从传感器监控项目，数量优化和位置优化的优化方面，总结了传感器优化布局的研究现状。重于优化传感器的位置，系统基于传感器的布局引入了传感器优化布局标准，布局方法和布局评估标准。态可观测性和损伤识别，并比较分析了不同布局方法，技术发展及其优缺点之间的关系，最后指出，在模型研究方面存在一定差距传感器的优化配置及其技术发展趋势。桥梁健康监测系统中，传感器系统是整个系统的“眼睛”。助传感器系统，桥梁健康监测系统可以实时监测结构，从而为后续工作奠定基础[1]。感器系统的主要任务包括实时收集结构的运行环境，结构上的负载以及结构的动力特性，对结构动力特性的测量主要包括选择和选择。供外部激励，传感器的选择和配置以及在线结构几个主要链接，例如测试数据的收集。果未正确处理这些链接，则将直接影响数据进一步处理和损坏检测的可靠性。此，作为设计结构健康监视系统的关键问题之一，传感器的最佳放置对数据收集的效率具有至关重要的影响。感器系统本身就是一个“矛盾”：一方面，为了对结构的健康状况进行合理和科学的评估，有必要使用尽可能多的传感器并进行尽可能多的监控。’可能的元素；另一方面，为了确保监视系统的可靠性和经济性，所使用的监视设备不应过多。已安装的桥梁健康监控系统中，某些系统太大，可能无法保证系统本身的可靠性；相反，某些结构监测系统的规模过于合理，因此无法科学地确定结构的科学健康性。估。此，我们需要找到一种适当的方法来找到两者之间的最佳平衡。常，健康监视系统中传感器的布置必须满足以下两个目标：装有传感器的测量点可以尽可能反映空间结构的信息；测量点信息对空间结构状态的变化足够敏感。Carne等。[2]强调传感器的配置应给予实验模态结果良好的可见性和良好的鲁棒性。于诸如投资和管理结构操作之类的原因，传感器无法获得有关桥梁结构的结构状态的完整数据，而只能获得与桥梁总自由度有关的部分数据。限元模型。何将有限的传感器配置在最佳位置，以便获得关于结构状态的最佳信息，恒温阀芯并合理地确定所收集位置的结构状态，即如何在n个传感器上实现m自由度（n个传感器优化安排包括传感器监控）项目优化，数量优化和位置优化是三个方面。了讨论放置的应用桥梁健康监测系统中传感器的优化，作者通过该系统，传感器监测项目的优化，数量优化和从三个方面优化位置，讨论最佳传感器布局的起源和发展，总结现有最佳传感器布局的方法ur及其应用，并总结和分析各种方法的优缺点和发展趋势。
划分了输出，静态和动态，全局和局部，研究方向，如图1所示。视元素的分类总结了用于状态监视和评估的代表性监视元素。拉桥。结了几种斜拉桥的疾病特征并寻找典型的桥梁Kang监测方法的适用性对传感器监测项目的设计具有重要的指导意义。定监测项目的依据主要包括疾病数据库，风险分析[5]，脆弱性分析[6]三个方面，具体考虑因素包括本地与全球之间的关系，需要进行动态和静态分析，如何将健康监控与手动检查结合起来等。何将理论分析数据与通常的经验数据相结合是监视项目中的健康监视系统和人工检查。查是否可以正确连接的关键问题。型桥梁结构监测系统的设计必须首先考虑桥梁的结构特征和系统运行各个方面的要求，确定系统需要获取的信息以及实施该系统的目标； ，确定监控要素，以最大程度地提高收益以及经济和科学可行性。过分析，可以清楚地知道哪些项目需要长时间连续监控，哪些用作定期或日常监控项目，哪些项目可以使用设备获得所需的数据。殊测试。7]。康监测系统在实践中，由于可以根据要研究的问题的性质确定与理论研究相联系的监测要素，因此它是非常随机的，难以实施。证。此，一些研究人员认为，监控系统的设计应遵循功能要求和收益，这是成本分析的两个主要标准[8-9]。先，监视系统的设计必须考虑系统的目的和功能。于特定的桥梁，健康监视系统的建立可以是桥梁的监视和评估，也可以是设计。证甚至用于研发目的。此，一旦确定了系统的目的和功能，就可以确定监视系统的要素。次，监控系统中每个监控元件的规模和所用传感器的类型[10]，必须充分考虑采集和传输系统，然后设计监控元件和点数取决于目标，功能要求和收益成本分析的要求范围内。定监视元素之后，下一个工作就是确定传感器的数量。化传感器数量和传感器位置的理论研究，不仅可以有效降低监测成本，而且可以提高监测系统处理信息的效率，这对重要的研究[11]。前，实际应用中的传感器数量主要由经验和经济因素来考虑和确定。具有高度的任意性和不确定性。少有关于单独优化传感器数量的研究[12-14]。设计用于模式监视的监视系统时，传感器的初始优化主要取决于经验或根据振动理论，这取决于所测试的模式数量，并且一些研究人员已经确定了基于弹性波传播原理的特定结构的传感器位置的间距。先确定测试所需的传感器数量。旦确定了传感器的初始最佳数量，通常会在根据最佳布局标准确定测量点位置的同时，结合经济要求考虑传感器的最终数量。些研究人员针对不同的模式可观察性和损伤识别要求研究了最少的传感器数量，该领域的研究主要限于理论分析和数值模拟。立桥梁健康监测系统的主要目的是识别损坏并评估其状况。害识别是健康监视系统的基本链接，也是最重要的功能之一。伤识别主要包括局部损伤识别和全局损伤识别，这要求传感器系统既可以执行局部损伤监视又可以进行全局损伤监视任务。地监视主要取决于放置在本地位置的传感器收集的信息。这方面，大多数研究使用监视项目来确定监视的目的，并在设计监视系统以确定部署计划时使用约束和经验因素的有限元分析。荟萃分析和结构的实际功能中可能损坏的关键元素。部损坏监视技术具有实时性和可靠性的缺点，缺点是只能监视传感器安装现场的损坏，而无传感器现场的实际情况却不能不知道。体损害识别理论主要依赖于模态理论衍生的损害识别理论进行分析和确定。此，实时且精确地收集结构模态信息是传感器的另一主要任务。前，大多数关于优化传感器位置的研究都集中在这一领域。Shah等。[15]对传感器的最佳布置进行了首次研究。过40多年的发展，涌现了许多优化传感器放置的方法。
感器的最佳位置必须首先确定最佳配置标准，即优化的目标函数，其次，必须选择适当的优化计算方法。据测试的目的，优化传感器的标准可以分为两类：模态可观察性和可识别的损坏。佳传感器放置的最重要属性是系统的可观察性，它反映了传感器测量点在结构状态监测，评估中提供有关状态参数的重要信息的能力。康或系统控制。究人员基于对不同模态参数的研究，提出了不同的优化标准和计算方法。于模态可观测性的常用优化准则包括最小传输误差准则，系统能量准则，模型简化准则和模态保证准则。大多数情况下，首先使用参数识别方法来处理模态测试结果。此，许多文献以最小的识别参数误差来优化传感器的布置。本思想是使用系统参数识别误差的无偏估计。获得Fisher信息矩阵为最大值时，系统参数的识别误差最小。影响最广泛的配置方法之一是Kammer提出的有效独立性（EI）方法。本思想是根据目标模态分量的线性独立性，根据候选传感器布置的每个点的贡献来对传感器的位置进行分类，并优化费希尔信息矩阵[16-18 ]，使用迭代方法获得一组由传感器优化的测量点。是，此方法未考虑质量块的结构分布的不均匀性，并且可能发生所选传感器的能量较弱且信息丢失的情况。此基础上，Hemez等。[19]已经扩展了一种有效的独立方法的概念，该方法基于结构变形能量的分布来实现传感器位置算法。效的独立方法必须在计算过程中分解信息矩阵的特征值或计算逆矩阵，这需要大量的计算。分析有效独立法与模态动能法之间的关系后，李东升等人。[20]提出通过比较模态矩阵的行范数，使用模态矩阵的正交三角分解（QR）来获得独立有效方法的系数。外，使用对每个候选传感器的位置进行排序以及迭代和顺序删除的方法来提高有效独立算法的计算效率。于传感器易于以更大的能量来收集布置在测量点上的信息，因此基于系统的能量指标的能量标准已成为更多关注的主题。常见的能量方法[21-22]从模态动能或结构元素变形能的一定自由度开始，然后选择模态动能或元素自由变形的能量对反映动态特性和有关结构破坏的信息更为重要。择传感器的位置。于高效的独立方法可以选择低能量的传感器位置，因此一些研究人员研究了高效的独立方法和能量方法之间的关系，并在此基础上优化了传感器的位置[23-24]。1998年，Papadopoulos等人。[25]提出了模态动能的方法来观察具有高模态动能的点。种方法也是一种能量方法，它是从另外两种方法（即平均模态动能方法）派生而来的。于清洁产品方法，平均模态动能方法计算每个可能的测量点的平均动能，并选择最大的点作为测量点。征向量乘积法通过计算在可能的测量点处的有限元模态形式的乘积来选择最大点作为测量点。量方法在很大程度上取决于有限元网格的划分，并且在调整传感器时不考虑结构的对称性。了避免有效独立方法和能量方法的局限性，Imamovic [26]提出了有效独立驱动点残差（Drive The Point Residue method，简称DPR），它利用模态变形的能量Jin等人[27]也对提高EI方法的方法进行了研究，以刚性单位作为运动点的残差系数来修改传感器的布置方案。[2829]是一种常用的测量点选择的方法，它用包含一次和二次关系的坐标方程代替系统的动能或应变能以生成质量矩阵或迭代地，通过减小最后一个模型保留了自由度，在这些自由度中，这些模态响应在结构的定位中起主要作用。量点：Guyan减少[30]，改进的减少系统（IRS）[31]，逐次近似减少（SAR）[32]等。可以用来优化传感器的位置[33]。强等。[34]提出了模型的简化和线性模型的估计理论。过改进缩小系统，模型减少了目标模式的自由度，并且旋转角的自由度也减小了，以反映平移自由度。量点位置的计算结果包含新算法，用于影响旋转角度的自由度。方法计算起来相对简单并且可以更好地保留低阶模式，但是它不一定是要测量的模式，并且存在丢失要测量的模式的问题。时，简化模型的过程不可避免地会引入相应的误差，这将增加识别状态的难度。面提出的方法主要是基于考虑模态形式的矢量或模态能量等因素，而不考虑模态矢量空间的相交角。态保险准则（MAC）方法可以进行测量，模态矢量保持较大的空间相交角度，以尽可能保留原始模型的特征[35]。公式中：Φi，Φj分别是第i和第j模态向量。果CMAC = 1，则分析结构模型将完全链接到实测损坏结构模型模式，这意味着两个模型完全相同；如果CMAC = 0，则这两种模式是完全不相关的。CMAC值越接近1，则两者之间的模态相关性越好。Breitfeld [36]首先提出了一种基于MAC的最佳传感器放置方法，其目的是使测量点的放置最小化MAC的非对角元素。飞等人[37]在《结构健康应用状况》中讨论了这个想法。后，一些研究者[38-40]提出了相应的优化计算方法。如，文献[39]提出了将非对角MAC元素作为目标函数，并提出了一种基于列主元素的正交三角测量（QR）来配置传感器的方法。些方法的基本思想是最小化MAC的非对角元素，最大化每个模态矢量之间的角度，并有助于识别模态信息。于MAC方法不需要结构化质量矩阵和刚度矩阵，因此与序列方法（逐步累积方法，逐步还原方法[ 41]），EI方法和MAC混合算法。用于优化传感器位置的每个准则相对应的布局方法之间的关系如图2所示。
据不同的准则，上述用于优化传感器位置的准则主要针对最佳放置。速度传感器并不能完全适用于静态应力传感器的最佳放置。前，关于静态应变传感器的最佳位置的研究还不多[42]。常根据常规经验来布置传感器，并且在实际应用中桥监视部分的位置是不同的。上述标准中，最小传输误差标准和模型简化标准也适用于静态应变传感器的最佳放置。
如，谭东联等[4344]基于最小传输误差的准则研究了静态传感器的最优放置方法。于静态力传感器的最佳配置的另一个目标是使用有限的测量点的响应来构造未测量点的响应，因此Baruh等人（2002年）提出了一种解决方案。献[45]在使用有限测量点的响应提取模态滤波器时使用样条函数。插法获得其余点的响应，并且传感器的连接误差最小。论是，简单支撑的光束传感器必须均匀分布。宗[46]将传感器放置在Chebychev多项式的零点处，以最小化振动模式的内插误差。些研究仅限于数值模拟和简单结构，尚未在实际工程中应用。损伤识别方面，变形模态比位移模态对损伤的敏感性更高，并且基于变形模态的传感器的最佳布置的研究很少，这是一个方向。展值得关注。
于损坏识别的最佳传感器放置要求通过有限数量的测量点测量的数据可以尽可能多地识别对结构的损坏，即应将传感器放置在对结构损伤最敏感的位置，以及由此产生的结构响应性能矩阵应包括有关结构损伤的尽可能多的信息。前，针对识别损伤的传感器的优化研究很少[47]。Cobb等。[48]对用于确定结构损伤的传感器的最佳布置进行了首次研究。分析结构特征敏感性的基础上，研究了模态变化与结构损伤之间的关系。态信息。后，一些研究人员基于敏感性分析和脆弱性分析进行了相应的研究[49-52]。于模态可观察性和损伤可识别性的最佳传感器放置结果不一致，适用于模态可观察性标准的方法并不完全适用于基于损伤可识别性的最佳传感器布置，灵敏度分析方法（SAM）和脆弱性分析通过优化具有可识别损坏的传感器的位置而具有良好的效果。义谦等。
[53]研究了模态数据库中的损伤识别问题，并开发了一种基于模态结构振动和高斯-牛顿算法的结构损伤识别方法。于确定结构损伤的传感器的最佳位置的研究主要是由于结构损伤对频率，模态曲率，位移模式，变形模式，柔性矩阵的影响范围不同。模态应变能和其他损伤参数。响范围寻求每个损伤参数与元件刚度之间的关系，即对结构损伤的敏感性，以及基于此的传感器的优化布置。损性分析方法与灵敏度分析方法相似，通过找到结构的最脆弱点及其失效路径来放置传感器。于损伤识别的当前传感器优化模型仅包含有关振动模式对损伤的敏感性的信息，并且假定可以针对所有自由度获得最佳目标振动模式。是，对于大多数结构，无法建立该假设[54]。感器通常放置在对应于结构系统并通过有限元进行分析的表面节点上，这是组合优化的问题，也就是说整个编程的问题。于不同的优化标准，出现了各种布局方法。
于优化传感器位置的方法包括：EI方法，序列方法（逐步累积方法，逐步减少方法），WOBI方法，ESPS方法等。常用的方法是EI方法和序列（逐步累积方法，逐步还原方法）。然这些方法易于实施，但也易于产生最佳的本地解决方案。他方法包括：奇异值分解方法，MAC方法，随机算法，模态动能（MKE）方法，神经网络方法，蚁群算法，模拟退火算法，Guyan的还原方法。面总结了基于不同优化标准的计算方法，下面主要介绍了近年来随机类优化算法的快速发展。然随机优化算法不是一种最优的传感器放置方法，但具有收敛速度慢，迭代次数多等缺点，但随机优化算法具有较好的优点。行性和全局搜索，并可以实现更好的效果配置。机优化算法主要包括遗传算法和模拟退火算法。等。[55]首先使用信息矩阵的行列式值作为基于高效独立方法的自适应值，并尝试使用遗传算法来改进先前的迭代算法。Frauchi等。[56]在最佳传感器放置的研究中应用遗传算法。些研究已经证明了遗传算法在传感器的最佳放置中的可行性。后，遗传算法已相继应用于工程实例[57-60]。献[57]将改进的遗传算法与传统序列方法的配置效果进行了比较，发现遗传算法可以用更少的传感器获得桥梁的整体性能。
实际应用中具有较高的识别精度。于遗传算法本身存在过早的问题，为了克服这种过早的问题，一些研究者[6062]试图将具有强大局部搜索能力的模拟退火算法引入该算法中。传学，使用模拟退火算法为遗传算法选择最佳个体。以达到快速研究收敛的目的。是，该领域研究还不多，但是混合遗传算法具有很大的发展潜力。enny等。Ont proposé cinq critères de quantification pour évaluer les avantages de diverses méthodes de placement des capteurs: critère d’assurance modale， critère d’assurance modale modifié， critère de numéro de condition pour la matrice de forme de mode， critère d’énergie cinétique modale et critère de tableau d’informations de Fisher [33]. Les trois premiers critères jouent un rôle fondamental pour assurer l’orthogonalité des vecteurs modaux expérimentaux et sont relativement faciles à mettre en œuvre， parmi lesquels les critères d’assurance modale sont les plus largement utilisés. Mais l’inconvénient est que ces critères ne prennent en compte que l’angle de chaque espace modal， ce qui ne peut garantir que la sensibilité du point de mesure aux paramètres de la structure à identifier est optimale. Le critère d’énergie cinétique modale peut garantir que le capteur est placé au point d’amplitude de la réponse， ce qui est propice à la collecte de données et améliore la capacité anti-bruit de la mesure; le critère du tableau d’informations Fisher peut garantir que l’écart estimé du signal de mesure de test est minimisé et peut être utilisé pour évaluer le modal de mesure et Le degré de cohérence de l’analyse modale dans l’analyse par éléments finis， c’est-à-dire l’influence du bruit sur les paramètres modaux mesurés. Par conséquent， dans une application pratique， les critères de configuration et la méthode de configuration optimaux doivent être sélectionnés de manière exhaustive en fonction de la forme structurelle spécifique， du nombre de capteurs et des exigences de mesure. Il existe une forte corrélation entre les éléments de surveillance des capteurs， le nombre de capteurs et l’emplacement d’installation du capteur. Par exemple， le type d’élément de surveillance détermine le nombre de capteurs utilisés， le type de capteur et l’emplacement d’installation possible. En plus des considérations économiques， le nombre de capteurs est limité dans une certaine mesure par l’emplacement d’installation. Par conséquent， lors de la conception du système de capteurs， divers facteurs doivent être pris en compte de manière globale. Pour le système de surveillance de la santé des ponts， comment faire la disposition optimale des capteurs pour mieux servir l’ensemble du système est toujours un domaine qui nécessite des recherches approfondies. L’application de recherche des projets de surveillance est principalement basée sur les connaissances antérieures， ce qui fait que l’application de recherche théorique est en retard par rapport aux besoins réels de construction. Bien que de nombreuses méthodes et directives aient été proposées pour l’optimisation de l’emplacement des capteurs， il est toujours difficile de déterminer le nombre approprié de capteurs， et il existe peu d’études dans ce domaine. L’optimisation des capteurs est une sorte d’optimisation à objectifs multiples. À l’heure actuelle， la plupart des méthodes de placement des capteurs sont basées sur la maximisation de la contrôlabilité ou de l’objectivité du système， plutôt que sur la détection des dommages. Optimisation des capteurs avec reconnaissance des dommages car l’objectif doit être résolu de toute urgence. La tâche principale du système de capteurs dans le système de surveillance de la santé du pont est de fournir des informations fiables de réponse structurelle en temps réel du pont pour le système d’identification des dommages et d’évaluation de l’état. Étant donné que la surveillance modale avec une capacité globale d’identification des dommages est un sujet brûlant dans le domaine de l’identification des dommages， le placement optimal des capteurs d’accélération sur la base du critère d’observabilité modale est toujours un sujet brûlant dans la recherche universitaire actuelle. Il y a encore quelques problèmes dans le placement optimal des capteurs， et ces aspects doivent être encore améliorés par les chercheurs dans les recherches futures. La fusion de différentes méthodes pour former un nouvel algorithme hybride présente souvent les avantages des deux， comme la combinaison de la méthode EI et de la méthode MAC pour former un algorithme hybride. Parallèlement， la recherche sur la méthode d’optimisation des capteurs basée sur des algorithmes aléatoires et la sensibilité aux dommages est également à l’étude. De plus en plus de chercheurs y prêtent attention et étudient. Pour la structure， lorsque l’endommagement se produit， le changement des informations de contrainte， de mode de déformation ou de courbure de la pièce endommagée est souvent plus sensible que le mode de déplacement. Les recherches sur le modal de déformation et le modal de courbure dans de nombreux pays sont principalement axées sur le domaine de l’identification des dommages， mais les capteurs ne prêtent pas beaucoup d’attention à la collecte d’informations sur le modal de déformation et le modal de courbure. Par conséquent， la disposition optimale des capteurs de contrainte statiques a un grand potentiel de développement. Transformer les méthodes de la théorie de l’optimisation des capteurs en logiciels est le moyen le plus efficace pour guider la théorie vers la pratique et le test le plus direct de la pratique vers la théorie. De nombreux chercheurs ont commencé à s’intéresser à la façon d’améliorer l’efficacité de calcul de l’algorithme d’optimisation dans la disposition d’optimisation des capteurs， de réduire la quantité de calcul itératif et de développer la boîte à outils d’optimisation des capteurs [6366]. Un système de capteurs avec de bonnes performances peut combiner avantages économiques et effets techniques， jouer les objectifs techniques attendus du système de surveillance de la santé et fournir des données d’analyse fiables pour l’évaluation de l’état des ponts. Du point de vue du système de surveillance de la santé du pont actuellement construit， la conception de la recherche et l’installation du système de capteurs se font souvent après la construction du pont. En même temps， pendant le processus de construction du pont， l’installation des capteurs utilisés pour la surveillance de la construction et les capteurs de test de charge du pont est souvent indépendante de la surveillance de la santé En dehors du système， ces pratiques ont non seulement raté l’opportunité d’intégrer les informations clés d’origine du pont， mais ont également provoqué un gaspillage de ressources. Par conséquent， la conception du système de surveillance de la santé devrait être combinée et synchronisée avec la conception du pont， et le système de capteurs devrait être conçu en tenant compte de la surveillance de la construction et de l’essai de charge pendant le processus de construction du pont. La conception du système de capteurs doit être examinée de manière approfondie en fonction de la forme de la structure spécifique du pont et de l’objectif de la surveillance du système. Le placement optimal du capteur est une étape clé de la rationalité， de la précision， à long terme et de l’économie du système de surveillance de la santé de la structure du pont. Le développement a fourni une certaine référence pour la recherche sur la disposition optimale des capteurs.
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