[發明專利]數據不完備下基于一致性數據替換的結構異常檢測方法

有效

• 申請號: 201110200656.4
• 申請日: 2011-07-18
• 公開（公告）號: CN102323049A
• 公開（公告）日: 2012-01-18
• 發明（設計）人: 姜紹飛;韓哲東;吳兆旗
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G01M13/00
• 分類號: G01M13/00;G06F19/00
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊

技術領域

本發明涉及一種數據不完備下基于一致性數據替換方法的結構異常檢測方法，特別涉及一種處理不完備數據的新技術——一致性數據替換方法。

背景技術

隨著經濟的發展和科學技術的進步，許多大型工程如超大跨橋梁、超高層建筑、海洋平臺結構等得以興建，它們的使用期長達幾十年、甚至上百年，環境侵蝕、材料老化和荷載的長期效應、疲勞與突變等災害因素的耦合作用將不可避免地導致結構和系統的損傷積累和抗力衰減，從而在極端情況下引發災難性的突發事故。因此對大型工程結構進行結構健康監測和安全性評估具有極其重要的意義。結構健康監測系統和損傷檢測是目前保證大型結構安全運行的主要措施。然而，由于傳感器、網絡線路長期暴露在環境中，導致傳感器、傳輸網絡或者儀器失效使得采集的信息不完備，形成不完備數據。如何運用不完備的實測數據進行結構的健康監測與安全性評定成為國內外研究的熱點和難點。

目前處理不完備數據的方法主要有：直接刪除法、數據補齊法和直接挖掘法。直接刪除法指直接把缺失的數據刪除，從而使得整個信息完整。數據補齊法是指先把不完備的信息先補充完整，再將數據補齊后的信息用完備信息的識別方法進行識別，通常基于統計學原理，根據其余對象取值的分布情況來對缺失值進行填補，如用其余對象該值的平均值來進行補充等。直接挖掘法是指直接在包含缺失值的數據上進行數據挖掘，這類方法主要有貝葉斯網絡、人工神經網絡和粗糙集方法等。然而，研究發現采用此三種方法處理后的數據，并不能運用于結構的異常檢測，即在不完備點會出現錯誤的診斷結果。

基于以上情況，本發明提出了一種新的不完備數據處理方法——一致性數據融合方法，并結合小波分解技術，最終很好地實現了不完備數據下的結構異常檢測。

發明內容

本發明的目的在于提出一種數據不完備下基于一致性數據替換方法的結構異常檢測方法，并使完備化后的數據能很好地實現結構的異常檢測，該方法能夠很好地處理多自由度、非自由振動、非線性、非穩態、不完備的響應信號，可用于土木工程、航空航天、自動控制、機械工程、橋梁工程、水利工程等領域的信號處理，具有提高數據的抗干擾能力，提高不完備數據下的結構異常檢測準確率的特點。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

一種數據不完備下基于一致性數據替換的結構異常檢測方法，其特征在于：首先首先在部分傳感器失效的情況下對結構響應進行采集，得到含有不完備數據的響應信號；然后對采集到的所有信號進行去噪處理；接著對其中的不完備數據利用一致性數據替換方法進行完備化處理；最后將完備化處理后的數據利用小波分解實現結構異常檢測。

所述信號的去噪處理包括以下步驟：

①選擇小波函數對含噪信號進行小波分解；

②利用門限閾值方法對分解所得的小波系數進行處理；

③將處理后的小波系數進行小波重構；

所述不完備數據利用一致性數據替換方法進行完備化處理包括以下步驟：

設有n個傳感器，其中傳感器p在采樣m次后失效；

①計算出前m次采樣時每次采樣所對應的n個傳感器之間的支持矩陣R^k（k=1,2,…,m）；具體的步驟如下：

首先，根據同一次采樣時每個傳感器的觀測值和測量方差計算出任意兩個傳感器i和j之間的置信距離d_ij^k，0≤d_ij^k≤1，d_ij^m越小表示兩個傳感器的支持度越高;

然后，令r_ij^k=1-d_ij^k，則r_ij^k越大表示兩個傳感器之間的支持度越高；