学校编码：10384 分类号 密级
学 号：23320101153098 UDC
硕 士 学 位 论 文
基于 Zigbee 与 DSP 的在线结构损伤识别
方法的应用研究
Application Research of On-line Structural Damage
Identification Based on Zigbee & DSP
罗 裕
指导教师姓名：唐余亮 教 授
专 业 名 称：电子与通信工程
论文提交日期：2013 年 12 月
论文答辩时间：2013 年 12 月
学位授予日期： 年 月
答辩委员会主席：
评 阅 人：
2013 年 12 月
厦门大学博硕士论文摘要库
厦门大学学位论文原创性声明
本人呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立完成的研究成
果。本人在论文写作中参考其他个人或集体已经发表的研究成果，均
在文中以适当方式明确标明，并符合法律规范和《厦门大学研究生学
术活动规范（试行）
》
。
另外，该学位论文为（ ）课题（组）
的研究成果，获得（ ）课题（组）经费或实验室的
资助，在（ ）实验室完成。
（请在以上括号内填写课
题或课题组负责人或实验室名称，未有此项声明内容的，可以不作特
别声明。）
声明人（签名）：
年 月 日
厦门大学博硕士论文摘要库
厦门大学学位论文著作权使用声明
本人同意厦门大学根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办
法》等规定保留和使用此学位论文，并向主管部门或其指定机构送交
学位论文（包括纸质版和电子版），允许学位论文进入厦门大学图书
馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国
博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和
摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。
本学位论文属于：
（ √ ）1.经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，
于 2013 年 12 月 1 日解密，解密后适用上述授权。
（ ）2.不保密，适用上述授权。
（请在以上相应括号内打“√”或填上相应内容。保密学位论文
应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密
委员会审定的学位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认
为公开学位论文，均适用上述授权。）
声明人（签名）
：
年 月 日
厦门大学博硕士论文摘要库
厦门大学硕士学位论文 摘 要
I
摘 要
结构健康监测 Structural Health Monitoring（SHM）是一个关系到建筑和
人民生命财产安全使用的重要研究课题，结构损伤识别是其主要研究方向。结构
损伤识别一般指运用现场无损传感技术获取结构系统特性的信息，如结构响应，
并进行分析以检测结构损伤或退化的一些变化。两步卡尔曼预测估计算法是一种
结构损伤识别的时域分析方法，它的优点在于算法所需的输入数据是单一的结构
加速度响应数据，且仅需较少的输入数据，运算量相对来说较小。Zigbee 是一
种基于 IEEE802.15.4 标准的无线传感器网络技术，具有低复杂度、低能耗、低
速率和低成本等优点。TMS320VC5509A 是一款由德州仪器公司生产的数字信号处
理器，其拥有极低的功耗和较高的计算能力。我们结合 Zigbee 技术和 DSP 技术，
将提出的一种基于两步卡尔曼预测估计算法应用其中，实现在线结构损伤识别系
统，并进行实验验证，取得了较好的实验结果。
本文首先介绍了基于 Zigbee 无线传感网络技术和 DSP 技术的在线结构损伤
识别系统，论述了分簇式的网络拓扑结构设计、网络通信数据包的帧格式定义以
及实现网络内部数据或者命令的透明传输等内容。其次，论文研究了大型建筑损
伤识别方法，提供结构的子结构划分方法，这有利于减少结构损伤识别的计算量，
提高计算速度。同时，我们研究了两步卡尔曼预测估计算法在结构损伤识别系统
中的应用，并用 TI 公司提供的 Code Composed Studio（CCS）集成开发环境将
提出的预测估计算法在 DSP—TMS320VC5509A 中实现。同时，论文详细阐述了基
于 Zigbee 与 DSP 技术的在线结构损伤识别系统的实现方案，包括数据采集、数
据收集、数据交互和数据分析处理等多个功能模块和系统整体运行流程。最后，
将所设计的在线结构损伤识别系统应用在八层剪切实验框架上进行实验验证，经
实验证明，其损伤识别效果达到了设计要求。
关键词：结构损伤识别；两步卡尔曼预测估计；Zigbee；DSP
厦门大学博硕士论文摘要库
厦门大学硕士学位论文 摘 要
I
厦门大学硕士学位论文 摘 要
III
Abstract
Structural Health Monitoring (SHM) is an important research subject to ensure
the safety of structures and people's life and property. Structural Damage
Identification is the main research direction of SHM. Structural damage identification
commonly uses on-site non-destructive sensor technology to acquire information of
system structural characteristics, such as structural response, and then analyzes and
detects structural damage or degradation of some changes. The Two-step Kalman
Estimator Approach is one of Time domain analysis algorithm on structural damage
identification. It only depends on structural acceleration responses and need less input
and computational capability.
Zigbee is a wireless sensor networks technology based on the IEEE802.15.4
standard, with advantages of low complexity, low power consumption, low-rate and
low-cost. TMS320VC5509A is one kind of Digital Signal Processor (DSP) produced
by Texas Instruments (TI), with ultra low power consumption and high computational
performance. With the combination of Zigbee and DSP technologies, we propose an
on-line Structural Damage Identification system based on Two-step Kalman estimator
approach, do experiments on the building structure and prove the feasibility and
accuracy of the system.
This paper describes Zigbee wireless sensor network topology for the on-line
structural damage identification system based on clustering structure firstly. In order
to achieve transparent and effective transmission of the network data & commands, it
also talks about the definitions of communication packets’ format and system function
modules. And then, this paper studies the substructural identification approach so as to
reduce the computational cost and improve the computational efficiency. Meanwhile,
this paper studies the theory and application of the Two-step Kalman estimator
approach in structural damage identification area and then we successfully finished
the porting work of the estimator approach on the chip named TI TMS320VC5509A
by using TI Code Composed Studio integrated development environment. Finally, the
paper describes the implementation of the on-line Structural Damage Identification
厦门大学硕士学位论文 摘 要
IV
system based on Zigbee and DSP technologies, including a plurality of modules of
data sampling, data collection, data exchange and damage identification and so on.
This on-line Structural Damage Identification system has been applied on an eight
shear test framework, the experiment proves the results meet the design requirements.
Key words: Structural Damage Identification; Two-step Kalman Estimator Approach;
ZIGBEE; DSP
厦门大学硕士学位论文 目 录 V
目录
目录
... V
第一章
绪论 ... 1
1.1 研究背景 ... 1 1.1.1 结构损伤识别 ... 1 1.1.2 无线传感器网络 ... 3 1.1.3 数字信号处理器 ... 5 1.2 国内外研究现状 ... 6 1.2.1 国内外发展 ... 6 1.2.2 研究意义 ... 7 1.3 本论文的主要工作 ... 78第二章
损伤识别系统关键技术介绍 ... 9
2.1 Zigbee 无线传感器网络 ... 9 2.1.1 Zigbee 协议简介 ... 9 2.1.2 ZigBee 网络体系结构 ... 10 2.2 数字信号处理器 ... 15 2.2.1 数字信号处理器简介 ... 15 2.2.2 数字信号处理器的主要结构特点 ... 15 2.2.3 TMS320VC5509A 简介 ... 17 2.3 无线传感器网络硬件介绍 ... 18 2.3.1 协调器（Coordinator） ... 18 2.3.2 路由器（Router） ... 1918 2.3.3 Zigbee 子节点（Rfd） ... 19第三章
在线结构损伤识别系统的总体设计 ...
2221
3.1 建筑物的子结构划分法 ... 2221 3.2 在线结构损伤识别系统的总体设计 ... 2423 3.2.1 Zigbee 无线传感器网络拓扑结构设计 ... 2423 3.2.2 在线结构损伤识别系统主要功能模块 ... 2625 3.2.3 在线结构损伤识别系统内通信包格式设计 ... 2827 3.3 两步卡尔曼预测估计算法简介 ... 2928 3.3.1 参数 θ 的预测估计方法 ... 2928 3.3.2 敏感度矩阵的解析解 ... 3231 3.3.3 状态向量 X 的预测估计方法 ... 3332 3.3.4 未知层间作用力和未知外部激励的识别 ... 3433第四章
两步卡尔曼预测估计算法的实现 ...
3635
4.1 DSP 软件集成开发环境介绍 ... 3635 4.2 结构损伤识别算法在 TMS320VC5509A 中的实现 ... 3635 4.2.1 两步卡尔曼预测估计算法的程序实现 ... 3635 4.2.2 CMD 文件的编写 ... 4039厦门大学博硕士论文摘要库
厦门大学硕士学位论文 目 录 VI
第五章
基于 DSP 的在线结构损伤识别系统 ...
4443
5.1 在线结构损伤识别系统实现 ... 4443 5.1.1 在线结构损伤识别系统运行流程 ... 4443 5.1.2 Zigbee 无线传感器网络数据通信 ... 4544 5.2 在线结构损伤识别实验 ... 4847 5.2.1 八层剪切实验框架介绍 ... 4847 5.2.2 基于八层剪切实验框架的在线损伤识别系统 ... 5049 5.2.3 实验验证 ... 5352第六章
总结与展望 ...
5453
6.1 总结 ... 5453 6.2 展望 ... 5554参考文献
...
5655
致谢
...
5857
攻读硕士学位期间从事的科研项目与科研成果
...
5958
厦门大学博硕士论文摘要库
厦门大学硕士学位论文 目 录 VII
Contents
Abstract ... III
Index
... V
Chapter1. Preface ... 1
1.1 Background ... 11.1.1 Structural Damage Identification ... 1
1.1.2 DSP ... 3
1.1.3 WSN ... 5
1.2 Recent Application and Development of WSN in Structural Damage Identification ... 6
1.2.1 International and Domestic Development ... 6
1.2.2 Research Significance ... 7
1.3 Main Contents of this Thesis ... 78
Chapter2. Introduction of Relevant Technologies ... 9
2.1 Zigbee Technology ... 9
2.1.1 Introduction of Zigbee Technology ... 9
2.1.2 Architecture of ZigBee Protocol ... 10
2.2 Digital Signal Processor... 15
2.2.1 Introduction of Digital Signal Processor ... 15
2.2.2 Main Structural Features of DSP ... 15
2.2.3 Introduction of TMS320VC5509A ... 17
2.3 Zigbee Nodes in the Structural Damage Identification System ... 18
2.3.1 Coordinator ... 18
2.3.2 Router ... 1918
2.3.3 Zigbee Rfd ... 19
Chapter3. Design of the On-line Structural Damage Identification System
...
2221
3.1 Substructure of Large-size Structures ... 2221
3.2 Overall Design of the On-line Structural Damage Identification System .... 2423
3.2.1 Design Network Topology of Zigbee ... 2423
3.2.2 Damage Identification System Main Modules ... 2625
3.2.3 Communication Packet in On-line Structural Damage Identification System 2827 3.3 Introduction of Two-Step Kalman Estimator Approach ... 2928
3.3.1 Parameter Estimation and Prediction Methods ... 2928
3.3.2 The Sensitivity Matrix Analytic Solution ... 3231
3.3.3 Estimation and Prediction Method of the State Vector X ... 3332
3.3.4 Identification of Unknown Inter-layer Forces ... 3433
Chapter4. Two-step Kalman Estimator Approach in DSP ...
3635
4.1 Introduction of DSP Software Developing Environment ... 3635
4.2 On-line Structural Damage in TMS320VC5509A... 3635
4.2.1 Two-step Kalman Estimator Programming ... 3635
域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改
厦门大学博硕士论文摘要库
厦门大学硕士学位论文 目 录
VIII
4.2.2 Programming of CMD File ... 4039
Chapter5 On-line Structural Damage Identification System
Based on DSP
...
4443
5.1 Implementation of the On-line Structural Damage Identification System .. 4443
5.1.1 Flow Chart of the On-line Structural Damage Identification System ... 4443
5.1.2 Data Communication of Zigbee WSN ... 4544
5.2 Experiment on he On-line Structural Damage Identification System ... 4847
5.2.1 Introduction of the 8-floor Shear Test Framework... 4847
5.2.2 Implementation of the On-line System on the 8-floor Shear Test Framework 5049 5.2.3 Experiment Results ... 5352
Chapter6. Conclusions and Envisions ...
5453
6.1 Conclusions ... 5453
6.2 Envisions ... 5554
References ...
5655
Acknowledgements ...
5857
Researches and Publications for My Master Degree ...
5958
域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改 域代码已更改
厦门大学博硕士论文摘要库
厦门大学硕士学位论文 第一章 绪论
1
第一章
绪论
1.1 研究背景
上世纪 90 年代以来，结构健康监测（Structural health monitoring, SHM）
成为土木（大跨桥梁、高层建筑、海洋平台等）、机械以及航空航天工程等领域
研究的热点。结构损伤识别的理论与应用是结构健康监测领域的重要研究课题。
无线传感网络技术和数字信号处理技术在结构损伤识别系统中具有很大的应用
潜力。本文根据土木工程中用于框架结构损伤识别的理论——两步卡尔曼预测估
计算法，应用无线传感器网络技术和数字信号处理器，研究了面向能在线结构损
伤识别的无线传感器网络的设计实现方法。
1.1.1 结构损伤识别
近几十年以来，和平与发展成为世界主流，人类社会的经济和生活水平得
到了极大的发展和提高。大型建筑、大跨桥梁、摩天大楼和居民楼宇在世界范围
内被广泛建设和使用。然而，建筑本身由于自身结构和材料性能的老化和外界因
素的影响，会使建筑本身的结构特性发生改变或者衰退，这种渐变的过程往往会
逐渐发展成结构损伤，甚至是结构的损毁，这将严重危机人民的生命财产安全
[1]。
在各类土木工程建筑结构中，因未能及时发现结构内部损伤而造成的事故数不胜
数。1996 年广东韶关一特大桥梁坍塌，造成 32 人死亡，51 人受伤；2001 年 11
月 7 日，宜宾南门大桥吊杆和桥梁联接部位突然断裂，导致桥面塌落，一辆客车
和一辆出租车掉入江内，造成两人死亡，两人受伤；2005 年 4 月 7 日，江苏省
吴江市梅堰镇一座桥梁突然倒塌，桥面上的行人和农用拖拉机均掉入河中；2006
年 5 月 16 日上午，甘肃省道 306 线岷县县城以北 500m 处的北门洮河大桥突然垮
塌，造成四人受伤。这些突然倒塌事故都是由于结构损伤累积已久而未被及时发
现而造成的。此外，我国位于世界两大地震带—环太平洋地震带与欧亚地震带的
交汇部位，地震活动频度高、强度大、震源浅，分布广，是一个震灾严重的国家。
结构内部若存在损伤累积，而由此造成的结构抗力下降又未能被及时发现并维护
的话，那么在如地震、台风等特大自然灾害面前，所带来的损失往往是加倍的
[2]。
厦门大学博硕士论文摘要库
厦门大学硕士学位论文 第一章 绪论 2
结构健康监测的目标是保证建筑结构的安全使用，并已成为了土木工程领
域的研究热点。结构健康监测是指在监测结构上布置传感器阵列并定期采集分析
传感器响应数据，提取损伤敏感特征值，观察结构特性随时间推移产生的变化，
达到检测结构损伤或退化、制定延长结构寿命策略的目的
[2]。结构健康监测的系
统框图如图 1.1 所示。
图 1.1 结构健康监测系统框图[2][9]结构损伤识别是结构健康监测系统的核心，是健康监测领域具有挑战性的
研究课题
[1]。由于结构振动特性是其物理参数的函数，结构损伤即意味着结构物
理参数的改变，而物理参数的改变必然引起结构振动特性的改变。通过安装在结
构上的传感设备，对结构的振动进行实时监测，可以获得结构不同阶段的振动特
性；对结构振动特性的变化进行分析及处理，有可能获得结构物理参数的变化情
况，从而达到损伤检测的目的。利用结构的动力测试信号进行损伤检测能够获得
结构的整体损伤状况，检测费用低，不需要中断结构的使用，相对于传统的损伤
检测方法具有很大的优越性。另外，伴随着现代计算机技术的飞速发展及传感器
技术、信号处理技术的进步，测试信号能够得到准确、快速的分析处理。因此，
近十几年来，基于结构动态响应的损伤检测成为国内外研究的热点
[3,4]。
土木工程结构检测方法总体上可以分为两类，分别为静态检测方法和动力
检测方法
[1]。静态检测方法是通过直接量取结构及构件的尺寸、测量结构材料的
强度和弹性模量等手段来确定结构的工作性能和可靠度。现发展起来的较先进的
静力检测方法主要有用于混凝土强度和缺陷检测的超声波方法、用于混凝土厚度
和缺陷检测的冲击回波法、用于混凝土失效分析以及疲劳开裂检测和受压变形荷
载检测的声发射法、用于建筑材料质量评价及成像等的红外线法、用于确定钢筋
位置及成像等的雷达方法等
[5,6]。然而，这些方法都属于可视或局部的试验方法，
需要预先已知结构缺陷的大体位置，工作量大，并要求检测仪器能够到达缺陷区
厦门大学博硕士论文摘要库
厦门大学硕士学位论文 第一章 绪论 3