基于反馈控制提高灵敏度的智能结构损伤识别及修复

摘要

结构物如飞机、航天器、桥梁、建筑物等在其服务年限内会受到各种载荷的作用和各种突发性外在因素的影响而存在着结构损伤的问题。损伤积累到一定程度有可能导致结构的突发性失效，造成财产的重大损失和人员的伤亡。为了保证结构的安全，有必要找出一种高效、实用的结构损伤识别方法以确定结构损伤是否发生及损伤发生的位置，并对结构进行修复。 当损伤发生时会引起结构物理特性（如：质量、刚度、阻尼）的改变，致使频率发生变化，利用频率变化的灵敏度可以在智能结构中进行无损检测。通常频率变化很小，难以起到有效的判别作用。为获得最大的频率变化灵敏度，本文采用遗传算法进行优化，得到最优的闭环频率。同时将反馈控制提高灵敏度的方法和相关性方法相结合，用于智能结构的损伤识别，前者通过极点配置法，将受控模型的频率设置为指定的频率，可以大大提高频率变化的灵敏度；后者要预先得到一组由确定损伤而引起的模态频率变化的信息，利用这些信息，可以得到已知频率变化和实测频率变化的相关性矩阵，进行损伤的识别。最后对受控结构进行仿真，并对此进行评估。仿真结果表明用相关性方法对闭环系统的损伤识别，不但可以提高识别的准确性，而且还可以提高对噪声的抑制能力。 采用模态位移和速度负反馈进行状态反馈控制，以此计算出各个作为作动器的压电片的控制力，以修复受损的智能结构动力学特性。通过算例进行数值仿真，结果表明，以此方法输入控制力可以对损伤结构的动态特性进行有效的修复。