基于AR模型的分布式损伤诊断方法研究

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1、基于AR模型的分布式损伤诊断方法研究纪幸乐湖州职业技术学院建筑工程学院摘要：现今结构健康监测屮采用的损伤诊断方法大多仅能在程度上对损伤进行相对判断，不能准确的判断损伤产生的数值。从适用于剪切型框架结构的AR模型损伤识别方法出发进行研究。首先，建立结构响应信号的AR模型，通过提取AR模型的自回归系数达到结构刚度识别的目的，以刚度值作为判定结构损伤程度的定量指标;最后为证明上述方法的可行性，利用ASCEBenchmark仿真模型进行了数值模拟。结果表明：该方法能够精确的定位损伤及进行损伤程度判断。关键词：损伤诊断;分布式

2、;AR模型;框架结构;作者简介：纪幸乐（1989-）,女，助教，硕士，从事于结构健康监测领域研究。收稿日期:2017-09-25ResearchontheDistributedDamageIdentificationbasedonARModelJIXingleHuzhouVocationalTechnicalCollege;Abstract：Mostofthedamageidentificationmethodsusedinstructuralhealthmonitoringtodaycanonlyjudgethed

3、amageindegree,whichcan'taccuratelyjudgethevalueofdamage.ThispaperstudiesARmodeldamageidentificationmethodapplicabletoshearframestructure.Firstofall,thestructureresponsesignaloftheARmodelissetup,byextractingtheARmodelofregressioncoefficienttoachievethestructural

4、stiffness,whichisusedasthequantitativeindextodeterminethedegreeofstructuraldamage.Finally,thesimulationmodelofASCEBenchmarkisusedtoprovethefcasibilityoftheabovemethod.Theresultsshowthatthismethodcanaccuratelylocatedamageanddamagedegree.Keyword：structuraldamagei

5、dentification;distributed;ARmodel;framestructure;Received：2017-09-251问题提出结构损伤诊断技术，以识别结构的实际性态，建立更准确的结构分析模型为目的。准确的结构模型一方面可以更精确地预测实际系统的响应，并为结构可能出现的失效路径和模式提供参考。AR模型损伤识别方法的思路是根据系统的响应数据建立自回归模型，以模型的自回归系数或残差量构造损伤指标来达到结构损伤识别的目的£11。其中具有代表性有:Sohn等⑵根据损伤前后模型残差的变化实现系统的损伤识别;N

6、air等宜根据结构振动响应信号建立了AR模型，实现了结构的损伤识别和定位;马高等［4］建立了AR-MA模型，通过ASCEbenchmark标准结构进行数值模拟，证明了该方法的可行性和有效性。但现有的AR模型损伤识别方法存在识别精度差、抗噪能力弱、所需模型输入值多等多个问题，并且现存的方法大多仅能在程度上对损伤进行相对判断，不能准确的判断损伤产牛的数值。为解决这些问题，木文将利用结构加速度响应构建新的AR模型，通过提取该AR模型的自冋归系数求解结构的刚度，在利用较少节点信息的基础上达到损伤位置识别和损伤程度判断的目的；

7、同时该方法还可以减少结构传感器数量的布置，降低结构健康监测的经济成本。2剪切型结构AR模型损伤识别方法2.1子结构划分将框架结构划分为多个子结构，按照“各个击破”的方法在子结构内部实现损伤的局部识别。将框架结构以三个节点为一个子结构，各子结构依次重合一个节点，划分不同的子结构，在各子结构内部以中间节点作为传感器簇的汇集节点，以相邻节点作为叶节点，建立分布式传感网络。在子结构内部利用局部节点上传感器同步采集到的结构加速度响应信号建立AR模型，提取其自冋归系数识别结构的刚度损失。2.2剪切型结构AR模型建立在外力P（t）

8、作用下多自由度系统的运动学微分方程可以表示为而对于剪切型框架结构而言，ni和k均为带状矩阵，且质量矩阵ni的带宽为1,刚度矩阵k的带宽为3。假设阻尼c为Rayleigh阻尼（c二卩m+入k,其中卩和入为常数），矩阵c的带宽为3,i表示第i楼层，则式（1）可以得到：其中，n为总楼层数。上式两端同时乘以且取期望E[・],假设节点的输入激励为白噪声，