1、在機(jī)械結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別與健康監(jiān)測(cè)方面，光纖布拉格光柵（Fiber Bragg Grating,FBG）傳感具有分布動(dòng)態(tài)應(yīng)變測(cè)量的特點(diǎn)，近年來(lái)日益受到關(guān)注。發(fā)展分布式FBG傳感系統(tǒng)的損傷識(shí)別技術(shù)對(duì)于發(fā)展智能機(jī)械、保障重大裝備安全服役具有重要的理論意義與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。為了在實(shí)際環(huán)境中有效應(yīng)用，在識(shí)別結(jié)果的置信度、損傷定位魯棒性、計(jì)算效率等復(fù)雜的基礎(chǔ)模型與關(guān)鍵技術(shù)方面仍有待突破。本文系統(tǒng)開(kāi)展了基于測(cè)量數(shù)據(jù)的機(jī)械結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別機(jī)理與實(shí)驗(yàn)研究，包括損

2、傷檢測(cè)、損傷定位與損傷嚴(yán)重程度的估計(jì)，并對(duì)損傷識(shí)別結(jié)果的不確定性進(jìn)行了評(píng)價(jià)。主要研究工作和創(chuàng)新之處包括：
　　對(duì)實(shí)驗(yàn)中環(huán)境和工作條件的波動(dòng)對(duì)損傷檢測(cè)的干擾進(jìn)行了研究。本文首先采用實(shí)驗(yàn)的方法，研究了如何降低環(huán)境和工作條件的波動(dòng)對(duì)損傷檢測(cè)的不利影響。實(shí)驗(yàn)中采用一個(gè)四角固定的平板結(jié)構(gòu)，并模擬了多種損傷狀態(tài)。最初使用文獻(xiàn)中已經(jīng)驗(yàn)證過(guò)基于自回歸模型和Mahalanobis距離的模式識(shí)別方法來(lái)檢測(cè)損傷，但是得到了一個(gè)失敗的結(jié)果。分析表明，環(huán)境

3、和工作條件的變化，例如測(cè)量噪聲、溫度和激勵(lì)源的波動(dòng)，都可能偽裝成損傷，導(dǎo)致?lián)p傷的誤定位。為了消除這些因素的影響，采用Hilbert–Huang變換將動(dòng)態(tài)應(yīng)變響應(yīng)信號(hào)分解成一系列的固有模態(tài)函數(shù)分量，然后對(duì)各個(gè)分量的物理意義進(jìn)行了討論，并將第二層固有模態(tài)函數(shù)分量作為損傷引入信號(hào)分量。最后，構(gòu)造了基于自回歸模型和Mahalanobis距離的損傷指標(biāo)來(lái)檢測(cè)和定位損傷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性。
　　提出了基于環(huán)境激勵(lì)下的貝葉斯應(yīng)變模態(tài)

4、分析的建模方法。通過(guò)只測(cè)量環(huán)境激勵(lì)下的動(dòng)態(tài)應(yīng)變響應(yīng)，從貝葉斯統(tǒng)計(jì)的角度，對(duì)建模誤差和測(cè)量誤差進(jìn)行建模，利用貝葉斯應(yīng)變譜的方法識(shí)別出結(jié)構(gòu)的應(yīng)變模態(tài)參數(shù)及其不確定性。識(shí)別參數(shù)的不確定性反映了識(shí)別結(jié)果的置信水平，能夠幫助判斷導(dǎo)致參數(shù)變化的原因：或者是結(jié)構(gòu)自身變化引起的，例如損傷；或者是一種隨機(jī)波動(dòng)。然后，利用slice抽樣的隨機(jī)模擬方法來(lái)求解貝葉斯統(tǒng)計(jì)中的高維積分問(wèn)題。
　　考慮FBG分布式測(cè)量中不同測(cè)量點(diǎn)之間的空間相關(guān)信息，提出了基于

5、空間統(tǒng)計(jì)的損傷定位方法。與傳統(tǒng)的損傷識(shí)別只關(guān)注單一測(cè)量點(diǎn)的信號(hào)的方法不同，為了提高損傷定位的魯棒性，對(duì)FBG分布式測(cè)量中的空間相關(guān)信息進(jìn)行建模。在應(yīng)變模態(tài)振型損傷指標(biāo)向量的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)分析，得到魯棒性的損傷定位結(jié)果。最后分別用一個(gè)平板結(jié)構(gòu)實(shí)驗(yàn)和葉片實(shí)驗(yàn)對(duì)所提出的方法進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　針對(duì)貝葉斯建模方法在損傷識(shí)別中的計(jì)算問(wèn)題，提出了新的隨機(jī)模擬方法。首先采用局部單元?jiǎng)偠冉档偷姆椒▽?duì)損傷進(jìn)行建模，然后在貝葉斯統(tǒng)計(jì)框架下對(duì)損傷

6、的嚴(yán)重程度進(jìn)行估計(jì)，并度量相應(yīng)的不確定性。重點(diǎn)探討了隨機(jī)模擬方法應(yīng)用在貝葉斯統(tǒng)計(jì)中的計(jì)算問(wèn)題。在傳統(tǒng)的slice抽樣算法基礎(chǔ)上，提出一種新的slice-M-H抽樣方法。并將該思想應(yīng)用到Transitional Markov chain Monte Carlo（TMCMC）方法中，提出新的TMCMC-slice抽樣算法。分別用兩個(gè)例子對(duì)這四種算法生成的參數(shù)樣本的性能進(jìn)行評(píng)價(jià)：一個(gè)是懸臂平板的數(shù)值模擬例子；另一個(gè)是四角固定的平板實(shí)驗(yàn)。數(shù)值仿