基于随机子空间和统计模型的输电塔损伤识别

doi:10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2023.02.017

首页 > 过刊浏览>2023年第43卷第2期 >329-335. DOI:10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2023.02.017

基于随机子空间和统计模型的输电塔损伤识别
DOI:
                        10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2023.02.017
                    
作者:
                        
                        
                    
作者单位:1.北方工业大学土木工程学院 北京,100144;2.哈尔滨工业大学结构工程灾变与控制教育部重点实验室 哈尔滨,150090;3.哈尔滨工业大学土木工程智能防灾减灾工业和信息化部重点实验室 哈尔滨,150090;4.国网温州供电公司 温州,325000
作者简介:
通讯作者:周文松，男，1976年11月生，教授、博士生导师。主要研究方向为结构健康监测与无损检测。E-mail： zhouwensong@hit.edu.cn
中图分类号:TB123
基金项目:国家电网公司科技资助项目（5200-201919121A-0-0-00）；浙江省电力实业总公司科技资助项目（CF058807002021006）

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针对输电塔结构，给出一种基于随机子空间结合统计模型的损伤诊断方法，利用输电塔振动响应信号挖掘数据统计特征并构建高灵敏损伤诊断指标实现输电塔结构局部构件的损伤检测。首先，获取输电塔结构的瞬态动力响应数据；其次，利用随机子空间法识别模态参数，构造名义模态参数，并定义一个与参数识别过程相关的残差向量表征结构动力参数变化；最后，计算该残差对结构参数的灵敏度，并构造残差灵敏度的χ²统计量作为结构损伤诊断指标。通过数值模拟及现场试验对某足尺输电塔结构进行分析，结果表明，上述方法可有效对输电塔结构局部构件的螺栓松动、杆件破坏等损伤进行识别。

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收稿日期:2021-07-07
最后修改日期:2021-09-30
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在线发布日期: 2023-06-27
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