具有人工免疫功能的无线传感器网络及其在结构健康监测中的应用基础研究

环境侵蚀、材料老化等各种不利因素会导致建筑物产生损伤，引发灾难性后果，因此建筑物的结构健康监测具有十分重要的意义。面向结构健康监测中损伤识别方法的自主、分布式、自适应需求，受生物免疫系统启发，探索人工免疫系统在无线传感器中的实现机制。研究免疫机理的数学模型和计算模型，研究具有人工免疫功能的无线传感器网络体系结构；基于Mobile-C平台，结合移动智能体技术，开发网络中间件，实现人工免疫系统的交互机制；基于ARX非线性系统辨识方法，提取对损伤敏感的特征向量，研究人工抗原与抗体相互绑定的计算机理，基于人工免疫网络理论，结合层次聚类和L-Method方法，实现损伤的自动识别；设计和开发仿真和物理实验平台，验证损伤识别方法的有效性，最终基于无线传感器网络建立分布式的智能的具有自适应能力的结构健康监测系统原型。本课题即是人工免疫算法的创新应用，也是面向传感器网络新应用领域的基础研究。

建筑物的结构健康监测对保护生命财产具有十分重要的意义，然而建筑物受本身复杂的结构和负载及各种外部环境的影响，难以用传统的方法分析其损伤产生的原因，被称为21世纪工程挑战问题之一。受生物免疫系统启发，基于无线传感器网络技术，本项目提出了基于免疫原理的自主、分布式、自适应的智能型建筑物状态监测新理论与方法。首先，针对原始测量数据，采用非线性分析方法研究了特征向量提取方法、绑定机制，建立了免疫机理的数学模型；研究了生物免疫系统中各个要素与结构健康状态监测各个要素之间的一一对应关系；基于多智能体技术建立了可实现自主功能的分布式无线传感器网络逻辑架构。其次，研究了具有生物免疫原理的单智能体的体系结构及其在传感器节点上实现机制，研究了具有免疫机理特征的智能体在无线传感器网络上的移动机制，研究了支持免疫原理的多智能体交互机制。最后，研究了基于克隆选择原理的结构故障检测与分类算法；研究了基于粒子群变异的克隆选择算法的结构故障检测与分类,提升了状态识别效果；对于新出现的状态，研究了基于层次聚类和人工免疫的无监督结构故障分类；针对海量数据研究了基于AiNet免疫聚类的结构故障检测与分类等。此外，基于Zigbee通信协议和WiFi通信协议设计了两层无线传感器网络实验平台，基于客户-服务器模式进行了仿真软件的设计，支持免疫算法在物理实验平台和仿真实验平台上的验证。本项目的实施，拓展了建筑物健康状态监测的理论与方法，克服了传统方法的不足，体现了建筑健康状态监测的相关理论和技术的发展方向，具有重要的理论指导和应用推广价值。