[發明專利]基于基準貝葉斯原理與稀疏正則化的結構損傷識別方法

在審

• 申請號: 202111488320.2
• 申請日: 2021-12-07
• 公開（公告）號: CN114896712A
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發明（設計）人: 張鳳亮;劉洋;翦凝敏;谷東鍇;石磊;董浩;丁習斌;李坤林;陳熙;吳邊;韋驕原;樊志標;羅成;敖凌宇;楊波;王璐;李穎;華建成
• 申請（專利權）人: 中鐵五局集團建筑工程有限責任公司;中鐵五局集團有限公司;哈爾濱工業大學（深圳）
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G06F30/23;G06F30/27;G06N3/00;G06N7/00;G06F111/08
• 代理公司: 貴州派騰知識產權代理有限公司 52114
• 代理人: 唐斌

1.一種基于基準貝葉斯原理的結構損傷識別方法，其特征在于包括：對結構進行環境振動測試，采集加速度信號數據；對采集信號進行快速貝葉斯FFT模態識別，獲得結構實測模態信息；建立有限元模型，參數化剛度矩陣；基于基準貝葉斯原理構建損傷識別目標函數；采用群體智能優化算法求解目標函數。

2.根據權利要求1所述基于基準貝葉斯原理的結構損傷識別方法，其特征在于具體步驟為：

A.在待識別的結構上布置加速度傳感器，進行環境激勵條件下的振動測試，獲得結構的振動信號

B.根據采集得到的結構加速度信號進行快速貝葉斯FFT模態識別，獲得結構的實測模態信息包括實測固有頻率和陣型及相應的后驗協方差矩陣其中i表示模態的階數；

C.建立結構的有限元模型，根據有限元模型計算得到結構的計算模態信息包括計算固有頻率和陣型其中i表示模態的階數；D.基于基準貝葉斯原理，結合結構模態信息，建立實測模態參數與根據有限元模型計算的理論模態參數之間的擬合函數，即構建損傷識別目標函數；所述目標函數為：

E.采用智能群體優化算法求解目標函數，實現結構損傷的定位與量化。

3.根據權利要求2所述基于基準貝葉斯原理的結構損傷識別方法，其特征在于步驟B：設結構振動測試采集的加速度信號為(其中n表示采集信號的通道數，N為每個通道采集信號的樣本數量)。對進行快速傅里葉變換，表達式為：

假設為模態參數合集，其中f為模態頻率，為阻尼比，S_ij為模態激勵的互功率譜密度，σ²為預測誤差的功率譜密度，Φ為陣型；α的后驗分布可表示為

α的后驗分布p(α|{Z_k})可改寫為：

式中為后驗協方差矩陣。

4.根據權利要求2所述基于基準貝葉斯原理的結構損傷識別方法，其特征在于步驟E：采用的智能群體優化算法為Jaya算法，通過不斷逼近當前最優解并避免當前最差解達到全局尋優的目標，基本程序包括種群初始化、局部搜尋策略及貪心選擇機制三部分。

5.一種基于基準貝葉斯原理與稀疏正則化的結構損傷識別方法，其特征在于包括：對結構進行環境振動測試，采集加速度信號數據；對采集信號進行快速貝葉斯FFT模態識別，獲得結構實測模態信息；建立有限元模型，參數化剛度矩陣；基于基準貝葉斯原理與稀疏正則化構建損傷識別目標函數；設置正則化參數選取范圍和迭代步長，對其中任一正則化參數采用群體智能優化算法求解目標函數；基于DP準則選取正則化參數，求解得到最優結構參數。

6.根據權利要求5所述基于基準貝葉斯原理與稀疏正則化的結構損傷識別方法，其特征在于具體步驟為：

A.在待識別的結構上布置加速度傳感器，進行環境激勵條件下的振動測試，獲得結構的振動信號

B.根據采集得到的結構加速度信號進行快速貝葉斯FFT模態識別，獲得結構的實測模態信息包括實測固有頻率和陣型及相應的后驗協方差矩陣其中i表示模態的階數；

C.建立結構的有限元模型，根據有限元模型計算得到結構的計算模態信息包括計算固有頻率和陣型其中i表示模態的階數；D.基于基準貝葉斯原理與稀疏正則化技術，結合結構模態信息，建立實測模態參數與根據有限元模型計算的理論模態參數之間的擬合函數，即構建損傷識別目標函數；所述目標函數為：

E.確定正則化參數選取范圍，設置合理步長，對取值范圍內每一個正則化參數采用智能群體優化算法求解目標函數；實現結構損傷的定位與量化。

7.根據權利要求6所述基于基準貝葉斯原理與稀疏正則化的結構損傷識別方法，其特征在于步驟E：基于DP準則選取合適的正則化參數λ，得到最優的結構損傷參數，實現結構損傷的定位與量化。