[發明專利]一種融合時序分析與信息熵的栓接結合部損傷識別方法

有效

• 申請號: 201710523506.4
• 申請日: 2017-06-30
• 公開（公告）號: CN107356417B
• 公開（公告）日: 2019-10-18
• 發明（設計）人: 余嶺;羅文峰
• 申請（專利權）人: 暨南大學
• 主分類號: G01M13/00
• 分類號: G01M13/00;G06F17/50
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 陳燕嫻

1.一種融合時序分析與信息熵的栓接結合部損傷識別方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

1)在栓接結合部結構上布置激勵裝置用于給予結構白噪聲激勵，同時在結構上布置多個加速度傳感器用來實測結構上對應測點的加速度響應序列；

2)計算結構上所有測點加速度響應序列的標準差，以標準差最大值為歸一化參數，歸一化實測加速度響應，根據實測加速度響應的特點在AR模型、ARMA模型和MA模型中選擇合適的時間序列模型進行數據擬合；

3)計算實測加速度響應數據與擬合模型之間的殘差序列，以殘差序列標準差為結構響應特征；

4)通過引入信息熵量化相鄰兩個測點的殘差序列標準差的關系，以待測狀態與基準狀態加速度響應的信息熵分項差值的絕對值之和作為損傷敏感指標，識別栓接結合部結構的損傷。

2.根據權利要求1所述的一種融合時序分析與信息熵的栓接結合部損傷識別方法，其特征在于：步驟1)中，所述多個加速度傳感器布置在栓接結合部結構各個連接件的兩側。

3.根據權利要求1所述的一種融合時序分析與信息熵的栓接結合部損傷識別方法，其特征在于，所述方法具體包括以下步驟：在栓接結合部結構各個連接件兩側共布置N個測點，通過加速度傳感器測量白噪聲激勵下對應測點的加速度響應序列{x_i}，序列{x_i}表示測點i在相同時間間距Δt下采集的n個有序加速度響應序列，以N個測點采集的加速度響應序列原始數據最大標準差max(σ_i)為歸一化參數，進行數據歸一化：

式中是測點i加速度響應序列{x_i}的均值，是測點i在t時刻加速度響應原始數據x_i,t歸一化后的值，計算各個測點的自相關系數及偏相關系數：

式中是測點i在t+kΔt時刻的加速度響應值,ρ_i(k)表示測點i的k階自相關系數，測點i的k階偏相關系數與AR(k)模型的第k個自回歸系數的值相等，能夠在MATLAB工具箱估計響應序列的AR(k)模型參數后得到，根據自相關系數和偏相關系數的性質，選擇AR模型、ARMA模型或MA模型中合適的時間序列模型進行數據擬合：

式中分別表示測點i在t-Δt時刻的加速度響應值、測點i在t-2Δt時刻的加速度響應值……測點i在t-pΔt時刻的加速度響應值，ε_t、ε_t-1……ε_t-q分別表示t時刻的殘差、t-Δt時刻的殘差……t-qΔt時刻的殘差，分別表示第一個自回歸系數、第二個自回歸系數……第p個自回歸系數，θ₁、θ₂……θ_n分別表示第一個滑動回歸系數、第二個滑動回歸系數……第n個滑動回歸系數，下標p、q分別表示模型中包含p階自回歸系數和q階滑動回歸系數；選擇合適的時間序列模型后，利用MATLAB工具箱完成參數估計，參數估計時，先給定模型階數，采用后驗法，利用BIC準則綜合考慮擬合程度和自變量個數，在眾多的有效模型中選擇一個最優模型：

式中n是樣本容量，是殘差序列方差，m是模型中的未知變量個數，確認待測狀態及基準狀態各個測點數據的最優模型并估計其參數，計算各個測點實測加速度響應數據與擬合模型之間的殘差序列：

以各個測點實測加速度響應數據與擬合模型之間的殘差序列作為各個測點結構響應特征，引入信息熵量化相鄰兩個測點的殘差序列標準差的關系，構建的結構損傷敏感指標為待測狀態與基準狀態的信息熵分項差值的絕對值之和：

U_i＝-p_ilog p_i

式中σ_i(ε)和σ_i+1(ε)分別表示測點i和測點i+1的加速度響應殘差序列標準差，U_i表示由測點i和測點i+1構建的信息熵分項值，其中U_j^test和U_j^ref分別表示待測狀態和基準狀態的信息熵分項，DSF(i)表示由測點i和測點i+1的加速度響應數據計算的損傷敏感指標值，如果待測狀態來自結構基準狀態，待測狀態和基準狀態兩個相鄰測點響應殘差序列標準差構成的信息熵分項相同，則DSF(i)接近于零；若待測狀態包含栓接結合部損傷狀態，則栓接結合部所在區域DSF(i)變化遠大于其它區域變化，從而能夠識別栓接結合部損傷。

4.根據權利要求3所述的一種融合時序分析與信息熵的栓接結合部損傷識別方法，其特征在于：若各個測點的自相關系數拖尾，偏相關系數截尾則選擇AR模型；若各個測點的自相關系數截尾，偏相關系數拖尾則選擇MA模型；若各個測點的自相關系數拖尾，偏相關系數拖尾則選擇ARMA模型。