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基于加速度与温度传感器协同的智能结构健康监测系统设计
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基于加速度与温度传感器协同的智能结构健康监测系统设计

构建高可靠性结构健康监测系统的关键技术路径

在桥梁、建筑、风力发电机等大型结构中，长期承受外部载荷和环境变化，极易产生微小裂缝或形变。利用加速度传感器与温度传感器协同部署，可构建一套高效、可靠的结构健康监测（SHM）系统，显著提升安全预警能力。

1. 温度补偿机制保障加速度数据稳定性

材料的弹性模量随温度变化而波动，直接影响结构的固有频率和振动响应。通过同步采集温度数据，可在算法中对加速度信号进行温度补偿，消除环境干扰，确保结构状态评估的准确性。

2. 动态模态分析中的双源数据融合

传统模态分析依赖加速度数据提取结构动力学特性。引入温度信息后，可建立“温度-频率”映射模型，识别出由热应力引起的非结构损伤（如连接松动），而非真实裂纹，从而降低误判风险。

3. 异常事件联动报警机制

当系统检测到加速度突变（如地震、撞击）且伴随温度异常升高（如局部摩擦过热），可判定为严重安全隐患，立即触发多级报警，并通知运维人员进行现场排查。

4. 数据驱动的预测性维护模型

将历史加速度与温度数据输入机器学习模型（如LSTM、XGBoost），可训练出结构退化趋势预测模型。例如，持续的小幅振动+周期性温升可能预示螺栓松动，提前干预可避免重大事故。

5. 无线传感网络与边缘计算集成

采用低功耗无线传感节点，将加速度与温度数据本地融合处理，仅上传关键特征值，降低传输压力，提升系统实时性与安全性。边缘计算平台可实现快速响应与决策闭环。

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