一种高损伤敏感性的桁架结构损伤实时监测系统的制作方法

技术特征：

1.一种高损伤敏感性的桁架结构损伤实时监测系统，包括安装在桁架结构节点测点上的双向加速度传感器子系统、数据采集子系统、数据分析子系统、损伤定位结果实时显示子系统、决策子系统；其中数据采集子系统采集并存储桁架结构节点测点纵向和竖向的加速度信号；数据分析子系统调用数据采集子系统得到的双向加速度信号，利用高损伤敏感性的桁架结构损伤实时监测系统进行结构损伤识别，得到桁架结构中桁架杆的损伤情况；损伤定位结果实时显示子系统根据数据分析子系统得到的结果实时显示损伤杆件的位置；决策子系统根据结构损伤情况做出决断，若无损伤杆件，则反馈桁架结构中所有杆件均无损伤的提示；若有损伤杆件，则利用无损检测技术检测损伤杆件的损伤程度，并据损伤严重程度做出更换或维修决策；

其特征在于高损伤敏感性的桁架结构损伤实时监测系统的结构损伤识别方法包括如下步骤：

步骤一、加速度传感器布置：将要监测的桁架结构整体或者桁架子结构中的每个桁架节点选为测点并在每个测点上各布置一个双向加速度传感器用于测试其沿着桁架结构纵向和竖向两个方向的加速度；也可以在每个测点上分别布置一个纵向加速度传感器和一个竖向加速度传感器；

步骤二、安装数据采集子系统和数据分析子系统：在桁架结构中或其附近安装数据采集仪器和一台包含数据分析子系统的电子计算机，采集桁架结构无损状态时测点的双向加速度信号存储到系统中；每隔M分钟，数据分析系统同时调用无损状态时M分钟时段及过去M分钟时段内的双向加速度信号进行桁架结构的多次损伤识别；每次识别中损伤前后的加速度响应数据点数应相同：将M分钟数据按照时间长度等分为5组数据，则损伤前后均可得到5组不同的数据，损伤前的任一组数据与损伤后的任一组数据可进行一次损伤识别，则共可执行25次损伤识别过程；选择其中的任意n次损伤识别过程的平均结果作为最终的损伤监测结果，n不小于20；具体的损伤定位步骤如下：

1)根据桁架杆i两端节点处测得的在整体坐标系下的双向加速度响应和获得桁架节点处在沿桁架杆方向及在该桁架杆所在的桁架平面内垂直于该桁架杆的方向组成的局部坐标系下桁架节点处沿着该桁架杆方向的加速度响应和其中和分别代表整体坐标系下桁架杆i两端节点在不同方向的加速度：down代表下端节点或左端节点处，up代表上端节点或右端节点处，x、y分别代表整体坐标系下x和y方向的加速度；和分别代表桁架杆下端或左端节点、上端或右端节点处在局部坐标系下沿着桁架杆方向的加速度响应；对任意一根桁架杆i，根据如下公式进行加速度响应转换：

a d o w n i = cosαa x , d o w n + sinαa y , d o w n - - - ( 1 ) ]]>

a u p i = cosαa x , u p + sinαa y , u p - - - ( 2 ) ]]>

2)由如下公式计算桁架杆i沿轴向加速度变化的离散度ASA_i：

ASA i = var ( a u p i - a d o w n i ) , i = 1 , 2 , ... , m - - - ( 3 ) ]]>

其中m是所有被监测杆件的总数；

3)获得监测桁架杆件处轴向加速度变化离散度波形在损伤前后的相对变化率ΔASA_i：

ΔASA i = ( ASA i d a m a g e d μ ‾ d a m a g e d - ASA i h e a l t h y μ ‾ h e a l t h y ) / ASA i h e a l t h y μ ‾ h e a l t h y - - - ( 4 ) ]]>

其中和分别是损伤前后所有杆件的ASA值的均值；

4)计算损伤指标DI：由式(5)得到第k次识别过程的离散度波形相对变化率k＝1,2,…,n，n为损伤识别过程总次数且不小于20；对于其中每一次损伤识别过程，将所有杆件的值进行归一化处理：

( ΔASA i k ) * = ΔASA i k / m a x i ( ΔASA i k ) - - - ( 5 ) ]]>

损伤指标DI，即平均归一化桁架杆轴向加速度离散度波形相对变化率，通过如下公式计算：

DI i = 1 n Σ k = 1 n ( ΔASA i k ) * - - - ( 6 ) ]]>

5)桁架杆损伤定位：若桁架杆i的损伤指标DI_i的值大于阈值ε，则将桁架杆i判定为损伤杆，即：

损伤杆件＝{DI_i＞ε；i＝1,2,...,m} (7)

其中阈值ε根据结构无损工况的损伤定位结果即各桁架杆的损伤指标DI的值来确定，方法如下：获得结构损伤前采集的任意两个M分钟时段的加速度信号分别作为一对损伤前后的加速度信号代入以上步骤(1)～(5)观察所有待监测杆件的DI_i值，阈值ε是一个略大于无损工况下所有杆件DI_i的值来避免将无损杆误判为损伤杆。