在结构健康系统中,传感器优化布置的目标是获得尽可能多的动态系统信息,这对结构健康监测系统至关重要,可以决定结构整体和局部运行状态信息的真实与准确性。传感器的数目和位置会影响结构状态的诊断和识别参数的精度。面对各种形式的结构,传统的传感器优化方法难以适用。本文提出一种有效独立-数据融合方法,将改进奇异值分解法与单元模态应变能相结合,对经典的有效独立法进行改进和修正,既能保证振型向量的线性无关,又能得到振动能量较高的位置。首先,基于有效独立法,提出一种有效独立-数据融合算法,以四层双榀框架结构为数值算例,验证了该方法的适用性,并采用五种评价准则对传感器位置优化后的结果进行评价。接着,分析了其中一个对有效独立-数据融合算法的影响因素-模态分析方法的选择与参数设置,模态分析求解块的参数设置对奇异值和振型结果输出存在影响,以验证参数选择的合理性。然后,分析另一个影响参数—模态数目,它能够影响模态应变能的阶数叠加,根据Fisher信息矩阵变化率、损伤灵敏度和熵值确定传感器优化布置中的模态数目。最后,将获得的合理参数和确定的模态数目重新代入有效独立-数据融合法中,以得到最优测点,并对框架结构模型进行振动模态实验,以期取得良好的应用效果。本文的主要研究工作和结论如下:1、基于有效独立法,提出一种有效独立—数据融合传感器优化布置方法。将所有节点的加速度响应进行改进奇异值分解,并与节点模态应变能系数相结合,对有效独立分量进行修正。采用五种评价准则分别对有效独立法、有效独立-改进模态应变能法和有效独立-数据融合法的结果进行评价。结果表明,有效独立-数据融合法得到模态振型之间的独立性较为平均,稳定性较好,与现有有效独立法和有效独立-改进模态应变能法得到的抗噪性和模态信息相当,有效独立-数据融合法具有工程应用的潜力;在不同噪声强度下,有效独立-数据融合算法的五项评价指标均能保持稳定,尤其是表征抗噪能力的模态条件数,其随着噪声的增强刚开始出现下降的趋势,然后基本稳定在一定的数值,表明本文方法具有较强的抗噪性能。2、研究分析模态分析方法的选择与参数设置的合理性。设定模态参数,利用ANSYS输出求解数据,确定瞬态分析的时间积分步长,采用增强频域分解法对节点加速度响应进行模态参数识别。结果验证了ANSYS命令流编程的有效性;模态求解选项中定义的一致质量矩阵和集中质量矩阵,两种方法计算悬臂梁结构的前三阶频率相对误差均小于1%,集中质量矩阵的频率计算效率高于一致质量矩阵;增强频域分解法(EFDD)的频率识别结果误差在1%之内,表明该识别方法具有较强的适用性。3、选用不同的方法确定模态数目。将Fisher信息矩阵变化率、损伤灵敏度和熵值法应用到传感器优化布置中进行模态数目的选择,结果表明,Fisher信息矩阵的二范数和迹能够直观地确定模态数目;基于损伤灵敏度的模态数目确定方法中,曲线局部突变点明显,整体变化趋势不明显;对于熵值法的模态数目确定,熵值区间变化明显,模态阶数29至52区间熵值较小,其余两端区间熵值较大。另外,根据突变点和突变特征函数的定义得知模态发生全局振动与局部振动之间的转变频繁;根据传感器数目与模态置信矩阵MAC的最大非对角元素之间的关系,基于Carne建议复杂的结构中MAC矩阵中最大非对角元素可取至0.25阈值,此时由信息矩阵迹确定的前40阶模态和前10阶模态做数据融合时均至少需要布置12个传感器。但从总体来看,使用由信息矩阵迹确定的前40阶模态做数据融合优于只用前10阶模态,通过模态参数识别得到前10阶频率的模态振型矩阵正交性最好。4、实验验证分析。搭建框架实验模型,拾取各节点加速度响应信号,通过Matlab程序对实验数据进行模态参数识别,比较研究各传感器优化布置方法得到的频率与模态振型,验证本文提出的有效独立—数据融合算法的性能。结论表明:对于框架结构,随着测点数目的适当增加,有效独立法和有效独立—数据融合法的的频率和模态振型可以获得更好的识别结果。同样,如果选取合适的模态数目,有效独立—数据融合法对应的待识别参数能够获得最佳估计。