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1、1005-0930(2011)05-0732-009TB123A10.3969/j.issn.1005-0930.2011.05.005基于分布式无线智能传感器网络的结构模态识别逯静洲1，Sung-HanSim2,金波3，BillieFSpencer,Jr21.烟台大学土木工程学院，山东烟台264005；2.伊利诺伊大学香槟分校土木与环境工程系，美国61801：3.中国地震局工程力学研究所，黑龙江哈尔滨150080摘要：利用美国伊利诺伊大学结构健康监测项目组研制的ISM400无线智能传感器，分别采用分布式和集中式数据采集方法，对一个简支层压板进行了振动测试试验.采用自然环境激励
2、技术(NExT)和特征系统实现算法(ERA)相结合的一种时域联合算法，仅利用输出信号对结构模态参数进行识别，并将识别结果与有限元模型的计算结果进行了对比分析.根据分布式与集中式两种数据采集处理方法识别的振动频率和模态振型，与有限元数值模拟结果吻合较好，验证了基于分布式数据采集的无线智能传感器网络在结构模态识别中的可行性.在大型土木工程结构需要布置大量传感器时，分布式无线智能传感器网络因其高度集成化和节约电源等优点，比采用传统的集中式数据采集方法更加高效实用.关键词：无线智能传感器网络；分布式数据采集；集中式数据采集；特征系统实现算法；环境激励2010-08-022010-12-
3、22国家留学基金(2007106678)；国家自然科学基金(10872178，50809064)；山东省自然科学基金(Q2007F04)；东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室开放基金逯静洲(1973-)男，博士，教授.E-mail：lujingzhou@sina.com-发自己的头：结果传送布式数据童较高的结构台理可信.-结构进行@@[1]StraserE,KiremidjianAS.AModular,wirelessdamagemonitoringsystemforstructures[R].BlumeEarthquakeEngineeringCenterRepo
4、rtNo.128,Stanford,CA,USA,1998@@[2]SpencerJrBF,Ruiz-SandovalME,KurataN.Smartsensingtechnology:opportunitiesandchallengers[J].JournalofStructuralControlandHealthMonitoring,2004,11:349-368@@[3]LynchJP,LohKJ.Asummaryreviewofwirelesssensorsandsensornetworksforstructuralhealthmonitoring[J].Shockan
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