基于声发射和振动信号统计因果分析的结构健康监测熵方法

简介：
在实施结构健康监测（SHM）过程中，声发射（Acoustic Emission, 简称AE）与振动信号被视为损伤识别的关键指标。随着技术的进步，多学科知识的整合以及参数间协同效应对损伤评估模型提出了更高的技术要求。基于此背景，提出了一种基于参数所对应的结构损伤因果分析方法，并利用该方法构建了结构损伤信息熵（Structural Damage Information Entropy, 简称SDIE）向量，以概率方式实现损伤原因的推断与定位。本研究中的结构健康监测方法依赖于声发射和振动信号的统计因果分析原理。该文提出了一种基于声发射与振动信号统计因果关系的新颖熵计算模型，该模型通过监测数据构建时域特征波（Time Domain Feature Wave，简称TFW），并利用结构强度退化因子（Damage Factor，简称DF）来定义损伤信息指数向量。研究中采用疲劳指数作为损伤评估指标，并提出了基于因果强度的最可能损伤原因识别方法。为了验证该模型的有效性，通过有限元分析模拟了砂石-桁架结构的疲劳响应过程，结果表明所提出的损伤评估方法具有较高的准确性和可靠性，并能为工程结构健康监测提供理论支持和实践指导。这项研究证实了结构健康监测在保障工程系统安全方面发挥着关键作用。该系统利用传感器对物理参数的变化进行监测，从而实现潜在损伤的早期识别。然而，在实际应用中，如何有效整合多学科知识以及控制参数间的相互影响仍面临诸多技术难题。通过引入基于参数信息熵的新方法，本研究成功地攻克了上述技术瓶颈。 基于声发射与振动信号的统计分析，该方法通过构建时间域特征波来捕捉结构在不同状态下的行为特性，并从而建立结构损伤信息熵向量模型。研究者们基于概率理论的发展，提出了结构损伤因果关系的数学表达式，并在此基础上能够有效识别并量化损伤现象中各因素间的相互作用及其影响程度。文章阐述了一种基于因果逻辑不确定性的统计损伤识别方法，并提出了因果强度指数来确定最可能的损伤原因。该方法通过引入疲劳指数评估结构损伤，并结合数学模型进行预测分析，从而实现了对结构受损程度的量化评价。研究结果表明，在砂石-桁架结构中应用该方法可以有效提高损伤诊断的准确率和可靠性；基于实证研究证实了其在复杂工程问题中的适用性。此外，文章还阐述了结构健康监测的一些基本概念。例如参数信息熵的概念，即通过这些信息来衡量结构的状态变化。在结构健康监测中，熵方法被采用以从复杂信号中提取有意义的信息。通过熵值的变化来反映系统从有序向无序的转变，这种转变通常由结构损伤引起。 研究获得了中国国家自然科学基金和中国留学基金委员会的重要支持，这一成果进一步凸显了该研究在学术界的地位与价值。得益于上述资金支持，研究团队能够系统地探索如何通过声发射与振动信号的联合分析方法来开发有效的结构健康监测技术。此外，该文献所附的日期、数字对象标识符（DOI）作为科研出版的标准信息，在确保文章发布、引用和检索质量方面发挥了关键作用。 在现代工程学中，结构健康监测是一项融合性极强的多学科交叉研究。它涵盖了材料力学、机械设计、信息处理以及计算机应用等多个基础学科领域。面对技术发展的新趋势，如何通过整合不同领域的知识与参数信息来全面评估结构健康状态仍面临诸多难题。本研究致力于开发一种新型的数据驱动诊断技术，该方法以参数信息熵为基础构建了统计因果模型，从而为结构健康监测提供了一种创新性的解决方案。