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基于虚拟仪器技术的结构健康监测系统开发的中期报告
中期报告
摘要：
本文介绍了基于虚拟仪器技术的结构健康监测系统的中期开发情况。系统采用虚拟仪器技术，使得传感器数据采集、信号处理、特征提取和诊断分析等功能均实现了虚拟化。文章介绍了系统的架构设计和关键技术实现，包括传感器接口设计、数据存储管理、信号处理算法、模型更新算法等。实验结果表明，系统具有较高的稳定性和准确性，并能够满足结构健康监测的需求。
关键词：虚拟仪器技术；结构健康监测；传感器接口；特征提取；模型更新
1.研究背景与意义
随着现代建筑结构日新月异的发展，结构健康监测工作越来越受到重视。正确、及时地了解和掌握结构的运行状态，对维护结构的安全以及延长结构寿命具有重要意义。传统的结构健康监测方法大都采用大量传感器进行数据采集，再由专业人员进行数据分析与处理，难免存在人为因素和人力成本高等问题。因此，结构健康监测系统的开发旨在提高数据采集与分析的效率和准确性，降低系统的成本，提高工作效率。
2.系统架构设计
基于虚拟仪器技术的结构健康监测系统主要由传感器接口、数据处理、特征提取、模型更新、状态检测和报警等模块组成。其中传感器接口采用通用串口，支持多种类型的传感器进行数据采集，数据处理模块采用DSP进行实时处理，虚拟仪器平台提供图形化编程界面用于快速开发和编程，特征提取模块采用小波变换，以及不同的统计分析方法等进行数据分析，最后通过模型更新算法对结构健康状态进行预测和判断，如果有异常情况，系统会自动发出警报。
3.关键技术实现
3.1传感器接口设计
传感器接口采用通用串口，支持多种类型的传感器进行数据采集。由于传感器的种类很多，其数据格式都不同，因此需要设计多个数据采集模块，以支持不同类型的传感器。在数据采集时，为了保证数据的时效性和准确性，需要采用DMA方式进行数据传输。
3.2数据存储管理
系统中采用MySQL数据库进行数据存储管理。数据存储分为两部分，一部分是原始数据，另一部分是处理后的数据。原始数据主要是为了数据的重新处理，处理后的数据则用于特征提取、模型更新等操作。
3.3信号处理算法
采集到的数据量庞大，因此需要对数据进行压缩和降噪处理。在信号处理方面，采用小波变换和傅里叶变换对数据进行分析。在小波变换中，采用db4小波基函数对数据进行分解，选取适当的尺度和阈值对分解系数进行重构，实现数据压缩和去噪等操作。在傅里叶变换中，采用快速傅里叶变换算法对数据进行处理，识别结构的基本频率和振型信息。
3.4模型更新算法
初始模型参数是通过有限元模型进行求解得到的，由于结构参数的变化，尤其是长时间使用后产生的损伤和疲劳，会导致模型参数发生变化，因此需要通过实时采集的数据对模型参数进行更新。本系统采用递推最小二乘法对模型进行在线更新，实时反映结构的状态变化。
4.实验与结果
本系统在横向思教学楼结构上进行了实验验证。实验结果表明，在传感器通道数大于10的情况下，系统的稳定性和准确性都较高，能够及时、准确地预测结构的健康状况，得到了相关领域内专家的肯定和认可。
5.结论与展望
本文介绍了基于虚拟仪器技术的结构健康监测系统的研究现状、技术要求以及开发过程。系统采用虚拟仪器技术，实现了传感器数据采集、特征提取、模型更新等功能的虚拟化，提高了系统的效率和准确性。未来，我们将进一步完善该系统，并将其推广应用于更多领域，以满足社会发展的需求。