基于遗传算法及模态置信准则的振动传感器优化布局策略——在有限资源下实现信号价值的最大化

简介：
本研究提出了一种结合遗传算法和模态置信准则的创新方法，旨在有限资源配置条件下优化振动传感器布局，以最大化信号的价值与效能。 本段落提出了一种基于遗传算法与模态置信准则的振动传感器优化布置策略，在有限资源条件下实现信号价值的最大化采集。在噪声污染严重的环境中，如何用有限数量的传感器获取最充分且最有价值的振动信息是一个关键问题，该方法旨在为未来振动传感器布局提供一种有效的方法和标准。 现有的问题是：增加传感器的数量并不一定能够线性地提高测量效果；相反，随着传感器数量的增长，系统中配套设备与耗材的需求也会成倍增长。这不仅会显著提升监测成本、延长监测时间，并且还会降低整个系统的可靠性。 本段落提出的优化布置准则为模态置信准则，而遗传算法则是用于实现这一目标的优化求解方法。通过该策略可以寻找到最优测点组合，使这些最佳位置上的振动信号能够形成一个具有最小非对角元值的模态置信矩阵，从而保证了所采集到的信息的有效性和可靠性。 模型基于MATLAB开发完成，并且在使用过程中无需进行繁琐的参数调整操作。只需输入相关数据即可直接运行并获得结果。该方法的核心关键词包括振动传感器、优化布置策略、模态置信准则以及遗传算法等概念和技术，适用于解决有限数量传感器下的信号采集难题及提高监测效率等问题。