【摘 要】
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结构健康监测(SHM)系统通过部署大量振动传感器，对工程结构动态响应特征(包括固有谐振频率和振动形态等)进行感知，可及时发现结构损伤，成为大型土木工程安全运作的保证。但为了提取结构特征，每个传感器的数据量可能达到数千甚至数万字节。对于能耗受限的无线感知网络而言，无疑将会付出难以承受的传输代价。由此产生一个现实需求：如何在保证结构动态响应特征精度下，大幅降低SHM系统网络中的数据传输开销呢？为解决这一需求，本文提出将压缩感知及其扩展矩阵补全理论应用到系统结构特征计算中。
压缩感知是一种新兴起的采样
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结构健康监测(SHM)系统通过部署大量振动传感器，对工程结构动态响应特征(包括固有谐振频率和振动形态等)进行感知，可及时发现结构损伤，成为大型土木工程安全运作的保证。但为了提取结构特征，每个传感器的数据量可能达到数千甚至数万字节。对于能耗受限的无线感知网络而言，无疑将会付出难以承受的传输代价。由此产生一个现实需求：如何在保证结构动态响应特征精度下，大幅降低SHM系统网络中的数据传输开销呢？为解决这一需求，本文提出将压缩感知及其扩展矩阵补全理论应用到系统结构特征计算中。
压缩感知是一种新兴起的采样理论，可在信号采样的同时进行压缩。本文首先对压缩感知的关键部分——测量矩阵进行了优化，提出了一种基于矩阵分解的优化算法，以提高压缩感知采样性能。进而研究了将压缩感知应用到SHM系统网络中的方法，即数据不再是简单的中继传输方式，而是传输一系列数据加权和。同时介绍与最小连通支配集(MCDS)的路由策略相结合的方法，使结构特征计算的过程中SHM系统网络中的数据传输开销非常小。
除此之外，作为压缩感知的扩展，矩阵补全利用矩阵低秩特性，亦可完成采样数据量减少。基于这一思想，本文还研究了自适应采样率的矩阵补全应用到系统网络中的方法，同时介绍与最短路径树(SPT)的路由策略相结合的结构特征计算方法，便于适应不同的工程结构，进一步完善了本文工作。
仿真表明，本文介绍的基于压缩感知及矩阵补全理论的结构特征计算方法，能在保证结构特征精度与现有的网内分布式计算方法相当的情况下，进一步减少SHM系统网络内数据传输开销，有效延长系统寿命。
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