牛维枫，曹晖,b

(重庆大学 a.土木工程学院；b.山地城镇建设与技术教育部重点实验室，重庆 400045)

为确保大型结构的安全性和耐久性，有必要进行健康监测。健康监测的基础为结构的损伤检测[1]。近年来，基于频域、时域的损伤识别方法得到了大力发展。李世龙等[2]针对复杂结构损伤识别时多自由度无法测量的问题，提出了一种利用已测量的模态振型和频率来表示未测量部分的模态扩阶方法。Gillich等[3]对如何从振动信号中准确地识别出结构的固有频率进行了试验研究和有限元分析，提出了估计频率范围、定位相关信号段、以信号分量的功率谱来识别精确频率的方法。Wei等[4]对薄板的损伤识别进行了研究，改进了应用传统模态应变能改变率指标识别的方法，以削弱损伤单元所带来的“邻近效应”，减少误判。粒子群等群体智能算法由于其收敛速度快、参数设置简单等优点也被广泛应用于损伤识别领域。欧阳秋平等[5]将实数编码克隆选择与粒子群算法结合，优化了基于模态频率的损伤指标，用于水工结构的损伤诊断。巩文龙等[6]基于量子粒子群优化算法，提出了一种以广义柔度矩阵构造的目标函数，解决了柔度矩阵损伤定量误差大、不稳定的缺陷。郭惠勇等[7]对粒子群算法提出了粒子位置突变、最优记忆粒子微搜索等改进措施，以防止算法陷入局部最优解。但很多理论成果不能在实际工程中得到应用，因为在实际监测过程中，结构振动响应实测的不确定性、随机噪声的影响、所提取的模态参数的不完备性以及粒子群算法的“早熟问题”等都是制约将识别理论应用于实际工程的难题。……