,在同一激振力下,比较靠近轴承及远离轴承处的振动测点水平方向振动响应结果,以及引入不同联轴节的多跨转子系统的两跨间响应的变化.结果表明:当需要在靠近轴承座的地方选择振动测点时,为了提高振动测点的灵敏...     

大跨斜拉桥基于遗传算法的传感器优化布置方法

以润扬大桥斜拉桥为研究对象,分析了基于遗传算法的加速度传感器优化布置实施的过程,包括传感器布设位置的编码以及控制参数、目标函数和评价指标的选取.探讨了遗传算法目标函数类型、需要监控的振型数量等因素对优化布置方案的影响,提出了Gramian矩阵行列式值、MAC矩阵非对角元均方根、MAC矩阵非对角元最大值、Gramian矩阵元素和以及模态应变能这5种可行的优化布置方案评价指标,分析了多目标函数优化布置方法与单目标函数方法相比的优越性.研究结果表明,Gramian矩阵行列式是较优越的目标函数,并建议采用Gramian矩阵行列式值、MAC矩阵非对角元均方根和MAC矩阵非对角元最大值作为布点方案的评价指标.利用基于环境激励的斜拉桥现场测试数据对以上计算得到的优化布置方案和结论进行了验证.     

基于信息熵的城轨车辆应变传感器优化布置

针对传统的传感器优化方法在配置数量较多的情况下存在测点聚集的现象,基于信息熵理论分析了优化结果和预测误差间的关系,并提出了一种考虑预测误差的改进优化方法,将归一化模态应变能之和的倒数作为预测误差协方差矩阵的主对角元,非对角元由结合了测点距离和响应水平的指数相关方程表示,以最大化Fisher信息阵行列式值为目标,采用逐步累积法得到最优测点位置.城轨车辆构架有限元计算结果表明,改进的优化方法在三种评价准则的表现上均优于经典方法,并且显著降低了测点聚集效应,证实了改进方法用于转向架构架应变传感器配置的有效性.     

海洋平台立管的传感器优化布置

为了满足海洋平台结构健康监测和损伤识别的要求,提出了一种以协调模态可观测性与损伤可识别性为目标的传感器优化布置方法。首先根据结构运动方程,利用损伤导致结构响应的变化,推导了结构响应与模态、损伤灵敏度的近似解析解。其次,建立包含模态信息和损伤灵敏度信息的传感器优化数学模型。最后利用奇异值分解方法,发展了一种以信息矩阵最大和条件数最小为目标的迭代算法。海洋平台立管的数值算例表明:该方法能够为海洋平台立管的健康监测提供可行的布点方案。     

SVM-PSO混合算法的光学电压传感器内电场优化

对光学电压传感器内电场的优化多采用有限元计算结合穷举搜索,无法反映电场分布与传感结构参数之间的非线性映射关系,且计算与搜索费时、效率低,容易落入局部陷阱。提出基于支持向量机(SVM)与粒子群(PSO)的电场优化混合算法,通过PSO优化SVM的参数以建立电光晶体内电场分布的模型,再由PSO对模型求解得到最优电场分布。以介质包裹结构为例,构建包裹介质的介电常数、厚度以及长度与晶体内电场分布之间的非线性映射关系,且求解过程能够有效地避开局部陷阱,优化后晶体内电场均匀度提高了20.8%、训练时间节省了89%。最后通过实验验证了模型的有效性。     

基于QPSCO算法的传感器优化配置

针对以曲线拟合为目标的传感器配置问题,提出了一种基于量子粒子群协同优化(Quantum-behaved particle swarms cooperative optimization,简称QPSCO)算法的传感器优化配置方法.在QPSCO算法中,采用双层的多粒子群协同优化结构,同时引入参数变异策略,在扩大搜索范围的同时加快该算法收敛;将加权最小二乘法的误差平方和引入适应度函数中,以提高传感器位置曲线的拟合精度,从而实现传感器的优化配置.实验结果表明,该方案应用于土壤信息采集系统,不仅可以达到比粒子群优化(Particle swarm optimization,简称PSO)算法和量子粒子群优化(Quantum-behaved particle swarm optimization,简称QPSO)算法更好的寻优结果,而且具有比遗传算法更理想的位置拟合精度,是一种有效可行的传感器配置方法.     

基于传感器最优配置的故障检测观测器设计

提出一种基于传感器最优配置的故障检测观测器设计方法．针对线性时不变动态系统,给出了故障检测观测器设计问题以及基于传感器最优配置的故障检测观测器设计问题的描述．通过最优地选择测量变量,使满足系统测量成本最低的情况下,达到对故障具有尽可能大的灵敏度,而同时对未知输入信号的影响具有尽可能强的鲁棒性目标．仿真算例说明了设计方法及算法的有效性．     

基于遗传优化策略的传感器配置算法

传感器配置是传感器网络研究的核心问题之一.传感器网络配置可以有效布置传感器网络节点、合理覆盖感知数据区域、延长感知区域传感器网络的运行周期,既能够准确地采集感知区域的数据信息,又能够充分管理传感器网络资源.本文提出了在传感区域中一个有效的基于遗传算法策略的的传感器配置算法,算法目标在于优化传感器数量并且确定它们的位置以...     

传感器优化布设在桥梁健康监测中的应用

回顾了振动模态分析技术中关于传感器最优布点方法的研究,针对桥梁结构健康监测中有关指纹析识别以及模型修正所需的模态动态信息,提出了一套传感器优化布设的方案,目的在于迅速有效地从一个自由度繁杂的结构模型中选择出关键的测点位置,在含噪声的环境中实现对结构状态改变信息的最优采集,改善早期对大型柔性结构的整体探伤能力。     

基于智能算法的磁流变阻尼器位置优化

为了控制20层Benchmark建筑在地震作用下的非线性地震反应,采用改进的遗传算法确定MR阻尼器的优化设置位置.将标准遗传算法的遗传操作作相应改进,并进行给定数量的MR阻尼器优化配置的数值仿真分析,解决多约束非线性整数优化问题.结果表明,采用改进的遗传算法进行MR阻尼器位置设置优化后的半主动控制,能有效地降低结构在地震荷载作用下的响应,进一步提高了平均控制效果.     

1种基于复合形法的改进遗传算法

提出了1种基于复合形法的改进遗传算法,分析该算法与遗传算法相结合的思想和流程;通过算法测试函数Rosenbrock测试改进的算法;通过与常规算法的对比,验证该传算法的优越性,并将该算法应用到一种间歇反应器的温度优化问题中.该算法可为常规的单目标或多目标优化问题提供借鉴.     

基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法

基于无线传感器网络中每个环能量消耗最小原则, 提出一种基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法. 首先计算出网络中每个环的最优簇头数, 然后在最优簇头数的基础上, 将网络划分为若干不同大小的簇, 最后在选择簇头时, 考虑了每个环的最优簇头数与相应环中节点数目的比值、 节点的剩余能量以及簇成员节点到簇头节点的最短距离与簇头节点到基站距离的关系. 解决了无线传感器网络簇内节点通信能量消耗过多的问题, 均衡了网络节点的能耗. 仿真结果表明, 该算法提高了网络能效和扩展性, 平衡了网络能耗, 延长了网络的生命周期.     

基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法

基于无线传感器网络中每个环能量消耗最小原则, 提出一种基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法. 首先计算出网络中每个环的最优簇头数, 然后在最优簇头数的基础上, 将网络划分为若干不同大小的簇, 最后在选择簇头时, 考虑了每个环的最优簇头数与相应环中节点数目的比值、 节点的剩余能量以及簇成员节点到簇头节点的最短距离与簇头节点到基站距离的关系. 解决了无线传感器网络簇内节点通信能量消耗过多的问题, 均衡了网络节点的能耗. 仿真结果表明, 该算法提高了网络能效和扩展性, 平衡了网络能耗, 延长了网络的生命周期.     

基于改进混合遗传算法的给水管网优化设计

为解决给水管网的优化设计问题，建立了给水管网优化设计数学模型，提出了适于管网优化设计的改进混合遗传算法．进而对遗传算法改进方法、水力计算的信赖域法、适应度函数的建立、遗传操作和整数编码技术等进行分析，并以一个典型的工程案例进行验证．结果表明，改进混合遗传算法方法所得到的目标函数值和管网水力性能明显优于传统设计方法，充分说明了改进混合遗传算法方法用于管网优化设计的实用性和有效性．