西安交通大学在特高压输电塔结构健康监测领域取得重要突破

随着我国特高压电网建设的快速发展，输电塔作为电力输送的关键基础设施，其安全性和稳定性日益受到关注。特高压输电塔通常高度超过百米，承受着风荷载、覆冰荷载、地震作用等多种动力荷载的长期影响。这些荷载可能导致结构累积损伤，甚至引发极端条件下的倒塌事故。传统监测方法难以精确捕捉结构的微小损伤和性能退化，亟需发展更加精准、高效的结构健康监测技术。

技术突破：融合多学科方法的创新监测框架

西安交通大学人居学院孙清教授团队针对特高压输电塔的结构健康监测难题，提出了一套创新的技术框架。该框架的核心在于基于振动测试的动力特性分析与有限元模型修正。研究团队通过优化布置高精度传感器网络，成功捕获了输电塔在微幅振动下的结构响应数据。
在数据处理方面，团队采用了快速贝叶斯傅里叶变换方法，有效量化了动力参数的不确定性，克服了传统频域分析中噪声干扰的问题。此外，通过粒子群优化算法，团队交互修正了有限元模型的质量与刚度分布，将模型误差从最初的33.55%大幅降低至5.38%。这一技术突破显著提升了结构动力特性分析的准确性，为后续的健康评估奠定了坚实基础。

工程价值：服务国家重大基础设施安全

特高压输电塔是我国“西电东送”战略的核心设施，其安全运维直接关系到国家能源安全和经济发展。孙清教授团队的研究成果具有以下工程价值：

目前，该技术已应用于世界最高电压等级、最大输送容量的特高压工程，展现了其重要的实际应用价值。

应用前景：推广至更广泛的基础设施领域

孙清教授团队的研究成果不仅适用于特高压输电塔，还可推广至其他大型基础设施的健康监测，如桥梁、高层建筑、大跨度空间结构等。这些结构同样面临动力荷载下的累积损伤和极端荷载风险问题。
未来，该技术框架有望在以下方向进一步拓展：
– 多源数据融合：结合无人机巡检、红外热成像等技术，构建更加全面的监测体系。
– 人工智能辅助分析：利用深度学习算法，实现损伤识别的自动化和智能化。
– 数字孪生应用：将修正后的高精度有限元模型与实时监测数据结合，构建结构的数字孪生体，实现全生命周期的性能评估与预测。

总结

西安交通大学孙清教授团队在特高压输电塔结构健康监测领域的研究，通过振动测试、贝叶斯分析和优化算法的结合，显著提升了有限元模型的精度，为重大基础设施的安全运维提供了新方法。该技术不仅具有重要的工程应用价值，还为其他复杂结构的健康监测开辟了新思路。随着技术的进一步发展和推广，我国在重大工程安全领域的科研创新能力将得到更充分的体现。