專(zhuān)利名稱(chēng)：橋梁結(jié)構(gòu)多體系損傷識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)損傷識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種橋梁結(jié)構(gòu)多體系損傷識(shí)別方法，尤其涉及一種基于熵權(quán)的多體系損傷識(shí)別方法。
背景技術(shù)：
結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別問(wèn)題是一個(gè)測(cè)量信息不完備、難度和復(fù)雜度都很大、費(fèi)時(shí)費(fèi)力的問(wèn)題。但是，準(zhǔn)確及時(shí)的損傷識(shí)別對(duì)防止惡性事故的發(fā)生、提高結(jié)構(gòu)的可靠性和耐久性具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前損傷識(shí)別正處于研究階段，各種理論與方法正日新月異地發(fā)展。主要的識(shí)別方法按照有無(wú)反演可分為有反演的優(yōu)化識(shí)別方法和無(wú)反演的現(xiàn)代模式識(shí)別方法。有反演的優(yōu)化識(shí)別是將損傷識(shí)別問(wèn)題看成一種系統(tǒng)識(shí)別的反問(wèn)題，采用優(yōu)化算法進(jìn)行求解。優(yōu)點(diǎn)是思路清晰，易于理解和接受，缺點(diǎn)是最優(yōu)化方法與有限元方法耦合在一起，相互之間不斷地調(diào)用，增加了識(shí)別問(wèn)題的復(fù)雜性，且容易使結(jié)果陷入局部極小值而變得不可靠。無(wú)反演的現(xiàn)代模式識(shí)別方法是多學(xué)科領(lǐng)域的交叉，涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、模糊集論、工程學(xué)、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)等，采用模式識(shí)別的方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究。與優(yōu)化識(shí)別相t匕，模式識(shí)別的優(yōu)點(diǎn)是將結(jié)構(gòu)有限元計(jì)算與模式識(shí)別兩個(gè)計(jì)算過(guò)程分開(kāi)，使其互不干涉，降低了識(shí)別難度，同時(shí)便于利用現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)計(jì)算理論分析損傷識(shí)別問(wèn)題。缺點(diǎn)是由于模式識(shí)別過(guò)程較多，計(jì)算結(jié)果受計(jì)算規(guī)模、樣本的選取，分類(lèi)器的選擇等眾多因素的影響而可能變得不穩(wěn)定?，F(xiàn)有的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別，都是采用某一種方法進(jìn)行，但由于結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別問(wèn)題屬于較為復(fù)雜的反問(wèn)題，不適定性是其本質(zhì)屬性，極易發(fā)生誤判。因此，采用將多種方法結(jié)合起來(lái)識(shí)別結(jié)構(gòu)的損傷具有很強(qiáng)的發(fā)展趨勢(shì)，這樣可以克服各自方法的缺點(diǎn)并相互檢查，與損傷識(shí)別的復(fù)雜性相適應(yīng)。 按照信息熵思想，從系統(tǒng)獲得信息多少和“質(zhì)量”，是評(píng)估精度和可靠性的決定因素。所以在損傷識(shí)別結(jié)果融合時(shí)，若能從熵入手，通過(guò)分析各類(lèi)指標(biāo)的熵值，便可確定其對(duì)結(jié)構(gòu)損傷的相對(duì)重要程度，從而確定權(quán)重-即熵權(quán)。進(jìn)而對(duì)結(jié)果作出客觀評(píng)價(jià)。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的以上缺陷，本發(fā)明提供一種橋梁結(jié)構(gòu)多體系損傷識(shí)別方法，該方法解決的技術(shù)問(wèn)題是如何對(duì)現(xiàn)有的各種損傷識(shí)別方法綜合使用以獲得最佳的損傷識(shí)別效果。基于方法優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的原則，本發(fā)明提出聯(lián)合采用模式識(shí)別和系統(tǒng)辨識(shí)兩種方法體系進(jìn)行損傷識(shí)別，并引入熵權(quán)對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行整合，得到整體損傷信息，再結(jié)合人工巡檢得到的結(jié)構(gòu)局部損傷信息，對(duì)結(jié)構(gòu)給予較為全面準(zhǔn)確可靠的損傷識(shí)別結(jié)果。技術(shù)方案為一種橋梁結(jié)構(gòu)多體系損傷識(shí)別方法，該方法的內(nèi)容包括基于模式識(shí)別的損傷識(shí)另|J、基于系統(tǒng)識(shí)別的損傷識(shí)別、基于人工巡檢的局部損傷識(shí)別及基于熵權(quán)的損傷狀態(tài)的融
口 O基于模式識(shí)別的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的關(guān)鍵在于損傷敏感指標(biāo)的提取及面向損傷識(shí)別的分類(lèi)器(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī)等)的建立。其基本步驟為，首先對(duì)結(jié)構(gòu)的可能損傷狀態(tài)進(jìn)行分析，對(duì)于每種可能的結(jié)構(gòu)損傷狀態(tài)基于概率參數(shù)結(jié)構(gòu)基準(zhǔn)模型進(jìn)行有限元分析，從中提取結(jié)構(gòu)損傷狀態(tài)的敏感指標(biāo)，確定分類(lèi)器，并對(duì)樣本進(jìn)行大量訓(xùn)練，完成樣本訓(xùn)練后，使用訓(xùn)練后的分類(lèi)器，進(jìn)行模式識(shí)別?；诜囱輧?yōu)化的損傷識(shí)別以較為成熟的系統(tǒng)辨識(shí)理論為基礎(chǔ)，將結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解。引入熵權(quán)對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行整合，得到整體損傷信息，再結(jié)合人工巡檢得到的結(jié)構(gòu)局部損傷信息，對(duì)結(jié)構(gòu)給予較為全面準(zhǔn)確可靠的損傷識(shí)別結(jié)果。 本發(fā)明的有益效果(I)本發(fā)明采用損傷識(shí)別方法的融合。基于熵權(quán)，將有反演的系統(tǒng)識(shí)別與無(wú)反演的模式識(shí)別的整體損傷結(jié)果進(jìn)行信息融合，獲得更為可靠的結(jié)構(gòu)整體損傷信息。(2)本發(fā)明所述方法損傷識(shí)別與人工巡檢信息的結(jié)合。通過(guò)人工巡檢，得到結(jié)構(gòu)局部損傷；將結(jié)構(gòu)局部損傷與結(jié)構(gòu)整體損傷識(shí)別的信息進(jìn)行融合。(3)通過(guò)本發(fā)明的方法，可獲得可靠性高，更符合損傷識(shí)別不適定性的識(shí)別結(jié)果。


圖I為本發(fā)明橋梁結(jié)構(gòu)多體系損傷識(shí)別方法的流程圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和本發(fā)明實(shí)施例作進(jìn)一步詳細(xì)地說(shuō)明。本發(fā)明提供的損傷識(shí)別方法分別采用反演分析方法和模式識(shí)別方法進(jìn)行損傷識(shí)另IJ，同時(shí)要進(jìn)行人工巡檢。 人工巡檢如圖I，是對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)有問(wèn)題數(shù)據(jù)進(jìn)行包括構(gòu)件檢查和外觀檢查在內(nèi)的詳細(xì)檢查，通過(guò)該方法進(jìn)一步確定結(jié)構(gòu)局部性損傷。反演優(yōu)化如圖1，是根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)得到的數(shù)據(jù)作為初始變量，通過(guò)有限元計(jì)算和優(yōu)化算法(現(xiàn)有優(yōu)化算法的任何一種)最后是得有限元計(jì)算和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)差值在允許誤差范圍內(nèi)，進(jìn)而進(jìn)行損傷識(shí)別。模式識(shí)別如圖1，首先對(duì)結(jié)構(gòu)的可能損傷狀態(tài)進(jìn)行分析，對(duì)于每種可能的結(jié)構(gòu)損傷狀態(tài)基于概率參數(shù)結(jié)構(gòu)基準(zhǔn)模型進(jìn)行有限元分析，從中提取結(jié)構(gòu)損傷狀態(tài)的敏感指標(biāo)，形成樣本庫(kù)，然后確定分類(lèi)器(可以是現(xiàn)有分類(lèi)器的任何一種，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī))，并對(duì)樣本進(jìn)行大量訓(xùn)練，完成樣本訓(xùn)練后，使用訓(xùn)練后的分類(lèi)器，進(jìn)行損傷識(shí)別。然后計(jì)算模式識(shí)別和優(yōu)化識(shí)別的損傷結(jié)果的熵權(quán)，再對(duì)熵權(quán)值進(jìn)行比較，若有m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，η個(gè)評(píng)價(jià)系統(tǒng)。首先，構(gòu)造指標(biāo)水平矩陣，并將其標(biāo)準(zhǔn)化
權(quán)利要求
1.一種橋梁結(jié)構(gòu)多體系損傷識(shí)別方法，其特征在于，具體內(nèi)容包括 基于模式識(shí)別的損傷識(shí)別、基于系統(tǒng)識(shí)別的損傷識(shí)別、基于人工巡檢的局部損傷識(shí)別及基于熵權(quán)的損傷狀態(tài)的融合。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的橋梁結(jié)構(gòu)多體系損傷識(shí)別方法，其特征在于，基于熵權(quán)的損傷狀態(tài)的融合，聯(lián)合采用模式識(shí)別和系統(tǒng)辨識(shí)兩種方法體系進(jìn)行損傷識(shí)別，并引入熵權(quán)對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行整合，得到整體損傷信息，再結(jié)合人工巡檢得到的結(jié)構(gòu)局部損傷信息，對(duì)結(jié)構(gòu)給予損傷識(shí)別結(jié)果。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種橋梁結(jié)構(gòu)多體系損傷識(shí)別方法，該方法的具體內(nèi)容為基于模式識(shí)別的損傷識(shí)別、基于系統(tǒng)識(shí)別的損傷識(shí)別、基于人工巡檢的局部損傷識(shí)別及基于熵權(quán)的損傷狀態(tài)的融合。本發(fā)明提出聯(lián)合采用模式識(shí)別和系統(tǒng)辨識(shí)兩種方法體系進(jìn)行損傷識(shí)別，并引入熵權(quán)對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行整合，得到整體損傷信息，再結(jié)合人工巡檢得到的結(jié)構(gòu)局部損傷信息，對(duì)結(jié)構(gòu)給予較為全面準(zhǔn)確可靠的損傷識(shí)別結(jié)果。適用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)損傷識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。
文檔編號(hào)G06K9/62GK102938068SQ20121001705
公開(kāi)日2013年2月20日 申請(qǐng)日期2012年1月19日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月19日
發(fā)明者梁鵬, 吳向男, 任美龍, 張其浪, 甄東曉, 魏洪昌, 徐岳, 李斌 申請(qǐng)人:長(zhǎng)安大學(xué)