[發明專利]一種基于高空間分辨率振型分型維數的結構微弱損傷識別方法

有效

• 申請號: 202111163746.0
• 申請日: 2021-09-30
• 公開（公告）號: CN113945633B
• 公開（公告）日: 2022-10-28
• 發明（設計）人: 辛存;徐自力;王存俊;李康迪
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G01N29/04
• 分類號: G01N29/04;G01N29/44;G01H9/00
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 段俊濤

1.一種基于高空間分辨率振型分型維數的結構微弱損傷識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1)，對結構的振動進行視頻采集，采用光流算法獲取結構的高分辨率振動信息；

步驟2)，根據結構振動響應和模態之間的依存關系，采用盲源分離算法，獲取結構的高空間分辨率振型，然后計算振型分型維數；

步驟3)，通過分型維數和高斯多尺度差分空間理論，將振型分型維數映射到高斯多尺度差分空間，得到高斯多尺度差分空間下的振型分型維數，對結構的損傷特征進行計算，得到高斯多尺度差分空間下的振型分型維數的損傷概率分布；

步驟4)，采用D-S證據理論對高斯多尺度差分空間下的振型分型維數的損傷概率分布進行融合，根據融合后的結果對結構的損傷位置進行識別。

2.根據權利要求1所述一種基于高空間分辨率振型分型維數的結構微弱損傷識別方法，其特征在于，所述步驟1)中，利用高速相機對結構振動進行視頻記錄，選擇Gabor小波核函數對灰度圖像進行處理，獲取圖像的相位信息：

式中：I(x,y,t)表示輸入圖像的亮度信息，表示卷積，g_i表示Gabor核函數，φ_θ為圖像的相位，θ表示Gabor小波的方向，在t時刻，坐標在(x,y)處的圖像相位值是恒定的，表示為如下形式：

φ_θ(x,y,t)＝c

式中：c表示常數；

選取水平和豎直兩個方向對圖像相位信息進行提取，當θ＝0和θ＝π/2時，像素在x方向上的光流在y方向上的光流通過對光流值進行積分，得到結構高空間分辨率振動響應。

3.根據權利要求1所述一種基于高空間分辨率振型分型維數的結構微弱損傷識別方法，其特征在于，所述步驟2)中，基于結構振動響應和模態的依存關系，位置l處時域振動δ(l,t)表示為：

式中：Φ(l)為振型函數矩陣；q(t)為模態坐標系下的響應向量；表示第i階振型函數；q_i(t)表示第i階模態坐標；n為模態階數；

對運動矩陣δ進行奇異值分解：

式中：U＝[u₁,u₂,...,u_i,...,u_n]、V＝[v₁,v₂,...,v_i,...,v_n]分別為左右奇異值矩陣，∑＝[σ₁,σ₂,...,σ_i,...,σ_n]為奇異值，前r階奇異值大于0，σ₁≥σ₂≥...≥σ_r＞0≥...≥σ_n；

根據主成分分析結果，運動矩陣δ的主成分η為：

式中：U_r＝[u₁,…,u_r]為矩陣U的前r列向量；

對η分解得到第i階模態振型

采用盲源分離算法，對η進行解耦得到q(t)＝W(l)η(l,t)；

結合式與γ＝W^-1即可獲得結構的振型。

4.根據權利要求1所述一種基于高空間分辨率振型分型維數的結構微弱損傷識別方法，其特征在于，所述步驟3)中，振型曲線上相鄰點x_i-1、x_i與x_i+1點處的振型上的大小分別為則相鄰點的距離描述為：

基于盒子分型維數理論，對于點x_i，得到振型的分型維數：

式中：K為常數，表示盒子分型維數中盒子的大小，d表示相鄰兩點間的距離，H表示盒子內振型邊界點間的距離；

對于任意點，高斯差分空間下的振型分型維數為：

式中：分別為尺度空間σ₁與σ₂上的振型。

5.根據權利要求1所述一種基于高空間分辨率振型分型維數的結構微弱損傷識別方法，其特征在于，所述步驟4)中，任意兩個尺度上振型分型維數的損傷概率分布為和則融合后的概率表示為：

式中：C_n-1為兩個尺度分型維數損傷概率分布融合之后的概率，q₁表示兩個尺度分型維數之間的沖突量。