[發明專利]一種基于多點傳感器數據和BiLSTM的結構損傷預警方法

在審

• 申請號: 201910756724.1
• 申請日: 2019-08-16
• 公開（公告）號: CN110555247A
• 公開（公告）日: 2019-12-10
• 發明（設計）人: 劉永桂;林志偉
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 44245 廣州市華學知識產權代理有限公司
• 代理人: 裴磊磊

本發明公開了一種基于多點傳感器數據和BiLSTM的結構損傷預警方法，包括步驟：在結構上布置若干個傳感器，分別收集結構健康狀態和損傷狀態下的傳感器數據，建立帶有損傷數值標簽的樣本庫；對樣本庫中的傳感器數據進行歸一化處理，確定輸入BiLSTM網絡的時間步長；搭建BiLSTM網絡模型，對模型進行訓練和測試；將一定時間內監測的多點傳感器數據輸入搭建的BiLSTM網絡模型，得到BiLSTM網絡模型的最終預測結果，根據最終預測結果，判斷是否進行損傷預警。本發明不依賴于結構有限元模型，實現過程無需人工參與，適用于在役結構的自動在線損傷預警，能夠在結構出現損傷的第一時間發出警報，為橋梁維修和管理決策提供一定的指導，從而保證工程結構的安全運營。

技術領域

本發明涉及結構健康監測領域，尤其涉及一種基于多點傳感器數據和BiLSTM的結構損傷預警方法。

背景技術

大型工程結構在服役期間，隨著使用時間的增長，其組成材料不斷老化、疲勞效應不斷增加，不可避免地會出現不同類型、不同程度的損傷，當損傷累積到一定程度時，如果沒有及時發現并處理，可能導致整個工程結構的垮塌，對人們的生命和財產安全造成嚴重威脅。因此，在大型工程結構運營過程中，及時監測結構狀態并對結構的早期損傷進行預警，具有較大的工程應用價值。

近二十年來，國內外學者圍繞結構損傷識別進行了大量的研究，提出了很多結構損傷識別理論和方法，例如：利用小波包能量譜構建損傷預警指標，實現對結構累積損傷的識別；通過對沖擊作用下的振動響應進行小波包變換，構建損傷識別指標，并根據峰值判斷鋼框架結構是否發生損傷以及損傷發生的位置；利用結構加速度響應數據構造目標函數，將結構損傷識別問題轉化為優化問題，最后基于結構有限元模型和果蠅優化算法求解該優化問題，從而實現結構損傷識別；通過結構有限元模型提取結構固有頻率、振型等模態參數，接著利用固有頻率殘差和模態確保準則構建目標函數，最后采用人工蜂群算法求解該目標函數的最優解，從而得到損傷識別結果；通過建立反映真實結構動力學特性的結構數值模型，構建帶有損傷數值標簽的樣本庫，再利用這些樣本訓練和驗證卷積神經網絡，通過訓練好的卷積神經網絡對真實結構的損傷進行預測。

通過對相關領域現有技術的研究發現，現有的結構損傷識別方法需要利用結構本身的力學特性，依賴于有限元模型，有些方法的計算過程需要人工參與，容易產生人工干預的隨機性，不適合對海量在線監測數據進行自動分析。此外，實際工程結構存在很多不確定性因素，不同類型的結構力學特性也不盡相同，現有方法很難建立精確通用的結構分析模型，并且難以應用到實際的工程結構中。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于多點傳感器數據和BiLSTM的結構損傷預警方法。本發明直接利用布置在結構上的多點傳感器實測響應數據來對結構進行損傷預警。本發明避免了分析復雜的結構力學特征，不依賴于結構有限元模型，實現過程無需人工參與，適用于在役結構的自動在線損傷預警，能夠在結構出現損傷的第一時間發出警報，為橋梁維修和管理決策提供一定的指導，從而保證工程結構的安全運營。

本發明的目的能夠通過以下技術方案實現：

一種基于多點傳感器數據和BiLSTM的結構損傷預警方法，包括步驟：

在結構上布置若干個傳感器，分別收集結構健康狀態和損傷狀態下的傳感器數據，建立帶有損傷數值標簽的樣本庫；

對樣本庫中的傳感器數據進行歸一化處理，確定輸入BiLSTM網絡的時間步長；

搭建BiLSTM網絡模型，對模型進行訓練和測試；

將一定時間內監測的多點傳感器數據輸入搭建的BiLSTM網絡模型，得到BiLSTM網絡模型的最終預測結果，根據最終預測結果，判斷是否進行損傷預警。

優選地，布置的傳感器包括但不限于加速度傳感器、撓度傳感器、應變傳感器以及應力傳感器。

具體地，對傳感器數據進行歸一化處理的公式為：