【摘要】 結構健康技術是智能材料結構研究的重要分支之一，主要通過集成在結構中的功能元件獲取結構健康狀態(tài)信息并對其進行安全評估。健康監(jiān)測技術在從實驗室階段向工程實用階段前進的過程中，由于面對的監(jiān)測對象大多體積龐大、結構復雜，所需要的傳感器、驅(qū)動器數(shù)量激增，相應的信號處理與損傷診斷也變得異常復雜，再加上這些結構大多工作在動態(tài)變化的惡劣的環(huán)境下，不可避免的會遇到各種難題。為了降低實際工程結構健康監(jiān)測系統(tǒng)設計復雜度，對監(jiān)測系統(tǒng)不同部分進行有效的協(xié)調(diào)與管理，從紛繁復雜的海量監(jiān)測數(shù)據(jù)中準確提取結構損傷特征并對結構健康狀態(tài)進行有效監(jiān)測與安全評估，本文應用任務分解理論將復雜系統(tǒng)分解為多個易于實現(xiàn)的子系統(tǒng)并構建了基于BDIKRI(Belief-Desire-Intention-Knowledge-Rule-Inference)體系結構模型的分層次大型結構多Agent健康監(jiān)測系統(tǒng)，深入研究了多Agent間的協(xié)作、協(xié)調(diào)機制及多源信息融合機制。針對航空鋁材壁板結構對研究成果進行了功能驗證。本文的主要研究工作與創(chuàng)新點如下：⑴針對實際工程結構體積龐大，健康監(jiān)測系統(tǒng)復雜的特點，研究了大型結構健康監(jiān)測系統(tǒng)的任務分解理論及BDI多主體系統(tǒng)建模理論，結合專家知識與結構分析案例，提出了基于BDIKRI的分層次大型結構多主體健康監(jiān)測系統(tǒng)體系結構模型，通過知識學習與推理，提高了多主體系統(tǒng)的整體運行效率和結構健康監(jiān)測準確度，搭建了大型鋁材壁板結構BDIKRI多主體健康監(jiān)測系統(tǒng)，驗證了體系結構模型的正確性。⑵針對大型鋁材壁板結構BDIKRI多主體健康監(jiān)測系統(tǒng)中異質(zhì)主體間的通信難題，研究了基于KQML和Ontology的主體通信體系結構框架，結合結構健康監(jiān)測領域知識擴展設計了KQML的通信原語，建立了面向多主體系統(tǒng)的分區(qū)域主動式黑板通信模型，有效解決了實際工程結構健康監(jiān)測系統(tǒng)異質(zhì)主體間信息交換與傳輸問題。⑶針對合同網(wǎng)協(xié)作模型面向大型復雜系統(tǒng)應用時所帶來的協(xié)作效率低下問題，提出了改進的基于熟人集的合同網(wǎng)協(xié)作方法及基于案例推理的協(xié)作機制，提升了復雜系統(tǒng)內(nèi)部各主體的協(xié)作效率，使自身資源、能力受限的單個主體通過高效的協(xié)作完成復雜的健康監(jiān)測任務，并結合三種損傷的識別進行了實驗驗證。⑷針對大型結構復雜的外部環(huán)境造成的診斷時變性、非線性和不確定性，建立了基于BDIKRI體系結構模型的混合式多主體信息融合模型，有效減小了BDIKRI中數(shù)據(jù)監(jiān)測層的冗余數(shù)據(jù)，提高了多主體之間數(shù)據(jù)傳輸?shù)男剩瑢崿F(xiàn)了對各主體診斷結果的沖突消解，并對大型鋁材壁板結構常見的三種損傷識別進行了信息融合功能驗證。 

第一章 緒論

1.1 結構健康監(jiān)測概念及研究內(nèi)容
1.1.1 結構健康監(jiān)測的概念及意義
隨著科學技術的不斷進步，社會經(jīng)濟得到不斷的發(fā)展，國民經(jīng)濟各個領域都迎來了快速發(fā)展的高峰期，各種大型、復雜工程結構和設施不斷出現(xiàn)，如大型飛機、衛(wèi)星、空間站等航空航天飛行器結構，超大型高樓大廈、超大跨橋梁、大型水利工程、大型海洋平臺結構、隧道、油氣管道、核電站等重大土木工程結構。這些結構所采用的材料復雜，包括金屬和各種復合材料，特別是先進的復合材料以其獨特的優(yōu)點在航空結構中得到廣泛使用[1,2]。如波音公司的 B787[3]、空客公司的 A380[4]所采用的復合材料占機身結構的 50%，有效降低自重的同時，也存在更多的失效模式，特別是沿著復合材料和金屬的界面連接處的模式-II 面內(nèi)剪切裂紋將成為主要失效模式，容易受到各種外來沖擊或材料疲勞等而產(chǎn)生不同程度的損傷[5,6]。
工程結構的損傷一般包括突然損傷和積累損傷兩種[7]，突然損傷是指因地震、洪水、颶風、爆炸等嚴重自然或人為災害引起，積累損傷則一般是結構在經(jīng)過長期使用后緩慢累積的損傷，具有緩慢積累的性質(zhì)。對于傳統(tǒng)金屬結構，材料特性相對簡單，損傷類別主要有疲勞裂紋、腐蝕、緊固件失效、應力腐蝕以及沖擊損傷等形式；對于復合材料，由于其性能的分散性較大，導致材料破壞與結構失效的機理復雜，難以有效描述其損傷演化過程和斷裂行為，所以復合材料結構的力學性能及損傷模式要比金屬結構復雜得多。復合材料層間脆弱，外部沖擊易造成內(nèi)部脫層、纖維斷裂等損傷，采用整體化制造時，接頭部位是薄弱環(huán)節(jié)，容易產(chǎn)生內(nèi)部損傷，內(nèi)部分層、脫粘等表面不可見損傷。工程結構的各類損傷累積到一定程度，將影響其承載能力和耐久性，使抵抗自然災害的能力下降，甚至引發(fā)各種災難性的突發(fā)事故, 帶來重大的人員傷亡、經(jīng)濟損失和環(huán)境污染，產(chǎn)生嚴重的社會影響。
近年來在航空航天領域，由于結構損傷造成的各類事故頻發(fā)。2001 年美國航空公司一架空客 A300 在飛行過程中垂直尾翼和方向舵分離[8,9]，飛機墜落造成 260 人死亡。2005 年加拿大越洋航空空客 A310 從 Veradero 到 Quebec，方向舵斷裂，幸運的是，沒有造成人員傷亡。2009年法國航空 Flight 447 的墜落，垂直尾翼與機體分離，造成 228 人死亡[10]。2009 年美國西南航空公司 229 航班，一架波音 B737 在飛行過程中由于疲勞裂紋造成后機身頂部出現(xiàn)一個足球大小的孔洞，所幸沒有人員傷亡[11]。2011 年, 美國西南航空公司 812 航班，一架波音 B737 機身蒙皮的一小段突然裂口，有驚無險，沒有人員傷亡[12]。對 2001 年到 2012 年的這幾次飛行事故原因進行分析，發(fā)現(xiàn)結構脫膠、連接失效和疲勞裂紋是事故頻發(fā)的主要原因，如“哥倫比亞”號航天飛機事故原因為左機翼隔熱瓦受損，連接上下翼展面板的鋼緊固件出現(xiàn)沿晶斷裂的脆性斷口，高溫離子流從 RCC 面板內(nèi)側斷口縫隙穿過上下面板進入，使航天飛機的溫度超過承受極限而導致破裂和爆炸。
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1.2 結構健康監(jiān)測技術研究與應用現(xiàn)狀
建設于二十世紀早期的一些重要工程結構相繼達到設計壽命，甚至有不少超期服役，日益暴露出多層面、復雜化的安全隱患；一些新建的大型建筑結構，也有不少缺乏有效的健康監(jiān)測手段，呈現(xiàn)出“重建不重養(yǎng)”的局面，給人民生命財產(chǎn)帶來威脅。由于這些大型結構的傳統(tǒng)人工維護與保養(yǎng)難度大、成本高，鑒于健康監(jiān)測技術方面的優(yōu)勢，美國率先開展結構健康監(jiān)測技術研究，隨后其他國家政府及研究機構也不斷加大健康監(jiān)測技術方面的研究與應用力度，并在航空航天、重大土木工程等領域逐步取得了不少成功的應用范例。
航空航天領域的空天飛行器由于造價昂貴，且大量采用復合材料，對結構的安全性要求非常高。美國空軍（USAF）針對 A-7E 的發(fā)動機布設了健康監(jiān)測系統(tǒng)[38]，使得 A-7E 因發(fā)動機故障引發(fā)的事故率減少 90%，維修工時率減少 66%，總的事故率降低 66%。軍方在 F/A-18E/F、V-22 的機翼結構、發(fā)動機等不同部位布設了由 PZT 壓電傳感器及光纖應變傳感器陣列等構成的結構健康監(jiān)測系統(tǒng)，使飛機的健康診斷能力有大幅度提升[39,40]。在 F-22 Raptor 上配備了綜合監(jiān)測與診斷系統(tǒng)，在 F-35 聯(lián)合打擊戰(zhàn)斗機（JSF）上配備了結構預測與健康管理技術，傳感器主要選擇了應變片，粘貼位置包括飛機機翼根部、水平尾翼及垂直尾翼各自的連接部位、機艙、機腹等部位，結合相關檢測電路及設備，如飛機上半部分的分模塊診斷及健康管理，飛機下半部分的便攜式維修輔助設備，遠程維修管理設備以及自動測試設備(ATE)等，對結構的載荷進行在線監(jiān)測與維護[41]，同時機身頭部位置還布設了腐蝕傳感器以實現(xiàn)對環(huán)境進行監(jiān)測，另外還實現(xiàn)了對飛機結構疲勞狀態(tài)進行監(jiān)測與安全評估[42,43]。在 X-33[44]航天飛機貯液氫箱粘貼光纖光柵分布式傳感器網(wǎng)絡以對燃料箱的應力、溫度以及燃料滲漏進行全方位監(jiān)測與診斷。Vichare 等[45]從機內(nèi)自測試(BIT)、故障識別與診斷以及結構的累積損傷建模方法等對航空電子系統(tǒng)的故障進行預測與管理。而對于老式的 AV-8B、F/A-18A/B、T-45、E-2C、F-14C/D 等飛行器，由于缺少健康監(jiān)測能力，自診斷能力就很差[46,47]。
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第二章 大型結構多主體協(xié)作健康監(jiān)測系統(tǒng)理論模型研究

隨著計算機技術、信息技術的發(fā)展，分布式人工智能的多 Agent 技術成為人們關注的一大熱點，將多主體技術與大型復雜結構的健康監(jiān)測相結合，將使系統(tǒng)性能得到進一步優(yōu)化。本章將主體和多主體技術應用于大型結構的健康監(jiān)測，結合大型結構對健康監(jiān)測系統(tǒng)的要求，對監(jiān)測系統(tǒng)體系結構作深入分析與研究，研究復雜任務的分解與主體實現(xiàn)方法，在此基礎上，提出了大型復雜結構多 Agent 健康監(jiān)測系統(tǒng)的 BDIKRI 體系結構模型，深入研究了監(jiān)測層、診斷層和輸出層各主體構建方法，使系統(tǒng)能夠?qū)φ麄�結構的全部區(qū)域的損傷情況進行實時在線監(jiān)測，為后續(xù)各章的研究打下堅實基礎。
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2.1 智能主體理論模型研究
2.1.1 智能主體的概念及特性
智能 Agent 是人工智能領域的一個分支，是人工智能、面向?qū)ο蠹夹g及計算機科學相結合的產(chǎn)物，并在電子商務、網(wǎng)絡計算、故障診斷等很多領域得到了廣泛的應用。Agent 的中文譯法很多，如“代理”、“智能體”、“主體”、“艾真體”等，它可看成一個獨立替代人去完成某個特定任務的硬件或軟件實體。由于不同領域研究和關心的問題不同，對 Agent 的定義與理解也各有不同，但給出其能被人們普遍接受的統(tǒng)一和權威的定義還比較困難[138]。1986 年，Minsky[139]在《Society of Mind》中首次提出了 Agent 概念，認為智能 Agent 是指社會中能夠通過相互合作來共同求解自身難以完成的復雜問題的個體；FIPA（Foundation for Intelligent Physical Agent）認為 Agent 是駐留于環(huán)境中的硬件（如機器人）或軟件實體，能感知環(huán)境并能作用于環(huán)境；Russell[102]認為“Agent 是任何能通過傳感器感知環(huán)境并通過執(zhí)行器對環(huán)境進行動作的東西”；Wooldridge 和 Jennings[140]在 1995 年提出了目前大家普遍認同的智能主體的弱定義與強定義，認為智能 Agent 是指具備自主性、反應性、社會性等特性的實體（弱定義），而強定義則指智能主體除了上述 Agent 所具有的的特性外，還具有移動性、理性、通信能力等特性的實體；Shoham[141]認為 Agent 是指包含了知識(Knowledge)、信念(Belief)、承諾(Commitment)、愿望(Intention)和能力(Capability)等心智狀態(tài)(MentalStates)的實體。在結構健康監(jiān)測領域，Agent 可以定義為能通過傳感器感知監(jiān)測對象并通過執(zhí)行器對待測對象產(chǎn)生作用、具有一定專業(yè)技能、可以自主完成特定任務并能與其他 Agent 協(xié)作的智能實體，這些實體可以是硬件實體如智能傳感器節(jié)點，也可以是軟件實體。
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第三章 大型結構多主體健康監(jiān)測系統(tǒng)構建.............. 58-77 
3.1 監(jiān)測對象的選取與多主體系統(tǒng)構建................ 58-63 
3.1.1 監(jiān)測系統(tǒng)需求分析.............. 58-59 
3.1.2 任務分解與傳感器布置......................... 59-61 
3.1.3 大型結構多主體健康監(jiān)測系統(tǒng)體系結構................ 61-63 
3.2 數(shù)據(jù)監(jiān)測層智能主體設計................ 63-71 
3.2.1 靜態(tài)載荷監(jiān)測智能主體設計.................. 63-65 
3.2.2 沖擊載荷監(jiān)測智能主體設計........................... 65-68 
3.2.3 結構緊固件失效監(jiān)測智能主體設計..................... 68-70 
3.2.4 基于無線傳感器網(wǎng)絡的傳感主體設計......................... 70-71 
3.3 系統(tǒng)其它智能主體設計.................. 71-75 
3.3.1 數(shù)據(jù)解釋層主體.............................. 71-72 
3.3.2 損傷診斷層主體 .........................72-73 
3.3.3 信息融合層主體 ..........................73-74 
3.3.4 中央?yún)f(xié)調(diào)管理主體..................... 74 
3.3.5 系統(tǒng)故障自診斷主體 .......................74-75 
3.3.6 輸入輸出層主體..................... 75 
3.4 大型鋁材壁板多主體結構健康監(jiān)測系統(tǒng).............. 75-76 
3.5 本章小結................. 76-77 
第四章 大型結構多主體健康監(jiān)測系統(tǒng)協(xié)作技術研究 .............77-107 
4.1 多主體健康監(jiān)測系統(tǒng)協(xié)作技術及面臨的問題 ..............77-81 
4.1.1 多主體協(xié)作技術及其研究內(nèi)容..................... 77-80 
4.1.2 大型結構健康監(jiān)測系統(tǒng)多主體協(xié)作面臨的主要問題............ 80-81 
4.2 大型結構健康監(jiān)測系統(tǒng)主體間通信機制................ 81-87 
4.2.1 多主體通信語言及通信原語擴展.............. 81-84 
4.2.2 基于 KQML 和 Ontology 的主體通信體系結構 .............84-86 
4.2.3 基于黑板的主體通信機制...................... 86-87 
4.3 大型結構多主體健康監(jiān)測系統(tǒng)協(xié)作機制............... 87-97 
4.3.1 大型結構健康監(jiān)測系統(tǒng)多主體協(xié)作策略............... 87 
4.3.2 基于改進的合同網(wǎng)的損傷監(jiān)測協(xié)作................ 87-90 
4.3.3 分區(qū)域主動式黑板協(xié)作機制................ 90-93 
4.3.4 基于案例推理的多主體協(xié)作................. 93-95 
4.3.5 本體設計與實現(xiàn).................... 95-97 
4.4 實驗研究...................... 97-106 
4.4.1 實驗驗證系統(tǒng)設計...................... 97-98 
4.4.2 知識庫及案例庫構建.................... 98-100 
4.4.3 實驗及結果分析...................... 100-106 
4.5 本章小結.......................... 106-107 

第五章 大型結構多主體健康監(jiān)測系統(tǒng)信息融合技術研究

航空航天飛行器、超大跨橋梁等大型布局常常事情在龐大多變的外部情況下，布局所受到的毀傷范例繁蕪，征兆各別，康健監(jiān)測歷程中收羅的傳感器數(shù)據(jù)既冗余又含有互補信息，還大概受到外間滋擾而帶來大的丈量偏差，使毀傷診斷具有較大的時變性、非線性、滯后性、龐大性、含糊性等特點。為了進步布局康健監(jiān)測的結果，必要針對數(shù)據(jù)處置處罰、特性提取及綜合決議籌劃級的特點研究符合的信息融合要領[170]。本章在闡發(fā)了大型龐大布局康健監(jiān)測面對的逆境底子上，研究并闡發(fā)了數(shù)據(jù)級、特性級及決議籌劃級信息融合的特點，先容了差另外信息融合算法的原理，在此底子上提出了混淆式信息融合體系布局模子，針對差別條理數(shù)據(jù)特點研究并提出了相應的信息融合算法，并在功效驗證體系上舉行了實行驗證。
5.1 面向大型結構損傷識別的信息融合技術
5.1.1 大型結構損傷識別面臨的困境
構成工程結構的材料多種多樣，可能產(chǎn)生的損傷也各不相同，損傷所體現(xiàn)出的征兆也不同，如金屬材料的疲勞裂紋以及連接件的螺釘失效等。隨著健康監(jiān)測技術的發(fā)展，產(chǎn)生了很多損傷識別方法，這些方法共同之處是都要利用各種傳感器獲取結構的損傷信息，再利用小波分析、HHT變換等信號處理算法得到反映結構狀態(tài)的損傷特征，，利用各種損傷診斷算法對結構的損傷特征因子進行處理，最終得到結構的損傷類別、損傷位置、損傷程度等損傷信息，圖5.1為結構損傷的一般識別流程。
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總結

實際工程結構長期工作在惡劣的環(huán)境條件下，極易出現(xiàn)各種損傷，對這些結構的健康狀態(tài)進行安全監(jiān)測、評估與控制可以有效預防重大災難的發(fā)生。目前國內(nèi)外專家學者從結構健康監(jiān)測的不同角度做了大量的工作，在智能傳感器技術、先進信號處理技術、多傳感器信息融合等方面都取得了許多理論與方法，并在一些尺寸較小的簡單結構上得到了較好的驗證。但對于航空航天飛行器、超大跨橋梁等實際工程結構，要獲得這些結構完整的健康狀態(tài)，需要在結構多個部位布置數(shù)目龐大的傳感器、驅(qū)動器及相應的信號調(diào)理電路，健康監(jiān)測系統(tǒng)的復雜度與設計難度急劇增加，有許多技術難題亟待解決：如何將監(jiān)測系統(tǒng)復雜的任務分解為簡單的、易于實現(xiàn)的子系統(tǒng)，如何實現(xiàn)這些子系統(tǒng)之間高效的協(xié)調(diào)與協(xié)作，如何對傳感器網(wǎng)絡進行有效管理并從大量傳感器信息中提取出合適的損傷特征因子，如何融合不同損傷診斷算法的結果以得到結構完整的健康狀態(tài)信息并對其進行有效的安全評估等。本文針對大型航空結構的健康監(jiān)測，研究了復雜任務的分解方法并建立了監(jiān)測系統(tǒng)體系結構模型，研究了多 Agent 協(xié)作機制與信息融合機制，研究了面向無線傳感網(wǎng)絡的移動 Agent 協(xié)作與信息融合機制和實現(xiàn)方法。本文主要的研究工作和創(chuàng)新性成果包括如下幾個方面：
⑴針對實際工程結構體積龐大，健康監(jiān)測系統(tǒng)復雜的特點，研究了大型結構健康監(jiān)測系統(tǒng)的任務分解理論及 BDI 多主體系統(tǒng)建模理論，結合專家知識與結構分析案例，提出了基于BDIKRI 的分層次大型結構多主體健康監(jiān)測系統(tǒng)體系結構模型，通過知識學習與推理，提高了多主體系統(tǒng)的整體運行效率和結構健康監(jiān)測準確度，搭建了大型鋁材壁板結構 BDIKRI 多主體健康監(jiān)測系統(tǒng)，驗證了體系結構模型的正確性。
⑵針對大型鋁材壁板結構 BDIKRI 多主體健康監(jiān)測系統(tǒng)中異質(zhì)主體間的通信難題，研究了基于 KQML 和 Ontology 的主體通信體系結構框架，結合結構健康監(jiān)測領域知識擴展設計了KQML 的通信原語，建立了面向多主體系統(tǒng)的分區(qū)域主動式黑板通信模型，有效解決了實際工程結構健康監(jiān)測系統(tǒng)異質(zhì)主體間信息交換與傳輸問題。
⑶針對合同網(wǎng)協(xié)作模型面向大型復雜系統(tǒng)應用時所帶來的協(xié)作效率低下問題，提出了改進的基于熟人集的合同網(wǎng)協(xié)作方法及基于案例推理的協(xié)作機制，提升了復雜系統(tǒng)內(nèi)部各主體的協(xié)作效率，使自身資源、能力受限的單個主體通過高效的協(xié)作完成復雜的健康監(jiān)測任務，并結合三種損傷的識別進行了實驗驗證，結果表明所提出的通信機制與協(xié)作機制能較好地完成系統(tǒng)不同主體的協(xié)作需求。
⑷針對大型結構復雜的外部環(huán)境造成的診斷時變性、非線性和不確定性，建立了基于BDIKRI 體系結構模型的混合式多主體信息融合模型，有效減小了 BDIKRI 中數(shù)據(jù)監(jiān)測層的冗余數(shù)據(jù)，提高了多主體之間數(shù)據(jù)傳輸?shù)男剩瑢崿F(xiàn)了對各主體診斷結果的沖突消解，并對大型鋁材壁板結構常見的三種損傷識別進行了信息融合功能驗證，實驗結果表明所提出的混合式多主體信息融合模型能夠有效提高系統(tǒng)的工作效率，減少系統(tǒng)冗余信息的傳輸，提高損傷識別的準確性。
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參考文獻（略）