影響結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的關(guān)鍵因素分析
摘要：目前已建成運(yùn)營(yíng)和在建的健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)很多，如何評(píng)價(jià)一個(gè)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的優(yōu)劣成為一個(gè)重要的課題。本文介紹了影響健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的三個(gè)關(guān)鍵因素:儀器設(shè)備的性能和精度，傳感器的優(yōu)化布置方法和數(shù)據(jù)的分析處理方法，特別對(duì)傳感器的優(yōu)化布置方法做了詳細(xì)列舉和簡(jiǎn)單比較。
關(guān)鍵詞：
結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)；傳感器靈敏度；傳感器優(yōu)化布置；數(shù)據(jù)分析處理
Analysis of the key factors of the structural health monitoring system
Abstract: As the economic and technological development, there have been many completed and on-going structural health monitoring system . How to evaluate the advantages and disadvantages of a health monitoring system became an important issue. This article describes the three key factors affecting health monitoring system: equipment performance and accuracy,optimal sensor placement method and data analysis and processing methods.On optimal sensor placement methods had made detailed and simple comparison.
Key words：SHM; Sensor sensitivity;Optimal sensor placement method; Data analysis and processing;
1. 引言
結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)( Structural Health Monitoring，SHM)是一種從營(yíng)運(yùn)狀態(tài)的結(jié)構(gòu)中獲取并處理數(shù)據(jù)，評(píng)估結(jié)構(gòu)的主要性能指標(biāo)(如可靠性、耐久性等)的有效方法。它結(jié)合了無(wú)損檢測(cè)(NDT)和結(jié)構(gòu)特性分析(包括結(jié)構(gòu)響應(yīng))，目的是為了診斷結(jié)構(gòu)中是否有損傷發(fā)生，判斷損傷的位置，評(píng)估損傷的程度以及損傷對(duì)結(jié)構(gòu)將要造成的后果。總的來說，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的基本內(nèi)涵即是通過對(duì)結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)狀態(tài)的監(jiān)控與評(píng)估，當(dāng)出現(xiàn)嚴(yán)重異常狀態(tài)時(shí)觸發(fā)預(yù)警信號(hào)，為結(jié)構(gòu)維護(hù)、維修與管理決策提供依據(jù)和指導(dǎo)。目前已建成運(yùn)營(yíng)和在建的健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)很多，如何評(píng)價(jià)一個(gè)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的優(yōu)劣成為一個(gè)重要的課題。
一個(gè)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的優(yōu)劣主要由以下3個(gè)因素決定:
（1）傳感器的靈敏性和精度，以及數(shù)據(jù)傳輸和采集設(shè)備的性能。高質(zhì)量的儀器設(shè)備能減少測(cè)量誤差，提高監(jiān)測(cè)效率;
（2）測(cè)點(diǎn)的空間分布，即傳感器的最優(yōu)布置問題。測(cè)點(diǎn)布置應(yīng)使獲得的測(cè)試數(shù)據(jù)盡量包含更多的結(jié)構(gòu)整體和局部的信息，目這些測(cè)點(diǎn)信息對(duì)于損傷應(yīng)是足夠敏感的，即具有較小的信息墑。實(shí)際工程中，傳感器數(shù)量受經(jīng)濟(jì)性限制不可能太多，因此優(yōu)化測(cè)點(diǎn)布置具有重要意義;
（3）測(cè)試數(shù)據(jù)的分析處理，現(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)不僅包含著大量的結(jié)構(gòu)信息，還有很多測(cè)量噪聲。而盡量克服噪聲的干擾，從測(cè)試數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確地捕捉出能反應(yīng)結(jié)構(gòu)損傷的特征信息是關(guān)鍵的一步。
其中儀器設(shè)備是硬件條件，測(cè)點(diǎn)的空間布置和測(cè)試數(shù)據(jù)的分析處理為軟件條件。
2. 健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的儀器設(shè)備
傳統(tǒng)的測(cè)量方法是用應(yīng)變片來測(cè)量系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)情況和所受的應(yīng)力。較常用的是電阻式應(yīng)變片。但這類應(yīng)變片由于其輸出功率較小、對(duì)電噪聲比較敏感，因此對(duì)后續(xù)的信號(hào)處理設(shè)備要求較高。從近些年的發(fā)展來看，用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的硬件設(shè)施越來越先進(jìn)，高性能的智能傳感器元件和信號(hào)采集裝備越來越多地在工程中得到應(yīng)用。最近發(fā)展起來的智能感知材料與傳感元件如光導(dǎo)纖維、電阻應(yīng)變計(jì)、疲勞壽命計(jì)、壓電材料、炭纖維、半導(dǎo)體材料和形狀記憶合金等被應(yīng)用到結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中。這些感知材料和傳感元件使結(jié)構(gòu)具有感知特性，能更好地實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與安全預(yù)警的功能。同時(shí)，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)先進(jìn)通訊技術(shù)的發(fā)展為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)信號(hào)的傳輸提供了有效乎段，結(jié)合高性能的計(jì)算機(jī)工作站，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、調(diào)用、在線分析成為可能。從多次國(guó)際健康監(jiān)測(cè)和損傷識(shí)別會(huì)議的成果來看，當(dāng)前的傳感器技術(shù)己經(jīng)達(dá)到較高的水平，在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中傳感器信息的獲取己經(jīng)不再是一個(gè)至關(guān)重要的問題，但在有限的成本下傳感器的合理選擇仍是健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要問題，依然會(huì)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的優(yōu)劣產(chǎn)生重要影響。
3.傳感器的優(yōu)化布置
傳感器的優(yōu)化布置決定了能否獲得大型結(jié)構(gòu)的整體信息和局部信息，也決定了測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)結(jié)構(gòu)損傷變化的敏感性。如何安排有限數(shù)量的傳感器實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)狀態(tài)改變信息的最優(yōu)采集，是大型結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)之一。較早研究傳感器的最優(yōu)布置問題是在航天領(lǐng)域和大型機(jī)械結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)控制和系統(tǒng)識(shí)別中。以下是較有影響的幾種傳感器布置方法的介紹：
3.3.模態(tài)動(dòng)能法
模態(tài)動(dòng)能法是傳感器布置理論發(fā)展中的第一個(gè)較理性的量化方法，它發(fā)展了傳統(tǒng)的依賴測(cè)試工程師挑選結(jié)構(gòu)振幅較大的位置布置傳感器的經(jīng)驗(yàn)法，通過比較選擇待選測(cè)點(diǎn)中模態(tài)動(dòng)能較大的位置布置傳感器。模態(tài)動(dòng)能法考慮了結(jié)構(gòu)各待選傳感器位置對(duì)目標(biāo)模態(tài)的動(dòng)力貢獻(xiàn)，粗略地計(jì)算在相應(yīng)位置可能的最大模態(tài)響應(yīng)。其優(yōu)點(diǎn)在于可能通過選擇模態(tài)動(dòng)能較大的點(diǎn)提高結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)響應(yīng)信號(hào)測(cè)量時(shí)的信噪比，這對(duì)于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中環(huán)境噪音較大的情況較為合適。因此，模態(tài)動(dòng)能法一般用于在較復(fù)雜的測(cè)點(diǎn)布置中初選傳感器位置。
3.2.特征向量乘積法和模態(tài)分量加和法
與模態(tài)動(dòng)能法相似，特征向量乘積法計(jì)算模態(tài)矩陣行向量絕對(duì)值的積，而模態(tài)分量加和法則計(jì)算模態(tài)矩陣奮各行絕對(duì)值的和。此處，特征向量即是結(jié)構(gòu)的各階模態(tài)，由于應(yīng)用領(lǐng)域的不同和歷史的原因而有不同的稱謂，如同模態(tài)與振型一樣，下文中不做區(qū)別加以應(yīng)用。
按照特征向量乘積法，傳感器根據(jù)下式布置在模態(tài)矩陣必各行乘積絕對(duì)值較大的位置特征向量乘積法有利于避免在結(jié)構(gòu)模態(tài)的節(jié)點(diǎn)或者其附近布置傳感器，有可能測(cè)得較大的模態(tài)動(dòng)能。但其缺點(diǎn)在于，該法傾向于將傳感器集中布置在結(jié)構(gòu)的一個(gè)小區(qū)域內(nèi)，在大型的復(fù)雜結(jié)構(gòu)中不太適用。
與特征向量乘積法相類似，模態(tài)分量加和法將結(jié)構(gòu)模態(tài)矩陣每一行的絕對(duì)值相加，選取其中較大者作為傳感器的位置。特征向量乘積法和模態(tài)分量加和法比較符合一般的結(jié)構(gòu)測(cè)試經(jīng)驗(yàn)，而且計(jì)算簡(jiǎn)單，較受測(cè)試工程師青睞。然而實(shí)踐表明，這兩種方法雖然有助于避免選擇結(jié)構(gòu)各階模態(tài)節(jié)點(diǎn)或者模態(tài)動(dòng)能較小的位置，但是它們只能粗略地算出較好的傳感器布置位置，并不能得出最佳的傳感器位置組合。所以特征向量乘積法和模態(tài)分量加和法與模態(tài)動(dòng)能法相似，只能用于初選傳感器的位置。
3.3.有效獨(dú)立法
有效獨(dú)立法由Kammer提出，是目前傳感器布置中影響最廣泛的一種方法。它從所有可能測(cè)點(diǎn)出發(fā)，利用模態(tài)矩陣形成信息陣，按照各測(cè)點(diǎn)對(duì)目標(biāo)模態(tài)矩陣獨(dú)立性的貢獻(xiàn)排序，依次刪除對(duì)其秩貢獻(xiàn)最小的待選測(cè)點(diǎn)，從而優(yōu)化Fisher信息陣而使感興趣的模態(tài)向量盡可能保持線性無(wú)關(guān)。 Kammer給出的有效獨(dú)立法計(jì)算過程為:刪除有效獨(dú)立系數(shù)向量中最小的元素所對(duì)應(yīng)的傳感器位置，也即刪除對(duì)目標(biāo)模態(tài)矩陣必獨(dú)立性貢獻(xiàn)最小的行;再重新組成Fisher信息陣計(jì)算式，然后再刪除有效獨(dú)立系數(shù)向量中最小的元素所對(duì)應(yīng)的傳感器位置;這樣每次刪除一個(gè)位置，直到達(dá)到所需要的傳感器數(shù)量為止。同時(shí)，有效獨(dú)立系數(shù)也可以直接通過模態(tài)矩陣所形成投影矩陣的對(duì)角元直接計(jì)算得到。
還有許多有效獨(dú)立法的導(dǎo)出方法，例如能量?jī)?yōu)化技術(shù)就是綜合有效獨(dú)立法和模態(tài)動(dòng)能法而得到的。一項(xiàng)研究表明能量?jī)?yōu)化技術(shù)看起來相對(duì)較好，因?yàn)樗撤N程度上避免了有效獨(dú)立法會(huì)導(dǎo)致傳感器布置位置集中，而且不能使MAC矩陣的非對(duì)角元相對(duì)較小的缺點(diǎn)。其他的導(dǎo)出方法包括對(duì)不同的模態(tài)進(jìn)行加權(quán)，例如留數(shù)加權(quán)或者質(zhì)量加權(quán)。
3.4 .MinMAC
MinMAC法由Carne和Dohrmann提出，目的在于盡可能使通過有限元法算出的結(jié)構(gòu)振型與在動(dòng)力測(cè)試中識(shí)別出的結(jié)構(gòu)振型相匹配。因此，識(shí)別出的結(jié)構(gòu)各階振型首先必須彼此能夠區(qū)別開來，也即由傳感器布置位置所定義的結(jié)構(gòu)各階振型必需線性獨(dú)立。這就相當(dāng)于要求各振型向量間的夾角盡可能較大，或者是各單位振型向量間的點(diǎn)積盡可能小。所以，計(jì)算中采取逐步使MAC矩陣 (模態(tài)保證準(zhǔn)則矩陣)的非對(duì)角元最大元素在每次迭代中最小化的辦法。MinMAC法的具體過程如下:(1)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)選擇初始若干傳感器位置(少于所需傳感器數(shù)目)。(2)增加一個(gè)待選傳感器位置，計(jì)算其MAC矩陣并存儲(chǔ)最大的非對(duì)角元，然后更換增加的傳感器為另一個(gè)待選傳感器位置，重新計(jì)算其MAC矩陣并存儲(chǔ)最大的非對(duì)角元，這樣繼續(xù)下去直至所有的待選傳感器位置都被計(jì)算過。然后比較所存儲(chǔ)的各個(gè)最大的非對(duì)角元，選擇其中最小者，在其所對(duì)應(yīng)的位置布置一個(gè)傳感器。(3)按照第2步的方法重復(fù)增加傳感
器，直到所需要的傳感器數(shù)目為止。MinMAC法通過這種方式使每一個(gè)新增加的傳感器都能使MAC矩陣非對(duì)角元素最大值最小化。
3.5.模態(tài)矩陣的QR分解法
模態(tài)矩陣的QR分解法由Link等提出用來確定傳感器的布置位置，計(jì)算方法為首先對(duì)結(jié)構(gòu)振型矩陣的轉(zhuǎn)置進(jìn)行正交三角分解((QR分解)，然后選擇分解后的正交矩陣Q的前s列所對(duì)應(yīng)的位置布置傳感器。由其計(jì)算過程可知，QR分解法的核心思想在于找到模態(tài)矩陣線性獨(dú)立的行，這樣同時(shí)也使MAC矩陣的非對(duì)角元得到最小化Link認(rèn)為m個(gè)傳感器已經(jīng)足夠，多余的((s—m)個(gè)傳感器益處不多，還會(huì)使原先的二個(gè)傳感器與后增加的的s－m個(gè)傳感器線性相關(guān)，會(huì)增大MAC矩陣的非對(duì)角元。
3.6.奇異值分解法
與有效獨(dú)立法相似，奇異值分解法直接分解質(zhì)量加權(quán)的信息陣，然后最大化Fisher信息陣最小的奇異值。另外一個(gè)方法是利用信號(hào)子空間的相關(guān)性概念，通過奇異值分解所形成的Hankel矩陣。該法表明利用模態(tài)矩陣形成的信息陣和其奇異值在某些條件下是等價(jià)的。
3.7.Guyan縮減法
Guyan縮減法的思路在于把傳感器布置在縮減后保留的主自由度上，因?yàn)閯偠荣|(zhì)量比小的結(jié)構(gòu)自由度能有效地保留結(jié)構(gòu)較多的模態(tài)動(dòng)能該法的缺點(diǎn)在于只保留了結(jié)構(gòu)的低階模態(tài)，同時(shí)受有限元網(wǎng)格劃分大小的影響較大。其他的模型縮減方法如:改進(jìn)縮減法(improved reduction method)和系統(tǒng)等價(jià)縮聚法(system equiva-lent reduction expansion process)等由于保留了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性使傳感器布置位置有一定程度的改進(jìn)。和模型縮減法相似的另一個(gè)有效方法是靜變位法，它首先計(jì)算結(jié)構(gòu)在單位載荷作用下的靜變位形狀，認(rèn)為結(jié)構(gòu)各階振型為其靜變位形狀的線性組合，然后將傳感器布置在那些線性組合擬合得最好的位置。
3.8.空間域采樣法
該法由Stubbs等提出，可視為是香農(nóng)時(shí)域采樣定理在空間域的推廣。該法認(rèn)為傳感器的布置位置僅僅取決于最高階感興趣的模態(tài)，若要有效地區(qū)分它們，各傳感器的間隔不能大于最高階模態(tài)的半波長(zhǎng)。該法是一種等距離布置傳感器的方法，其缺點(diǎn)在于沒有考慮到結(jié)構(gòu)低階模態(tài)。因此，低階模態(tài)的節(jié)點(diǎn)或者模態(tài)動(dòng)能較小的位置很可能包含在所選擇的測(cè)點(diǎn)中，致使較為重要的結(jié)構(gòu)低階模態(tài)由于信噪比較低而分辨率較差。
另一種與空間域采樣法相似的方法是利用Chebyshev多項(xiàng)式的零點(diǎn)選擇傳感器的位置，其基本原理是Chebyshev多項(xiàng)式用于逼近連續(xù)函數(shù)比其他類型的正交多項(xiàng)式更準(zhǔn)確，能夠減小Gibbs現(xiàn)象，也即縮小插值誤差的最大值。在Chebyshev的零點(diǎn)布置傳感器，測(cè)試得到的模態(tài)會(huì)更接近于理論模態(tài)。然而，該法的缺點(diǎn)在于Chebyshev多項(xiàng)式零點(diǎn)常聚集在測(cè)量區(qū)間的兩端而不是中間，而結(jié)構(gòu)測(cè)點(diǎn)的模態(tài)動(dòng)能中間部分一般比兩端高許多。在傳感器布置理論的研究中，也有采用樣條差值函數(shù)近似來布置傳感器的。
3.9.基于信息論的傳感器布置方法
對(duì)于經(jīng)過可靠性檢驗(yàn)后的原始采集數(shù)據(jù)，根據(jù)采集數(shù)據(jù)類型的不同，將分別在時(shí)域和頻域內(nèi)進(jìn)行處理分析。時(shí)域分析具有直觀和準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn)，可直接在時(shí)間域內(nèi)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，能夠便利的表達(dá)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)以及特征值，比較適合例如應(yīng)力、溫度、位移等健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的處理。頻域分析通過圖解分析法分析數(shù)據(jù)在頻域內(nèi)的能量分布來獲取特征參數(shù)，比較適合例如脈動(dòng)風(fēng)及振動(dòng)等健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的處理。
對(duì)于在時(shí)域內(nèi)進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)，根據(jù)研究對(duì)象數(shù)量的差異其處理流程亦有不同。對(duì)于單一研究對(duì)象，數(shù)據(jù)處理的目的是揭示研究對(duì)象在時(shí)域內(nèi)的趨勢(shì)變化規(guī)律以及特征值，因此其主要進(jìn)行的數(shù)據(jù)處理類型為趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)和特征值統(tǒng)計(jì)。對(duì)于多個(gè)研究對(duì)象，數(shù)據(jù)處理的目的是揭示研究對(duì)象間的相關(guān)規(guī)律，因此其主要進(jìn)行的數(shù)據(jù)處理類型為相關(guān)性分析和回歸分析。
4.2.健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理方法
4.2.1可靠性檢驗(yàn)
監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析必須建立在準(zhǔn)確有效的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)之上，低精度和異常的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)常常影響數(shù)值分析的結(jié)果，故有必要對(duì)原始采集數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性檢驗(yàn)?？煽啃詸z驗(yàn)一般分為兩步，第一步為數(shù)據(jù)異常原因分析，第二步為異常數(shù)據(jù)剔除處理。第一步中首先繪制數(shù)據(jù)時(shí)程圖形，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)期觀察。經(jīng)觀察可發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)出現(xiàn)的規(guī)律，
針對(duì)異常數(shù)據(jù)表現(xiàn)出的規(guī)律對(duì)數(shù)
據(jù)異常的原因進(jìn)行分析，若能夠從硬件層而解決問題即從硬件層而解決問題，否則可進(jìn)入第二步處理一一異常數(shù)據(jù)剔除處理。異常數(shù)據(jù)剔除處理的具體方法由數(shù)據(jù)異常的規(guī)律和特點(diǎn)而定，常用的方法有基于設(shè)計(jì)指標(biāo)的固定閥值剔除法和基于統(tǒng)計(jì)樣本的動(dòng)態(tài)剔除法。
4.2.2統(tǒng)計(jì)分析
對(duì)于單一研究對(duì)象在時(shí)域范圍內(nèi)進(jìn)行處理分析通常采用統(tǒng)計(jì)分析方法，主要包括趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)和特征值統(tǒng)計(jì)。首先，主要分析該研究對(duì)象在時(shí)間軸上的變化情況，通過繪制研究對(duì)象的時(shí)程圖形分析該研究對(duì)象有無(wú)周期性、單個(gè)周期內(nèi)的變化規(guī)律及多個(gè)周期內(nèi)的變化趨勢(shì)等。其次，對(duì)研究對(duì)象繪制頻率分布直方圖，統(tǒng)計(jì)其概率分布規(guī)律并計(jì)算分布特征值，如平均值、眾值、極值及方差等。
4.2.3相關(guān)分析與回歸分析
對(duì)于兩個(gè)或兩個(gè)以上研究對(duì)象在時(shí)域范圍內(nèi)進(jìn)行處理分析時(shí)常進(jìn)行一系列分析，首先進(jìn)行相關(guān)性分析，其次進(jìn)行回歸分析，最后進(jìn)行回歸分析預(yù)測(cè)或其他分析。相關(guān)性分析的具體方法是繪制兩個(gè)變量的散點(diǎn)圖，當(dāng)其緊密地群聚于一條直線的周圍時(shí)，可以判斷變量間存在強(qiáng)相關(guān)性。
回歸分析主要是建立因變量與自變量之間的函數(shù)關(guān)系模型。回歸分析中，當(dāng)研究對(duì)象只涉及因變量和一個(gè)自變量時(shí)，叫做一元回歸分析;當(dāng)研究對(duì)象涉及因變量和兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量時(shí)，叫做多元回歸分析。此外，又依據(jù)自變量與因變量的函數(shù)表達(dá)式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。通常線性回歸分析法是最基本的分析方法，遇到非線性回歸問題可以借助數(shù)學(xué)手段轉(zhuǎn)化為線性回歸問題。回歸分析中最常用的方法是最小二乘法，最小二乘法是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。
回歸分析預(yù)測(cè)，是在建立自變量與因變量的回歸方程后，將回歸方程作為預(yù)測(cè)模型，根據(jù)自變量在預(yù)測(cè)期的數(shù)量變化來預(yù)測(cè)因變量的變化。回歸分析預(yù)測(cè)法是一種具體的、行之有效的、實(shí)用價(jià)值很高的預(yù)測(cè)方法。正確應(yīng)用回歸分析預(yù)測(cè)法時(shí)應(yīng)注意:①用定性分析判斷現(xiàn)象之間的依存關(guān)系;②避免回歸預(yù)測(cè)的任意外推;③應(yīng)用合適的數(shù)據(jù)資料。
4.2.4功率譜分析
對(duì)于某些研究對(duì)象需要對(duì)其在頻域范圍內(nèi)進(jìn)行處理分析，橋梁健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中所涉及的研究對(duì)象有脈動(dòng)風(fēng)數(shù)據(jù)和振動(dòng)數(shù)據(jù)等。其具體的處理方法中最常做的分析是功率譜分析，功率譜分析的優(yōu)點(diǎn)是功率譜密度函數(shù)可以更明顯的將頻域特征值表現(xiàn)出來。功率譜分析又可分為自功率譜分析與互功率譜分析。
5. 總結(jié)
在國(guó)外，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)已有較多的應(yīng)用，除應(yīng)用于大跨橋梁外，已經(jīng)開始應(yīng)用到高層復(fù)雜建筑的監(jiān)測(cè)。在國(guó)內(nèi)，由于健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)集成技術(shù)復(fù)雜，成本昂貴，我國(guó)的健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)多應(yīng)用于大跨橋梁，隨著經(jīng)濟(jì)及技術(shù)的發(fā)展，近幾年結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用逐漸增多，
設(shè)計(jì)運(yùn)營(yíng)更好的健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)依然是土木工程領(lǐng)域一個(gè)重要的研究方向。
影響健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)優(yōu)劣的因素有很多，儀器設(shè)備的選擇是控制一個(gè)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)成本的關(guān)鍵，傳感器的優(yōu)化布置是健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中面臨的關(guān)鍵問題，數(shù)據(jù)分析處理是健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)過程的關(guān)鍵問題。這三個(gè)方面是影響一個(gè)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)優(yōu)劣的關(guān)鍵因素，也是結(jié)構(gòu)健康監(jiān)系統(tǒng)研究的主要方向。
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