基于曲面爬壁机器人传感器的空间结构自动健康监测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于曲面爬壁机器人传感器的空间结构自动健康监测系统，它包括无线传感器子系统、数据采集子系统、数据管理子系统和自动分析终端子系统；无线传感器子系统由搭载无线加速度传感器的可爬壁机器人组成，分区块同步采集加速度数据，并向数据采集子系统传输数据；数据采集子系统将数据传输给数据管理子系统对数据进行初步处理，再传递给自动分析终端子系统进行结构模态的自动分析并预警。本发明专利技术实现了全过程无线监测，回避了传感器布线的难题，利用可移动传感器减少了传感器数目，降低了监测成本；利用模态自动识别系统节省了人力与时间，可满足大跨度空间结构的无线健康检测等工程应用需求。

【技术实现步骤摘要】
基于曲面爬壁机器人传感器的空间结构自动健康监测系统
本专利技术属于结构健康监测领域，具体涉及一种基于可以在曲面上自由移动的机器人无线传感器以及可以对数据进行全过程自动分析的健康监测系统。
技术介绍
作为人口聚集的公共场所，体育场馆、火车站、候机楼等大跨度空间结构的安全服役问题备受社会各界的关注。然而，在长期损伤积累和的复杂荷载的作用下大跨度空间结构失效倒塌的事故屡见不鲜，但因缺乏更为经济有效的技术手段，大量现役的空间结构尚未采取可靠的安全服役保障措施。造成的后果就是可能不健康的空间结构服务于大众的社会生活中，从而使人们的生命安全和社会的经济财产直接暴露于潜在的威胁之中。现阶段保障空间结构安全服役的主要手段是结构的健康监测，即通过事先布设的静态传感器系统监测结构的振动数据，然后利用这些数据，对在运营结构的模态参数进行识别与分析，进而对结构的安全可靠性进行评估。然而，由于具有大空间、多杆件、多节点等特点，在大跨度网格结构中建立有线传感器振动监测系统需较多的传感器节点和铺设长距离的电缆传输线，其布设维护将耗费大量的人力和物力；另一方面，由于大跨度空间结构数据量大，传统的模态识别技术需要专家们大量的人为干扰与控制，通常这一过程很耗时间，从而阻碍了对在运营大跨度空间结构的在线监测。因此，如何实现传感器的有效布置以及结构模态的自动识别成了健康监测系统领域的关键问题。目前，国际上逐步开始了基于无线传感网络的健康监测系统的研究，无线传感网集成了信息采集、数据处理和无线通信等多种功能，通过电缆线传输工程测试信号，其应用成本可降低一半左右。结合移动无线传感网技术的基础上，使用可以在曲面上自由移动的机器人传感器，不仅可以节省传感器的数量，以降低结构健康监测的成本，还可以避免人为布置传感器的工作，节省了劳动力。另一方面，结构模态自动识别技术使得计算机系统在不需要人为干扰的情况下，可以自动对所测数据进行分析，自动识别出结构的模态以判断出结构的健康状况，对空间结构健康监测的发展具有重要的意义。
技术实现思路
本专利技术的目的是为克服现有技术的不足和缺陷，结合机器人技术、无线传感技术以及智能自动化技术，提出了一种基于曲面爬壁机器人传感器的空间结构自动健康监测系统，使其能够经济合理地实现对于在运营的大跨度空间结构进行长期的健康监测。本专利技术的目的通过以下技术方案实现：一种搭载曲面爬壁机器人传感器的空间结构健康监测系统，它包括无线传感器子系统、数据采集子系统、数据管理子系统和自动分析终端子系统；其中，无线传感器子系统由各个区块内搭载无线加速度传感器的可爬壁机器人组成，分区块同步采集结构的振动加速度数据，并向数据采集子系统传输数据；数据采集子系统对模拟信号进行调制、处理并转换为数字信号，再通过无线局域网将数据传输给数据管理子系统；由于所测数据受环境等噪声干扰，数据管理子系统接收数据后，对数据进行过滤、筛选处理，再传递给自动分析终端子系统；自动分析终端子系统，首先通过随机子空间法产生稳定图，然后通过结合遗传算法和模糊聚类的自动搜索算法对稳定图进行自动分析，具体过程是先任意假定一个聚类中心数目，再利用遗传算法对模糊聚类进行初始化，以获得初始聚类中心，最后对这一整个包括遗传算法和模糊聚类的过程进行循环，从而在不需要人为干扰的情况下搜索出的真实模态，最后将所测得的结构模态与有限元模型的模态进行实时监测对比，从而自动分析出结构的健康状况。所述的可爬壁机器人为具有曲面自适应的磁轮式爬壁机器人，它包括具有曲面自适应吸附的移动平台、无线加速度传感器、无线通讯模块、摄像头、摄像头支架、电源和上位机；其中，加速度传感器、无线通讯模块和摄像头支架均固定在移动平台上，摄像头安装在摄像头支架上，摄像头、加速度传感器与无线通讯模块相连，无线通讯模块与上位机无线通信；所述具有曲面自适应吸附的移动平台包括两个曲面自适应车架和四个磁性驱动轮单元；每个曲面自适应车架上对称布置固定安装两个磁性驱动轮单元，两个曲面自适应车架由活页铰链铰接；所述磁性驱动轮单元包括电机，由电机驱动的轮毂，安装在轮毂外表面的弹性永磁吸附层。本专利技术相对于现有技术，具有以下有益效果：（1）大跨空间结构的健康服役问题一直备受关注。结合了无线可移动爬壁机器人传感器的健康检测系统，可以大大减轻监测人员的劳动负荷和劳动危险性，具有明显的经济性。（2）采用分区块同步测试的监测方法，可以利用较少数目的移动传感器同时对整个结构进行监测，提高了监测的效率与数据的精确性，同时降低了经济成本。（3）采用结合遗传聚类算法的随机子空间模态识别方法，可以直接对加速度监测数据进行在线分析，不需要人为参与干扰，节省人力。根据识别出的结构模态即可判别结构的健康状况，达到健康监测的目标。（4）本专利技术可以实现大跨度空间结构的在线监测，所专利技术机器人移动传感器尤其可以适应杆件表面为曲面的空间网格结构，为其日常维护与安全防护提供便捷的自动化手段，降低了经济成本，并能保证结构健康安全地运行。附图说明图1为本专利技术的结构示意图；图2为自动分析终端子系统的流程图；图3分区块传感器布置示意图；图4无线传感器组网拓扑图；图5为具有曲面自适应的磁轮式爬壁机器人的组成框图；图6为图5中具有曲面自适应吸附的移动平台的结构图；图7为图6中磁性驱动轮单元组成图；图8为图7中弹性永磁吸附层结构图；图9为图8中弹性铁片基层展开图；图10为具有曲面自适应吸附移动平台钢管自适应吸附示意图；图11为具有曲面自适应吸附移动平台在逾越球节点时的工作原理示意图；图12为可移动传感器获取的加速度数据图；图13为随机子空间法画出结构的稳定图；图14为模态自动识别系统中的稳定图；图中，磁性驱动轮单元1、曲面自适应车架2、弹性永磁吸附层10、永磁铁11、弹性铁片基层12、轮毂13、电机14、活页铰链21、钢管100、钢球200。具体实施方式下面通过附图及实施例，对本专利技术作进一步详细描述。如图1所示，本专利技术基于曲面爬壁机器人传感器的空间结构自动健康监测系统，包括无线传感器子系统、数据采集子系统、数据管理子系统和自动分析终端子系统；其中，无线传感器子系统由搭载无线加速度传感器的可爬壁机器人组成，分区块同步采集结构的振动加速度数据，并向数据采集子系统传输数据；数据采集子系统对模拟信号进行调制、处理并转换为数字信号，再通过无线局域网将数据传输给数据管理子系统；由于所测数据受环境等噪声干扰，数据管理子系统接收数据后，对数据进行过滤、筛选处理，再传递给自动分析终端子系统；如图2所示，自动分析终端子系统首先通过随机子空间法产生稳定图，然后通过结合遗传算法和模糊聚类的自动搜索算法对稳定图进行自动分析，具体过程是先任意假定一个聚类中心数目，再利用遗传算法对模糊聚类进行初始化，以获得初始聚类中心，最后对这一整个包括遗传算法和模糊聚类的过程进行循环，从而在不需要人为干扰的情况下搜索出的真实模态，最后将所测得的结构模态与有限元模型的模态进行实时监测对比，从而自动分析出结构的健康状况。如图5所示，所述的可爬壁机器人为具有曲面自适应的磁轮式爬壁机器人，它包括具有曲面自适应吸附的移动平台、无线加速度传感器、无线通讯模块、摄像头、摄像头支架、电源和上位机；其中，加速度传感器、无线通讯模块和摄像头支架均固定在移动平台上，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种搭载曲面爬壁机器人传感器的空间结构健康监测系统，其特征在于，它包括无线传感器子系统、数据采集子系统、数据管理子系统和自动分析终端子系统；其中，无线传感器子系统由搭载无线加速度传感器的可爬壁机器人组成，分区块同步采集结构的振动加速度数据，并向数据采集子系统传输数据；数据采集子系统对模拟信号进行调制、处理并转换为数字信号，再通过无线局域网将数据传输给数据管理子系统；数据管理子系统接收数据后，对数据进行过滤、筛选处理，再传递给自动分析终端子系统；自动分析终端子系统首先通过随机子空间法产生稳定图，然后通过结合遗传算法和模糊聚类的自动搜索算法对稳定图进行自动分析，从而在不需要人为干扰的情况下确定所测结构的真实模态，最后将所测得的结构模态与有限元模型的模态进行实时监测对比，从而自动分析出结构的健康状况；所述的可爬壁机器人为具有曲面自适应的磁轮式爬壁机器人，它包括具有曲面自适应吸附的移动平台、无线加速度传感器、无线通讯模块、摄像头、摄像头支架、电源和上位机；其中，加速度传感器、无线通讯模块和摄像头支架均固定在移动平台上，摄像头安装在摄像头支架上，摄像头、加速度传感器与无线通讯模块相连，无线通讯模块与上位机无线通信；所述具有曲面自适应吸附的移动平台包括两个曲面自适应车架和四个磁性驱动轮单元；每个曲面自适应车架上对称布置固定安装两个磁性驱动轮单元，两个曲面自适应车架由活页铰链铰接；所述磁性驱动轮单元包括电机，由电机驱动的轮毂，安装在轮毂外表面的弹性永磁吸附层。...

【技术特征摘要】
1.一种搭载曲面爬壁机器人传感器的空间结构健康监测系统，其特征在于，它包括无线传感器子系统、数据采集子系统、数据管理子系统和自动分析终端子系统；其中，无线传感器子系统由搭载无线加速度传感器的可爬壁机器人组成，分区块同步采集结构的振动加速度数据，并向数据采集子系统传输数据；数据采集子系统对模拟信号进行调制、处理并转换为数字信号，再通过无线局域网将数据传输给数据管理子系统；数据管理子系统接收数据后，对数据进行过滤、筛选处理，再传递给自动分析终端子系统；自动分析终端子系统首先通过随机子空间法产生以模态阶次为纵坐标、以频率为横坐标的稳定图，然后转化为以MAC为纵坐标、以频率为横坐标的的稳定图，通过结合遗传算法和模糊聚类的自动搜索算法对稳定图进行自动分析，从而在不需要人为干扰的情况下确定所测结构的真实模态，最后将所测得的结构模态与有限元模型的模态进行实时监测对比，从而自动分析出结构的...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏亮，宋明亮，罗尧治，董石麟，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33