基于领域自适应的桥梁主梁涡激振动智能识别与早期控制方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于领域自适应的桥梁主梁涡激振动智能识别与早期控制方法、装置及存储介质，其中方法包括：步骤S1：获取多个传感器在第一时间间隔内采集的目标桥梁的加速度数据，并提取得到目标桥梁的涡激振动特征；步骤S2：基于领域自适应对齐源域和目标域，其中，目标域为目标桥梁的涡激振动特征，源域为相同方式得到的其他桥梁发生涡激振动时的涡激振动特征；步骤S3：利用对齐后的源域，训练得到识别模型；步骤S4：将目标桥梁的涡激振动特征输入至训练好的识别模型得到目标桥梁的涡激振动状态；步骤S5：当得到的涡激振动状态为发生涡激振动，基于桥梁振动特征在策略库中匹配控制方案，并基于匹配得到的控制方案进行早期控制。与现有技术相比，本发明专利技术大大提高了控制效率及准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及结构健康监测及智能控制领域，尤其是涉及一种基于领域自适应的桥梁主梁涡激振动智能识别与早期控制方法、装置及存储介质。

技术介绍

1、机器学习算法可以灵敏地识别结构健康监测(shm)系统多年来积累的大量历史数据中的涡激振动部分，并逐渐成为一种有效的涡振识别方法。但是目前的识别方法仍具有一定的局限性，主要原因如下：(1)需要目标桥梁历史涡振数据来确定涡振识别算法中的模型或参数，但是许多大跨度桥梁在过去没有发生过涡振或涡振数据尚未记录，因此难以确定算法中的模型或参数；(2)一些基于聚类的涡振识别算法需要结合人工判别才能够识别shm系统中积累数年的大量历史数据中的涡激振动，且很难实现在shm系统中实时识别涡激振动；(3)涡振识别算法难以同时适用于多座同类型桥梁，需要针对每一座大跨桥梁分别构建识别算法。

2、另外，涡激振动持时长，危害大，需要对涡激振动进行控制干预，但目前的控制方法具有一定的局限性，主要原因在于现阶段对桥梁涡激振动控制的各种气动措施的研究仍是通过风洞试验对具体桥梁进行分析，并未从本质上说明其原理，且大多措施仍属于被动控制措施，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于领域自适应的桥梁主梁涡激振动智能识别与早期控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于领域自适应的桥梁主梁涡激振动智能识别与早期控制方法，其特征在于，所述涡激振动特征包括统计特征和频域特征，所述统计特征包括加速度方根幅值Rms、标准差V和Hopkins统计量H，

3.根据权利要求2所述的一种基于领域自适应的桥梁主梁涡激振动智能识别与早期控制方法，其特征在于，所述Hopkins统计量H的获取过程包括：

4.根据权利要求2所述的一种基于领域自适应的桥梁主梁涡激振动智能识别与早期控制方法，其特征在于，所述频域特征包括主频PSD幅...

【技术特征摘要】

1.一种基于领域自适应的桥梁主梁涡激振动智能识别与早期控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于领域自适应的桥梁主梁涡激振动智能识别与早期控制方法，其特征在于，所述涡激振动特征包括统计特征和频域特征，所述统计特征包括加速度方根幅值rms、标准差v和hopkins统计量h，

3.根据权利要求2所述的一种基于领域自适应的桥梁主梁涡激振动智能识别与早期控制方法，其特征在于，所述hopkins统计量h的获取过程包括：

4.根据权利要求2所述的一种基于领域自适应的桥梁主梁涡激振动智能识别与早期控制方法，其特征在于，所述频域特征包括主频psd幅值p、能量集中系数r和主频相对变化量dw，所述能量集中系数r是主频psd幅值p和第二主频psd幅值的比值

5.根据权利要求1所述的一种基于领域自适应的桥梁主梁涡激振动智能识别与早期控制方法，其特征在于，所述第一时间间隔的长度为十分钟...

【专利技术属性】
技术研发人员：万春风，侯佳乐，李璞玉，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：