基于AR模型和倒谱测距的输电塔损伤识别

摘要

结构损伤识别检测在国家推进现代化的过程中越来越成为一个重要的研究领域，结构损伤识别的方法也多种多样。其中，把采集结构受到激励后的动力响应作为损伤的基础是全局损伤识别法重点，这种方法应用广泛，原因之一是与很多技术交织在一起，例如传感技术、信号采集、数据处理、信息管理、数据通信等等。基于结构的动力响应信息的结构损伤识别方面的研究，一直被学者们挖掘研究。　　基于时间序列分析的结构损伤识别方法是以结构在外荷载作用下的动力响应信息为基础，分析与之对应的时间序列模型，通过构建的损伤指标来对结构的损伤进行识别，由于只需要获取结构不同状态下的动力响应便可进行识别，这种方法广泛的应用于框架结构、桥梁的损伤识别。但是在输电塔结构上还处于研究阶段，本文研究的主要内容是基于AR模型倒谱距离理论的CMI损伤转换指标对输电塔结构的损伤识别，本文提取结构的动力信息是结构的加速度动力响应。　　本文首先叙述了在损伤识别领域的各种方法。其中，把基于时间序列分析的方法当作重点进行了阐述。AR、MA、ARMA等模型都属于时间序列模型，本文就是采用的AR模型进行损伤识别。接着阐述了AR模型相关的理论，重点叙述了AR模型建模的过程，紧接着介绍了关于倒谱距离的理论，提出基于AR模型倒谱距离理论的CMI指标。之后在次损伤指标的基础上，更进一步提出CMI损伤转换指标。本文通过一个数值模拟按步骤获取输电塔结构的加速度时间序列、检验其平稳性、对其进行模型识别、模型定阶、模型参数估计、模型的适应性检验，到最后识别结构的损伤，从理论上说明该方法对于输电塔结构的损伤识别的适用性，最后通过一个具体的实验进行了验证。AR模型本属于经济学范畴的时间序列模型系列，本文基于输电塔结构的动力响应即加速度时间序列，通过建立AR模型结合倒谱距离理论采用转换的CMI损伤指标实现输电塔结构的损伤识别，并且取得了不错的结果。

目录

1 绪论

1.1选题的背景及意义

1.2 结构损伤识别方法研究综述

1.2.1 基于力学理论损伤检测方法

1.2.2 基于神经网络的结构损伤识别方法

1.2.3 基于小波分析的结构损伤检测

1.3基于时间序列模型的损伤识别方法

1.4.1 本文的内容

1.4.2 本文的具体章节安排

2 AR模型的基本理论

2.1 AR模型简介

2.2 AR模型的性质

2.3 AR模型的建立

2.3.1模型的识别

2.3.2 模型的定阶

2.3.3 模型的参数估计

2.3.4 模型自适应性检验

2.4 本章小结

3 基于AR模型和倒谱距离的损伤识别

3.1 引言

3.2 ARMA模型的倒谱距离

3.3 AR模型之间的倒谱距离

3.4 CMI损伤转换指标

3.5 预白化过滤器

3.6 运用AR模型对结构进行损伤识别的流程

3.7 本章小节

4 输电塔损伤识别的数值仿真

4.1 输电塔模型

4.2 结构的激励

4.3 结构的加速度响应

4.3.2 Wilson-θ法计算加速度的步骤

4.3.3输电塔结构响应

4.4 AR模型的建立

4.5 线性损伤识别的结果

4.6 本章小结

5 输电塔损伤识别的实验研究

5.1 输电塔模型的介绍

5.2输电塔模型的加载方式

5.3.1实验观测设备

5.3.2测点布置

5.3.3损伤工况

5.4 输电塔结构AR模型的建立

5.5 输电塔结构的损伤识别结果

5.6 本章小结

6 结论和展望

6.1主要结论

6.2 展望

参考文献

附录

A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录

B. 学位论文数据集

致谢