智能无线传感器与应用程序的识别结构模态参数和钢丝绳的力量:从实验室到字段

文摘

无线传感系统提出了近年来用于结构健康监测。无线传感器在成本上拴在监测系统相比,其显著优点还在于他们的嵌入式计算能力。摘要两种嵌入式工程算法的性能,即快速傅里叶变换和peak-picking算法实现无线传感节点的伙伴在斯坦福大学和密歇根大学的调查是通过实验室和现场实验研究。此外,无线传感器网络与工程算法采用嵌入式结构模态参数的识别和部队在钢桥电缆。识别结果嵌入算法的智能无线传感器与传统的离线分析测量获得的对比数据。这样比较符合验证智能无线传感器网络的有效性。此外,它表明self-interrogation测量数据的基于无线传感器节点的两个嵌入算法大大减少了传输的数据量的无线传感网络。因此,智能无线传感器提供可伸缩的网络解决方案,高效的健康监控民用基础设施。

1。介绍

传统结构监测系统wire-based系统,需要广泛的长度的电缆传输记录来自多个传感器的数据集中的数据存储库。安装和维护这样的有线系统的结构健康监测(SHM)民用基础设施,包括高层建筑和大跨度桥梁,是费时和昂贵的。无线通信和微电子技术的进步,无线监测系统提出了消除相关的广泛的电线长度绳系系统(1,2]。近年来,一些学术和商业无线监测系统提出了(2,3]。其中,学术无线传感原型斯坦福大学和密歇根大学的伙伴已经收到了极大的关注,因为它强调了设计的一个复杂的计算核心过程测量数据在无线传感器级(4- - - - - -6]。这个无线传感系统的数据采集能力已验证通过实验室和现场实验研究[7- - - - - -9]。

虽然无线监控系统提供一种经济可行的技术,数据采集在单孔位微吹气扰动,冗长的振动数据传输到基站可以不良由于有限的无线通信带宽。发送大量的原始数据到一个中央服务器消耗过度的电池能量沟通负责超过80%的能源消耗在超低功耗平台全面运作模式(10]。总的来说,无线数据传输消耗更多的能量比数据处理;因此,一个有效的策略来克服这些困难是嵌入一些数据处理和分析算法在无线传感器的微处理器。嵌入算法使无线传感器自动分析数据,这些赠款和一定程度的智能设备。此外,无线传感器只需要传输分析结果,通常只有一小部分原始时间历史数据的大小。因此,能源消耗方面的限制和网络带宽可以减轻。这种能力是特别有吸引力的上下文中SHM [1,2,5]。到目前为止,大量的数据处理和分析算法实现了无线传感节点在学术讨论(merrill Lynch)等。4,5),但他们的表现仍然需要通过进一步测试不同的结构进行验证。

在这篇文章中,两种嵌入式工程算法实现无线传感器,包括快速傅里叶变换(FFT)和peak-picking (PP)算法,通过实验研究在三层结构模型,以及通过实地研究环境振动下的钢拱桥。重点是放在验证两种嵌入算法的性能和其有效性在减少能源消耗。在线数据处理和分析结果由两个嵌入算法相比获得的离线测量原始时程数据的分析。这个对比验证嵌入算法的准确性。最后,两个嵌入算法用于识别模态参数的实验室建筑模型和钢拱桥以及估算钢拱桥电缆力量基于振动数据。

2。无线传感单元

学术无线传感的整体硬件原型伙伴斯坦福大学和密歇根大学的2,3主要包括三个功能模块:传感界面,计算核心,无线通信模块,如图1。在计算核心,低成本、低功耗的8位Atmel AVR单片机接口128)选择协调无线单元的硬件组件。单片机,加上充足的内部和外部的记忆,提供机载数据讯问传感器的能力水平。详细描述ATmega128和关键参数的计算核心可以找到王(3和王et al。10]。无线传感单元是特别设计来平衡低功耗同时支持高数据传输速率和长沟通范围通常土木结构所需的应用程序(10]。

如图2,嵌入式软件的结构基于多层体系结构(2,3,5]。的底层嵌入式软件架构是设备驱动程序层直接管理无线传感器硬件。软件,包括FFT和PP计划,处理和分析传感器数据驻留在上层应用层的软件架构。

3所示。FFT和PP算法的实现

快速傅里叶变换(FFT)是一种有效的算法来时间历史数据转换成频域。它也作为进一步的频域的基础结构识别和损伤检测分析,例如,peak-picking (PP)算法是基于FFT的结果。在无线传感节点,实现FFT算法在浮点数和计算基于以下方程: 在哪里FFT可以执行,一旦传感器收集数据。当兴趣专注于土木结构的前几个振动模式,只有FFT结果特定频率范围内需要从每个传感节点传输到中央服务器(10]。此外,4096点复数傅里叶谱也可以用于进一步的车载无线节点工程分析的,只有分析结果传输到服务器。

peak-picking (PP)算法是一种简单的方法来估计结构的模态特性。peak-picking分析只能基于输出振动数据,也就是说,不需要输入测量,这使得它广泛用于土木工程。如果点燃和阻尼结构布置得井然有序模式,结构的固有频率和操作模式的形状可以与人民党估计方法,使用频率响应函数(降维)。假设一个白噪声激励,误差也可以被认为是相当于响应的傅里叶谱数据,这是通过快速傅里叶变换(FFT)。PP算法的实现嵌入式无线传感节点的描述如下:

历史数据收集的时间在每个传感节点转换为频通过执行嵌入的FFT算法。

润扬悬索桥的平均值随着计算频率跨度然后一个阈值,定义为被选中,n是一个由用户指定比例因子。使用阈值来消除那些小假的局部峰值误差,存在由于传感器噪声和环境影响。精心指定的阈值有助于消除小伪峰,同时允许算法加快nonspurious频谱的峰值。

基于峰值的总数,透露,每个传感节点选择山峰被扫描频率的绝对值,相应的误差不仅大于阈值但也比周围的点频光谱的 在这是所选的绝对值在频谱峰值。在这种方法中,假设结构没有密集模式。频的频率值和虚构的组件对应于每个传感节点的山峰被记录。

每个传感节点传输频率和峰值对应的虚频中央服务器的组件,在全球结构的模态频率的确定。此外,模式结构的形状可以被装配的虚构成分估计每个传感节点的多个频峰: 在哪里是th模式形状,在传感器位置结构的频响吗 传感节点的总数是安装在结构上,然后呢表示一个复数的虚分量。

总之,人民党算法在无线传感网络中实现快速工程估算结构的模态频率和振型。然而,PP分析也有缺点与其他的方法相比,例如,页分析不能妥善处理关闭间隔模式(11]。探讨嵌入式FFT和PP的性能算法在无线传感网络中,需要进行实验室和现场实验。

4所示。实验室实验研究

两种算法嵌入的性能首先研究了无线传感网络在一个三层建筑结构在实验室构建。结构模型的行为作为一个集中质量剪切建筑由于其刚性层和灵活的列,如图3。在每层楼层面,轻量级的bw - 16200加速器,由黑与白传感技术,制造安装记录受迫振动的加速度响应。无线传感网络与嵌入式算法用于数据采集和处理。

首先,针对不同响应数据转换到频域通过嵌入的FFT算法。嵌入式计算时间4096点FFT的单片机大约是16.5秒。基于组件的数据在无线传感单元(10,12),在嵌入式计算过程中,单片机与外部内存消耗只有150兆瓦。另一方面,4096点生时程数据传输时间大约是12.6秒。无线数据传输的总能耗,包括必要的操作和单片机的内存单元,收发器,等等,估计为900 mW, 2.4 GHz MaxStream 24 xstream收发器采用。因此,通过使用嵌入的FFT算法,电池功耗下降了近80%。

比较嵌入式FFT算法的准确性,计算的频谱嵌入算法在无线传感单元在二楼由MATLAB估计价格相比离线使用相同的原始时程响应通过无线传感单元。如图4,嵌入式FFT和离线FFT的值在关闭协议。

嵌入的FFT算法的验证后,PP算法嵌入在每个无线传感节点采用上述程序。在实验室测试中,强迫振动下相对高阈值值可以指定执行嵌入的PP算法。嵌入式计算,每个无线传感单元传输所确定的频率和峰值对应的虚频到中央数据存储库的组件。这些结果与从离线页分析获得相同的时程数据通过三个无线传感单元。如表所示1、模态频率和虚构的成分在这些频率估计误差的嵌入和离线页分析是相同的。

嵌入式PP算法的总执行时间(包括FFT分析)ATmega128 25秒左右。然后,每个传感节点只传送三个峰值频率和相应的虚拟频谱中的组件。总共3(传感节点)4(字节浮点数)6(浮点数)= 72字节的数据是通过中央服务器,无线传感网络与传输3相比要小得多(传感节点)2(字节/ ADC样品)4096(数据样本)= 24576字节的原始记录的时程数据三个传感节点。根据前面提到的微控制器和收发器的功耗,节能采用嵌入式PP算法同样重要。

嵌入式FFT和PP算法提供一个简单的方法来估计模态固有频率和振型的基础上(3)。验证的准确性估计模态的固有频率和振型两个嵌入算法,测量时程数据,这是无线传输到中央数据存储库是由随机子空间识别处理(SSI)算法。SSI算法是一种先进的时域系统识别方法识别结构的模态固有频率和振型。如表所示2的模态固有频率和振型识别嵌入式FFT和PP算法密切与SSI的协议分析,除了第三模式形状上的轻微差异。这小差异是由于PP的简单性和较低的精度分析。表2也说明了量化模态保证标准(MAC)之间的相似性识别模式。

从实验室测试结果,结果表明,嵌入的FFT和PP算法执行在一个分布式的方式由各个无线传感节点,它是适合于无线传感网络的分布式计算模式。因为漫长的时程振动数据不需要无线传输,分散的计算架构是权力高效、可显著提高无线传感节点的电池寿命。

5。现场实验研究在婺源桥

现场实验研究提供一种更现实的方式来评估嵌入式FFT和PP的性能算法在无线传感网络。无线传感网络是建立在婺源钢拱桥在厦门,中国。在图所示的桥5是一个一半来自篮式拱桥。主要的跨度是210米长与主甲板由钢拱肋的衣架。这座桥位于婺源湾作为环路的一部分,在厦门岛在东海南部。

由于无线传感器的安装方便,桥面上的45位置和拱肋安装单轴或三轴加速度计,由哈尔滨工业大学工程力学,测量相应的纵向和横向加速度响应环境激励下的桥(图6)。单轴加速度计的灵敏度1 V / g的决议g,而三轴8 V / g和一个值分别g。无线传感网络的数据采集,采样频率为50 Hz被选中。图7显示了一个典型的垂直加速度测量在桥面上。记录信号的峰值0.012 g在正常的交通负荷。提出的信号调节电路(merrill Lynch)等。7和王et al。8)包含在每个传感节点放大和带通模拟加速度计信号,这对录音弱环境振动尤其有用。由于本文重点研究嵌入式FFT和PP算法的性能在田间试验婺源桥,更详细的信息关于田间试验与无线传感网络可以找到在Lei et al。9]。首先,针对不同响应传感节点采集的数据转换为频域通过嵌入的FFT算法。采样频率为50 Hz,有4096点FFT数据,频率分辨率可以估计 验证嵌入式FFT算法的准确性,原始加速度响应时间历史传感节点采集的数据也传送到中央服务器,并通过MATLAB转化为频域。如图8、嵌入式FFT和离线FFT谱密切协议。

然后,嵌入式PP算法用来处理每个垂直加速度响应由传感节点-图记录6。环境振动条件下,相对低门槛值被分配在人民党分析中,为了避免丢失的小峰频率谱。嵌入式PP算法的总执行时间(包括FFT分析),每个接口128单片机还在25秒。每个传感节点传输所确定的频率和峰值对应的虚频到中央数据存储库的组件,全球模态固有频率和振型桥在垂直方向的确定。

验证嵌入式PP算法的准确性,PP分析相同的时程19传感节点传输的数据也在MATLAB进行。表3列出了前三个垂直弯桥的频率。频率估计的嵌入式PP算法第二列所示,通过离线页分析和频率估计第三列所示。两组结果密切协议。此外,图9显示相应的前三个垂直弯曲模式形状,包括估计结果嵌入和离线分析页。两种模式的形状也在密切的协议。形状识别模式的错误是由于这一事实页是一个简单和低准确度的方法进行模态分析。

对于识别桥的前三个垂直模式的嵌入式FFT和PP算法,只有19个(传感节点)4(字节浮点数)6(浮点数)= 456字节的分析结果由19个无线传感节点传输到中央数据存储库。然而,对于离线识别的模态特性,总共19(传感节点)2(字节/ ADC样品)4096(数据样本)= 155648字节的数据需要无线传输。显然,采用嵌入式FFT和PP算法可以大大减少数据传输和能量消耗的大规模无线传感网络部署。

桥电缆部队桥梁安全评估的重要参数。一些技术,包括利用无线传感、测量已经开发的钢桥电缆部队(13- - - - - -15]。桥梁的服务,钢丝绳部队通常基于监测电缆的振动频率16]。通过分析钢丝绳,横向振动的力量在钢缆可以用(近似16] 在这和的长度和质量单位长度的电缆,分别和是电缆的模态频率。因此,电缆的力量可以估计一旦确定电缆的振动频率。由于高效计算方法提供的嵌入式FFT和PP算法在无线传感单元,振动频率的电缆可以确定原位的无线装置。加速度计是连着衣架电桥来测量振动的有线和无线传感单元与嵌入式FFT和PP算法用于数据采集和处理,如图10。

只有峰值振动频率被嵌入的PP算法被传输到中央服务器。结果显示在表的第二列4。虽然小阈值被选中执行嵌入的PP算法、谱峰的振幅在前两个频率仍然太小,被识别,因为加速度计连接非常接近最后的衣架。然而,因为重点是现在的估计有线部队利用(4),不需要所有的频谱峰值,第一个和第二个振动频率的电缆是没有必要在这个研究。

验证频率的准确性被嵌入的PP算法,无线传感单元记录对比数据的传输到中央数据存储库,在复杂的SSI算法来处理数据。确定频率的第三列表所示4。从并排比较,很明显,嵌入式PP算法可以准确接电缆的振动频率。基于所确定的振动频率,有线电视的力量可以使用频率估计方法显示在(4)。

6。结论

在这篇文章中,两种工程算法的性能,快速傅里叶变换(FFT)和peak-picking (PP)算法,嵌入在一个学术无线传感器原型是通过实验室研究和现场实验研究。比较的结果对应的离线FFT和PP传播时程数据的分析验证了两种嵌入算法的有效性。结果表明,嵌入式FFT的频率谱计算是准确的在实验室和现场研究。嵌入式PP算法提供了一种简单而有效的方法估算结构的模态固有频率和振型。结果也可以用来估计部队在桥电缆。自从self-interrogation测量数据的两种嵌入算法大大减少了传输的数据量由无线传感器网络智能无线传感与嵌入算法提供网络解决方案,都是可伸缩的和功率效率。

本文强调的两个工程算法的实现和性能的无线传感器系统模态识别通过实验室和现场调查。无线传感器系统是安装在实验室的结构或在桥上只有短期操作,比较嵌入算法的识别结果与通过传统的离线分析。长期监测利用无线传感器系统和系统的性能,包括嵌入算法的效率在不同的气候条件,没有研究工作。这将是重要的充分研究该算法的鲁棒性和寿命和系统之前,可以作为替代传统wire-based监测系统,特别是对工程结构的长期监测。这样的研究将由作者在未来。

确认

本文部分支持通过中国国家高科技研究与开发项目批准号2007 aa04z420。第一作者也承认新世纪优秀人才支持计划在大学(NCET)从中国国家教育部。

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