一种基于加速度内积向量的灰云推理结构损伤识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于加速度内积向量的灰云推理结构损伤识别方法，将待识别构件划分成M个单元；根据损伤界限值集合建立s个损伤区间；根据损伤区间以及各个损伤模式的加速度内积向量集合分别建立前件云规则库、后件云规则库；对每个单元进行u次在随机噪声干扰下的损伤检测，每次检测获得一个加速度内积向量；根据前件云规则库以及后件云规则库，为每个单元建立在各种损伤模式下的灰云推理模型；计算每个灰云滴的损伤模式加权值；根据损伤模式加权值计算各个单元的损伤均化指标；根据损伤均化指标进行损伤识别。本发明专利技术对噪声干扰具有良好抗性，所识别出的损伤程度高低趋势与真实情况一致，接近真实的损伤系数，相对于单纯的内积向量指标更为直观。

A grey cloud reasoning structure damage identification method based on acceleration inner product vector

The invention discloses a method of damage identification of grey cloud reasoning structure based on the acceleration inner product vector, divides the identified components into M units, establishes s damage intervals according to the set of damage boundary values, and establishes the former cloud rule library and the post cloud respectively according to the damage interval and the acceleration inner product vectors of each damage mode. Rule base, the damage detection of each unit under random noise interference is carried out at u times, and an acceleration inner product vector is obtained each time. According to the cloud rule base of the precursor and the rule base of the post cloud, the grey cloud reasoning model is established for each unit in all kinds of damage modes, and the weight of each grey cloud drop is calculated. The damage homogenization index of each element is calculated according to the weighted value of damage mode, and the damage identification is made according to the damage homogenization index. The present invention has a good resistance to noise interference, and the degree of damage identified is in accordance with the true condition. It is close to the true damage coefficient, which is more intuitive than the simple inner product vector index.

【技术实现步骤摘要】
一种基于加速度内积向量的灰云推理结构损伤识别方法
本专利技术属于结构损伤识别
，特别是一种采用加速度内积向量识别方法与灰云推理相结合的结构损伤识别方法。
技术介绍
随着建筑业的迅猛发展，土木结构的安全性检测一直备受人们关注，尤其是结构的损伤检测方面，更是受到了广泛的研究。结构损伤会导致结构局部刚度的下降和模态参数发生变化，同时也会引起结构的动力学响应发生改变。因此，目前国内外学者主要是基于结构的模态参数或者动力学响应的变化这两个方面进行结构的损伤识别分析。Koh等利用模态相关性对悬索桥进行了损伤检测，ShiZY等利用结构损伤前后的不完全模态位移形状改变进行损伤定位以及损伤程度的分析，Stubbs和Osegueda将结构频率用结构的刚度和质量来表示，并利用结构损伤前后频率敏感性矩阵和刚度敏感性矩阵的广义逆构造损伤识别指标，进行了损伤的定位和定量识别。Seyedpoor提出了一种两阶段的损伤检测方法，该方法利用了粒子群优化算法和模态应变能。郭惠勇等提出一种基于证据理论和模态应变能的损伤识别方法，姜绍飞等将BP神经网络与D-S证据理论结合起来对结构进行损伤识别，并验证了该方法的有效性。王乐等提出了一种基于互相关函数幅值向量的结构损伤定位研究方法，但其抗噪能力有待提高。由于测量噪声等各种不确定性因素的影响，基于确定性的损伤识别方法难于处理实际结构的不确定性问题。故本文拟采用可以处理不确定性问题的云模型和不确定推理相结合的方法。云模型是李德毅等提出的一种定量和定性之间的转换模型，可以通过定量和定性的映射关系实现不确定传递。云模型和不确定推理技术相结合可形成云推理方法，该方法具有处理不确定性问题的能力。灰云模型是一种特殊的云模型，更适用于不确定问题。故本专利提出了一种灰云模型和不确定推理相结合的损伤识别技术，该技术可称为灰云推理损伤识别技术。
技术实现思路
针对上述现有技术的不足，本专利技术提供一种基于加速度内积向量的灰云推理结构损伤识别方法，解决现有技术中的结构损伤识别方法受到噪声干扰导致测量结果可靠性低、误差大的技术问题，对噪声干扰具有良好抗性，提高识别精度，所识别出的损伤程度高低趋势与真实情况一致，接近真实的损伤系数，相对于单纯的内积向量指标更为直观和有效。为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：一种基于加速度内积向量的灰云推理结构损伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立待识别构件的有限元模型，将待识别构件划分成M个单元；步骤2：设立损伤界限值集合{c1...ci...cs+1}，根据损伤界限值集合划分出s个损伤程度区间，其中，第i个损伤程度区间表示为：[ci,ci+1]，i∈{1,2,.....,s}；每个损伤区间对应一种损伤模式；步骤3：计算损伤界限值集合中各个损伤界限值所对应的加速度内积向量，为各个损伤程度区间建立对应的加速度内积向量集合作为各个损伤模式的加速度内积向量集合，其中，第i种损伤模式的加速度内积向量集合为{Ri,Ri+1}；步骤4：建立各个损伤模式的前件云规则库以及后建云规则库：其中，第i种损伤模式的前件云规则库均按如下方式建立：将第i种损伤模式所对应的加速度内积向量集合{Ri,Ri+1}输入灰云模型中以获得第i种损伤模式的前件云规则库的峰值熵以及超熵从而建立第i种损伤模式的前件云规则库；其中，第i种损伤模式的后件云规则库按如下方式建立：将第i种损伤模式所对应的损伤程度区间[ci,ci+1]输入灰云模型中以获得第i种损伤模式的后件云规则库峰值熵以及超熵从而建立第i种损伤模式的后件云规则库；步骤5：对每个单元进行u次在随机噪声干扰下的损伤检测，根据每次检测获得的加速度响应计算一个对应的加速度内积向量；步骤6：根据前件云规则库以及后件云规则库，为每个单元建立在各种损伤模式下的灰云推理模型，即每个单元对应s个灰云推理模型；在每个灰云推理模型的定量论域上以确定度μr作为纵坐标轴，以损伤系数xr作为横坐标轴，每输入一个加速度内积向量给灰云推理模型，灰云推理模型便能够扩散出v个灰云滴(xr,μr)；步骤7：对每个单元所对应的各种损伤模式下的全部灰云推理模型中的每个灰云滴进行损伤模式加权，计算出每个灰云模型中的每个灰云滴的损伤模式加权值；步骤8：根据各个单元所对应的全部灰云滴的损伤模式加权值计算各个单元的损伤均化指标；步骤9：根据各个单元的损伤均化指标对各个单元的结构损伤程度进行识别。优选的，第j个单元在第i种损伤模式下的灰云推理模型按如下方式建立，j∈{1,2,......,M}：首先，利用前件云发生器从第i种损伤模式的前件云规则库中获取峰值、熵以及超熵，将u次损伤检测所获得的加速度内积向量输入前件云发生器中，前件云发生器根据确定度计算公式计算每个加速度内积向量所对应的确定度；然后，利用后件云发生器从第i种损伤模式的后件云规则库中获取峰值、熵以及超熵，将前件云发生器所计算出的u个确定度依次输入后件云发生器中，每输入一个确定度，后件云发生器根据v个服从正太分布的随机数En′以及损伤系数计算公式扩散出v个灰云滴，其中，每个灰云滴由确定度与损伤系数组成；第j个单元在第i种损伤模式下的灰云推理模型中由第p个确定度扩散出的第l个灰云滴表示为p∈{1,2,.......u}，l∈{1,2,......,v},i∈{1,2,.....,s},j∈{1,2,......,M}。优选的，步骤7中，第j个单元在第i种损伤模式下的灰云推理模型中由第p个确定度扩散出的第l个灰云滴的损伤模式加权值优选的，步骤8中，第j个单元的损伤均化指标优选的，第i种损伤模式的前件云规则库的峰值熵以及超熵的灰云模型计算公式分别按如下：其中，k为灰云离散度，Ri、Ri+1为与损伤界限值ci、ci+1分别对应的加速度内积向量。优选的，第i种损伤模式的后件云规则库的峰值熵以及超熵的灰云模型计算公式分别按如下：其中，k为灰云离散度。优选的，确定度μr的计算公式的通式为：μr＝exp[-(R-En1)2/(2He1)2]；其中，R表示加速度内积向量，En1表示前件云规则库的熵，He1表示前件云规则库的超熵。优选的，损伤系数xr的计算公式的通式为：其中，Cs2为后件云规则库的峰值，μr为从前件云发生器获取的确定度，En′为服从正太分布的随机数。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：1、由于噪声对损伤检测获得的加速度内积向量存在干扰，并且噪声的干扰具有随机性，因此导致了噪声干扰下的加速度内积向量具有不确定性，故现有方法以确定性推理模型来识别结构损伤，会产生较大偏差。然而，本专利技术的灰云推理模型是专门针对不确定性加速度内积向量来进行结构损伤识别的，更加切合实际，可靠性高。2、本专利技术以受到随机噪声干扰的加速度内积向量作为建立灰云推理模型的基础，并且灰云推理模型利用较少的测量数据，即数量较少的加速度内积向量，随机扩散出数量庞大的灰云滴(使得每个单元对应s*u*v个灰云滴)，达到尽可能的覆盖各种随机噪声干扰下对应损伤情况的目的，然后对每个灰云滴进行加权，根据灰云滴的损伤模式加权值所落入的损伤区间，便能预测该灰云滴所对应的损伤模式。3、由于各个灰云滴的损伤模式加权值会存在不一致的情况，因此需要进行均一化，从而得到损伤均化指标，根据损伤均化指标便本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于加速度内积向量的灰云推理结构损伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立待识别构件的有限元模型，将待识别构件划分成M个单元；步骤2：设立损伤界限值集合{c1...ci...cs+1}，根据损伤界限值集合划分出s个损伤程度区间，其中，第i个损伤程度区间表示为：[ci,ci+1]，i∈{1,2,.....,s}；每个损伤区间对应一种损伤模式；步骤3：计算损伤界限值集合中各个损伤界限值所对应的加速度内积向量，为各个损伤程度区间建立对应的加速度内积向量集合作为各个损伤模式的加速度内积向量集合，其中，第i种损伤模式的加速度内积向量集合为{Ri,Ri+1}；步骤4：建立各个损伤模式的前件云规则库以及后建云规则库：其中，第i种损伤模式的前件云规则库均按如下方式建立：将第i种损伤模式所对应的加速度内积向量集合{Ri,Ri+1}输入灰云模型中以获得第i种损伤模式的前件云规则库的峰值

【技术特征摘要】
1.一种基于加速度内积向量的灰云推理结构损伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立待识别构件的有限元模型，将待识别构件划分成M个单元；步骤2：设立损伤界限值集合{c1...ci...cs+1}，根据损伤界限值集合划分出s个损伤程度区间，其中，第i个损伤程度区间表示为：[ci,ci+1]，i∈{1,2,.....,s}；每个损伤区间对应一种损伤模式；步骤3：计算损伤界限值集合中各个损伤界限值所对应的加速度内积向量，为各个损伤程度区间建立对应的加速度内积向量集合作为各个损伤模式的加速度内积向量集合，其中，第i种损伤模式的加速度内积向量集合为{Ri,Ri+1}；步骤4：建立各个损伤模式的前件云规则库以及后建云规则库：其中，第i种损伤模式的前件云规则库均按如下方式建立：将第i种损伤模式所对应的加速度内积向量集合{Ri,Ri+1}输入灰云模型中以获得第i种损伤模式的前件云规则库的峰值熵以及超熵从而建立第i种损伤模式的前件云规则库；其中，第i种损伤模式的后件云规则库按如下方式建立：将第i种损伤模式所对应的损伤程度区间[ci,ci+1]输入灰云模型中以获得第i种损伤模式的后件云规则库峰值熵以及超熵从而建立第i种损伤模式的后件云规则库；步骤5：对每个单元进行u次在随机噪声干扰下的损伤检测，根据每次检测获得的加速度响应计算一个对应的加速度内积向量；步骤6：根据前件云规则库以及后件云规则库，为每个单元建立在各种损伤模式下的灰云推理模型，即每个单元对应s个灰云推理模型；在每个灰云推理模型的定量论域上以确定度μr作为纵坐标轴，以损伤系数xr作为横坐标轴，每输入一个加速度内积向量给灰云推理模型，灰云推理模型便能够扩散出v个灰云滴(xr,μr)；步骤7：对每个单元所对应的各种损伤模式下的全部灰云推理模型中的每个灰云滴进行损伤模式加权，计算出每个灰云模型中的每个灰云滴的损伤模式加权值；步骤8：根据各个单元所对应的全部灰云滴的损伤模式加权值计算各个单元的损伤均化指标；步骤9：根据各个单元的损伤均化指标对各个单元的结构损伤程度进行识别。2.根据权利要求1所述的基于加速度内积向量的灰云推理结构损伤识别方法，其特征在于：第j个单元在第i种损伤模式下的灰云推理模型按如下方式建立，j∈{1,2,......,M}：首先，利用前件云发生器从第i种损伤模式的前件云规则库中获取峰值熵以及超熵将u次损伤检测所获得的加速度内积向量输入前件云发生器中，前件云发生器根据确定度计算公式计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭惠勇，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50