【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及機(jī)械設(shè)備的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)信息，具體為一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、在船舶、車(chē)輛、汽車(chē)、航空航天等許多工程領(lǐng)域，通常是通過(guò)各種類型傳感器采集的方式獲取復(fù)雜機(jī)械設(shè)備的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)信息，這些設(shè)備的工作狀態(tài)也許關(guān)系到整個(gè)機(jī)械系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，比如船舶主機(jī)和汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)等。傳統(tǒng)的測(cè)量方式是通過(guò)傳感直接獲取。
2、但在實(shí)際工程中，由于機(jī)械設(shè)備體積過(guò)大(自由度數(shù)量龐大)，且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，會(huì)使得有限的傳感器數(shù)量可能難以準(zhǔn)確反應(yīng)結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)或性能，甚至空間狹小等原因使得某些關(guān)鍵位置的響應(yīng)無(wú)法直接測(cè)量，這為結(jié)構(gòu)的整體的機(jī)械性能和健康狀況評(píng)估帶來(lái)了挑戰(zhàn)。
3、因此，使用有限的測(cè)量響應(yīng)重構(gòu)出其余所需位置處的響應(yīng)，對(duì)內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)健康狀況評(píng)估具有重大意義。有許多研究為了獲取準(zhǔn)確的重構(gòu)響應(yīng)，需要依賴于精細(xì)的有限元模型，通過(guò)信號(hào)處理的方法獲取響應(yīng)傳輸關(guān)系后對(duì)響應(yīng)進(jìn)行重構(gòu)。
4、許多復(fù)雜設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，難以獲取其精細(xì)的有限元模型或建模周期過(guò)長(zhǎng)。所以需要根據(jù)有限的測(cè)點(diǎn)響應(yīng)通過(guò)濾波算法等將其他位置響應(yīng)進(jìn)行重構(gòu)，重構(gòu)的過(guò)程中會(huì)受到很多參數(shù)的影響，其中最重要的一個(gè)參數(shù)就是重采樣力度。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、鑒于上述存在的問(wèn)題，提出了本專利技術(shù)。
2、因此，本專利技術(shù)解決的技術(shù)問(wèn)題是：如何確定重采樣力度、準(zhǔn)確計(jì)算出待測(cè)位置振動(dòng)響應(yīng)的技術(shù)問(wèn)題，從而為一些復(fù)雜機(jī)械設(shè)備的維修保養(yǎng)以及更換提供準(zhǔn)確的參考。
3、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本專利
4、依據(jù)待測(cè)內(nèi)燃機(jī)幾何模型，通過(guò)有限元軟件計(jì)算約束下的模態(tài)，提取模態(tài)基本信息；
5、根據(jù)模態(tài)基本信息，構(gòu)建離散的狀態(tài)矩陣、輸入矩陣輸出矩陣和直接傳輸矩陣；
6、選擇特定位置作為預(yù)測(cè)點(diǎn)，并在內(nèi)燃機(jī)上均勻分布有限個(gè)測(cè)點(diǎn)，在內(nèi)燃機(jī)在工作狀態(tài)下，收集離散化的時(shí)域數(shù)據(jù)；
7、依據(jù)采集的時(shí)域數(shù)據(jù)，進(jìn)行仿真優(yōu)化開(kāi)展自適應(yīng)的粒子群濾波的預(yù)測(cè)；
8、進(jìn)行預(yù)測(cè)迭代，直至達(dá)到設(shè)定的最大迭代次數(shù)，輸出粒子優(yōu)化群的狀態(tài)估計(jì)；
9、通過(guò)計(jì)算得到的狀態(tài)估計(jì)，獲取目標(biāo)重構(gòu)點(diǎn)的響應(yīng)。
10、作為本專利技術(shù)所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述模態(tài)基本信息包括模態(tài)坐標(biāo)、模態(tài)頻率矩陣、模態(tài)振型矩陣；
11、使用模態(tài)基本信息構(gòu)建離散的狀態(tài)矩陣、輸入矩陣輸出矩陣和直接傳輸矩陣，表達(dá)式為：
12、
13、其中，q是模態(tài)坐標(biāo)，ω0為模態(tài)頻率矩陣，φ為模態(tài)振型矩陣，ξ為阻尼矩陣，l為激勵(lì)映射矩陣。
14、作為本專利技術(shù)所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述收集離散化的時(shí)域數(shù)據(jù)是選擇特定位置作為預(yù)測(cè)點(diǎn)，并在內(nèi)燃機(jī)上均勻分布有限個(gè)測(cè)點(diǎn)，在內(nèi)燃機(jī)在工作狀態(tài)下，采集數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理；
15、狀態(tài)轉(zhuǎn)移，表達(dá)式為：
16、xk+1＝axk+buk+wk
17、觀測(cè)方程式，表達(dá)式為：
18、yk＝cxk+duk+vk
19、其中，xk、yk和uk分別表示在k時(shí)刻的離散狀態(tài)向量、觀測(cè)向量和外部激勵(lì)向量；wk和vk分別為系統(tǒng)的過(guò)程噪聲和測(cè)量噪聲。
20、作為本專利技術(shù)所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述開(kāi)展自適應(yīng)的粒子群濾波的預(yù)測(cè)是將離散化的時(shí)域數(shù)據(jù)作為粒子優(yōu)化群的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算輸出預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；
21、對(duì)粒子優(yōu)化算法進(jìn)行初始化，當(dāng)k＝0時(shí)刻，抽取n個(gè)粒子，每個(gè)粒子代表重構(gòu)點(diǎn)和測(cè)樣點(diǎn)的狀態(tài)，設(shè)置各權(quán)重為1/n，得到初始粒子集，表達(dá)式為：
22、
23、其中，為0時(shí)刻下第i個(gè)粒子；
24、在粒子群濾波的的粒子預(yù)測(cè)和更新是根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程式得到新的狀態(tài)預(yù)測(cè)值根據(jù)觀測(cè)方程式得到每個(gè)粒子對(duì)應(yīng)的觀測(cè)值
25、結(jié)合觀測(cè)向量yk計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)根據(jù)粒子群算法更新粒子的速度和位置，當(dāng)達(dá)到設(shè)置的最大迭代次數(shù)t后結(jié)束優(yōu)化。
26、作為本專利技術(shù)所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法的一種優(yōu)選方案，其中：根據(jù)已知測(cè)點(diǎn)的真實(shí)的觀測(cè)值和粒子預(yù)測(cè)的觀測(cè)值進(jìn)行計(jì)算粒子濾波的粒子的權(quán)值，表達(dá)式為：
27、
28、其中，為重要性密度函數(shù)，先驗(yàn)概率密度函數(shù)，為似然函數(shù)；
29、對(duì)更新后的權(quán)值進(jìn)行歸一化處理，使用真實(shí)的觀測(cè)值與粒子預(yù)測(cè)的觀測(cè)值的差異計(jì)算權(quán)重，表達(dá)式為:
30、
31、其中，為當(dāng)前時(shí)刻的平均后驗(yàn)權(quán)值。
32、作為本專利技術(shù)所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述開(kāi)展自適應(yīng)的粒子群濾波的預(yù)測(cè)是引入自適應(yīng)因子，使用響應(yīng)熵表征各個(gè)點(diǎn)的振動(dòng)響應(yīng)間的差距，輸出響應(yīng)變化的梯度，表達(dá)式為：
33、
34、其中，p是觀測(cè)點(diǎn)響應(yīng)，m是觀測(cè)點(diǎn)數(shù)量，hk是k時(shí)刻的響應(yīng)熵，kk為k時(shí)刻的自適應(yīng)因子。
35、作為本專利技術(shù)所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述通過(guò)計(jì)算得到的狀態(tài)估計(jì)，獲取目標(biāo)重構(gòu)點(diǎn)的響應(yīng)是通過(guò)計(jì)算自適應(yīng)權(quán)值，在輸出重構(gòu)點(diǎn)狀態(tài)，表達(dá)式為：
36、
37、其中，為待測(cè)點(diǎn)在時(shí)間步k的狀態(tài)估計(jì)；
38、所述獲取目標(biāo)重構(gòu)點(diǎn)的響應(yīng)是將待測(cè)點(diǎn)在時(shí)間步k的狀態(tài)估計(jì)代入觀測(cè)方程式中進(jìn)行計(jì)算輸出目標(biāo)重構(gòu)點(diǎn)的響應(yīng)。
39、本專利技術(shù)的另外一個(gè)目的是提供一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)系統(tǒng)，其能通過(guò)實(shí)時(shí)采集內(nèi)燃機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)并結(jié)合自適應(yīng)粒子群濾波算法，有效地重構(gòu)內(nèi)燃機(jī)的結(jié)構(gòu)響應(yīng)。該系統(tǒng)解決了現(xiàn)有技術(shù)中響應(yīng)重構(gòu)精度不足、適應(yīng)性差以及計(jì)算效率低的問(wèn)題，能夠在多變的工作環(huán)境下快速準(zhǔn)確地提供內(nèi)燃機(jī)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)信息。
40、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)系統(tǒng)，包括：模態(tài)分析模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、粒子群濾波模塊、權(quán)重計(jì)算模塊以及響應(yīng)重構(gòu)模塊；
41、所述模態(tài)分析模塊是依據(jù)待測(cè)內(nèi)燃機(jī)的幾何模型，使用有限元軟件進(jìn)行模態(tài)分析，提取模態(tài)基本信息；
42、所述控制算法模塊負(fù)責(zé)根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)，計(jì)算出優(yōu)化的設(shè)備操作策略，實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的協(xié)同工作；
43、所述數(shù)據(jù)采集模塊是在內(nèi)燃機(jī)工作狀態(tài)下，選擇特定預(yù)測(cè)點(diǎn)并在內(nèi)燃機(jī)上均勻分布測(cè)點(diǎn)，收集離散化的時(shí)域數(shù)據(jù)；
44、所述粒子群濾波模塊是基于收集的時(shí)域數(shù)據(jù)，進(jìn)行自適應(yīng)粒子群濾波的預(yù)測(cè)，根據(jù)粒子的初始化、預(yù)測(cè)和更新，通過(guò)迭代計(jì)算輸出重構(gòu)點(diǎn)的狀態(tài)估計(jì)；
45、所述響應(yīng)重構(gòu)模塊是通過(guò)自適應(yīng)權(quán)值計(jì)算和狀態(tài)估計(jì)，輸出目標(biāo)重構(gòu)點(diǎn)的響應(yīng)。
46、一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法，其特征在于，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法，其特征在于：所述模態(tài)基本信息包括模態(tài)坐標(biāo)、模態(tài)頻率矩陣、模態(tài)振型矩陣；
3.如權(quán)利要求2所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法，其特征在于：所述收集離散化的時(shí)域數(shù)據(jù)是選擇特定位置作為預(yù)測(cè)點(diǎn)，并在內(nèi)燃機(jī)上均勻分布有限個(gè)測(cè)點(diǎn)，在內(nèi)燃機(jī)在工作狀態(tài)下，采集數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理；
4.如權(quán)利要求3所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法，其特征在于：所述開(kāi)展自適應(yīng)的粒子群濾波的預(yù)測(cè)是將離散化的時(shí)域數(shù)據(jù)作為粒子優(yōu)化群的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算輸出預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；
5.如權(quán)利要求4所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法，其特征在于：根據(jù)已知測(cè)點(diǎn)的真實(shí)的觀測(cè)值和粒子預(yù)測(cè)的觀測(cè)值進(jìn)行計(jì)算粒子濾波的粒子的權(quán)值，表達(dá)式為：
6.如權(quán)利要求5所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法，其特征在于：所述開(kāi)展自適應(yīng)的粒子群濾波的預(yù)測(cè)是引入自適應(yīng)因子，使用響應(yīng)熵表征各個(gè)點(diǎn)的振動(dòng)響應(yīng)間的差距，輸出響應(yīng)變
7.如權(quán)利要求6所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法，其特征在于：所述通過(guò)計(jì)算得到的狀態(tài)估計(jì)，獲取目標(biāo)重構(gòu)點(diǎn)的響應(yīng)是通過(guò)計(jì)算自適應(yīng)權(quán)值，在輸出重構(gòu)點(diǎn)狀態(tài)，表達(dá)式為：
8.一種采用如權(quán)利要求1至7任一所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法的系統(tǒng)，其特征在于：包括模態(tài)分析模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、粒子群濾波模塊、權(quán)重計(jì)算模塊以及響應(yīng)重構(gòu)模塊；
9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法的步驟。
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法，其特征在于，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法，其特征在于：所述模態(tài)基本信息包括模態(tài)坐標(biāo)、模態(tài)頻率矩陣、模態(tài)振型矩陣；
3.如權(quán)利要求2所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法，其特征在于：所述收集離散化的時(shí)域數(shù)據(jù)是選擇特定位置作為預(yù)測(cè)點(diǎn)，并在內(nèi)燃機(jī)上均勻分布有限個(gè)測(cè)點(diǎn)，在內(nèi)燃機(jī)在工作狀態(tài)下，采集數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理；
4.如權(quán)利要求3所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法，其特征在于：所述開(kāi)展自適應(yīng)的粒子群濾波的預(yù)測(cè)是將離散化的時(shí)域數(shù)據(jù)作為粒子優(yōu)化群的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算輸出預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；
5.如權(quán)利要求4所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法，其特征在于：根據(jù)已知測(cè)點(diǎn)的真實(shí)的觀測(cè)值和粒子預(yù)測(cè)的觀測(cè)值進(jìn)行計(jì)算粒子濾波的粒子的權(quán)值，表達(dá)式為：
6.如權(quán)利要求5所述的一種采樣力度自適應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)響應(yīng)重構(gòu)方法，其特征在于：...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：姚家馳，袁趙俊，許文靜，李昕鳴，何水龍，王衍學(xué)，廖琳，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：北京建筑大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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