基于时域响应特征提取与异常检测的结构损伤诊断方法研究

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在航空航天、机械和土木工程等领域中,如果能对重要结构实施有效的健康监测,实时评估结构状况,将能有效保障结构的安全、可靠运行,避免重大事故的发生。结构损伤诊断技术是结构健康监测的主要支撑技术,其研究具有重要的理论意义与实用价值。基于振动测试的结构损伤诊断方法是目前结构损伤诊断领域研究应用最广泛的方法之一,它具有不影响结构正常工作,可实现长期或在线监测,操作简单方便等特点。按照损伤识别所需特征量是否依赖结构数值模型(一般是有限元模型),基于振动测试的结构损伤诊断方法可分为基于模型的方法和不基于模型的方法两大类。基于模型的结构损伤诊断方法需要建立结构准确的数值模型,难以应用于大型复杂结构。不基于模型的结构损伤诊断方法直接从振动响应中提取特征识别损伤,它不需要建立结构数值模型,便于工程应用。特征提取和模式识别是不基于模型的结构损伤诊断方法的两个主要环节。为了进一步改进和完善不基于模型的结构损伤诊断方法,本文围绕特征提取和模式识别这两个主要环节,以湖南省交通研究院项目(编号200223)“大型桥梁状态在线监测技术研究及监测系统开发”为背景,对基于时域响应的结构损伤敏感特征提取和结构异常检测进行了深入系统地研究,主要研究工作包括:1、针对频域特征存在的对结构早期损伤不敏感的局限性,在相空间重构和奇异值分解的基础上,从结构振动的时域响应序列中提取奇异谱作为损伤特征,提出了一种以奇异谱互熵变化来诊断结构是否发生损伤的方法。该方法从时域直接提取特征,可以避免时频转化时的信息丢失,能够提高对损伤的敏感度;能通过奇异谱分析对响应信号进行降噪处理,提高方法的抗噪声干扰能力。以Benchmark结构为对象,数值仿真验证了方法的有效性。2、针对传统的基于概率统计的异常检测方法需预先估计数据的概率分布,不适于实际应用的局限性,提出了基于人工免疫机制的结构损伤检测方法。改进了肯定选择算法,数值仿真研究了否定选择算法和肯定选择算法对损伤识别的检测率和虚警率,讨论了本体匹配半径和检测子数对检测结果的影响,分析了高斯激励和非高斯激励下损伤检测的有效性。基于人工免疫机制的结构损伤检测方法不需要先验知识,可以通过调整本体匹配半径实现在低虚警率条件下达到较高检测率的目的,无论是否定选择算法还是肯定选择算法,其检测率均明显高于概率统计方法。3、针对一般异常检测方法需要建立学习模型的局限性,提出了基于密度的结构损伤检测方法。基于密度的结构损伤检测方法具有无需了解结构响应数据的分布知识,无需建立学习模型,并且支持数据的动态更新等优点。给出了环境激励下基于密度检测结构损伤的方法及步骤,定义了两种判断损伤程度的指标--相对局部异常因子及相对局部稀疏系数,提出利用损伤前后相对局部异常因子变化率和相对局部稀疏系数变化率来诊断损伤位置。以Benchmark结构损伤诊断及某大桥船碰桥墩监测数据分析为例,验证了所提方法的有效性,并讨论了相关参数对损伤及其位置识别的影响。4、针对环境激励存在激励能量小、噪声影响大的缺点,提出了移动载荷作用下基于能量比的桥梁损伤检测方法。该方法用损伤前后各测点的能量比构成能量比曲线,根据曲线的局部极大值来检测损伤。以简支梁为对象,将匀速行驶的汽车简化为移动常量力,仿真验证了所提方法对单点损伤、多点损伤识别的有效性,分析了测量噪声、常量力、速度、窗长、测点位置及测点数目对检测结果的影响。5、根据数字图像处理中边缘点的检测原理,将桥梁损伤位置看作是边缘点,提出了移动载荷作用下基于边缘算子的桥梁损伤检测方法。该方法从测点的振动响应提取小波包能量,以损伤前后小波包能量比作为特征,应用一维边缘算子计算边缘幅度,由边缘幅度曲线的局部极大值判断损伤位置。对单点损伤、多点损伤及损伤程度检测进行了研究,数值仿真验证了该方法的有效性。
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