一種在役橋梁監測信息安全評估的方法
【專利摘要】本發明公開了一種在役橋梁監測信息安全評估的方法，包括：分析結構響應信號與橋梁結構狀態演化的內在聯系，挖掘出橋梁監測信息的本質內涵，構建橋梁監測信息時間序列；建立回聲狀態網絡橋梁監測信息特征模型，以此作為橋梁結構狀態特征體系；構造橋梁結構損傷敏感性指標，并獲得損傷演變的臨界參數；構建橋梁狀態演化模式；進行橋梁安全評估。本發明融合信息科學、數據挖掘、模式識別學等多學科知識，實現了多學科的交叉與融合，為進一步提升橋梁健康監測系統應用品質以及橋梁狀態評估研究方向，提供了有益的探索和技術支撐。
【專利說明】-種在役橋梁監測信息安全評估的方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于橋梁信息監測領域，具體設及一種基于橋梁結構健康監測信息的橋梁 安全狀態評估的新技術。
【背景技術】
[0002] 隨著20世紀40年代計算機的出現W及50年代人工智能的興起，人們希望能用 計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動，模式識別在20世紀60年代初迅速發展成為一 個比較完整的學科領域，它也是多學科領域的交叉，設及統計學、模糊集論、工程學、人工智 能、計算機科學等。結構損傷診斷是模式識別理論在工程領域中的延拓與應用，其實質是 "狀態識別"，即解決同一結構系統不同狀態的分類問題，因此SHM統計模式識別的應用最近 獲得了更多的關注。
[0003] 由于±木結構龐大復雜，所處環境惡劣，使得傳感器在實際采集過程中不可避免 地受到周圍環境各種干擾的影響，而該些干擾往往會對結構損傷造成誤判，阻礙了損傷識 別方法在實際工程中的應用，所W，有必要在損傷識別中引入統計理論對損傷識別結果進 行統計分析，用對結構損傷的統計判別來代替傳統的對結構損傷的確定性判別。大多數研 究側重于基于甜M的統計模式識別的應用，該些統計模型通過分析特征向量監測異常數 據，其中包括損傷敏感特征值，使用時間序列模型與統計異常檢測方法辨別結構的損傷演 變。該個方法的優點就是在訓練階段只需要從無損傷結構中提取數據，而不像監督學習，其 中訓練模型的數據要從無損和損傷結構中提取。從目前看來，統計模式識別方法尚存在一 定的缺陷和亟待解決的難題，通過模式識別的理論框架闡述結構損傷診斷的原理和方法， 成為國內外研究熱點。
【發明內容】
[0004] 本發明的目的之一是解決傳統橋梁安全性評估的局限性的問題，提供一種基于統 計模式識別理論利用橋梁結構健康監測信息進行橋梁安全狀態評估的方法。
[0005] 本發明提供一種在役橋梁監測信息安全評估的方法，包括如下步驟：
[0006] S1 ;分析結構響應信號與橋梁結構狀態演化的內在聯系，挖掘出橋梁監測信息的 本質內涵，構建橋梁監測信息時間序列；
[0007] S2 ;根據S1構建的橋梁監測信息時間序列及其包含的橋梁結構狀態演化特征建 立回聲狀態網絡橋梁監測信息特征模型，W此作為橋梁結構狀態特征體系；
[000引 S3 ;構造基于S2建立的回聲狀態網絡橋梁監測信息特征模型的橋梁結構損傷敏 感性指標，并獲得損傷演變的臨界參數；
[0009] S4 ;構建基于S2建立的回聲狀態網絡橋梁監測信息特征模型的橋梁狀態演化模 式；
[0010] S5 ;根據S4構建的橋梁狀態演化模式進行橋梁安全評估。
[0011] 進一步的，所述步驟S2具體包括；建立回聲狀態網絡方程：
[001 引 X (k+1) = f 師化11 化+1) +Wx 似 +W歷 y 似）
[001引其中Wi。、W和Wfb分別為輸入權值矩陣、內部連接權值矩陣和輸出反饋權值矩陣， U似為輸入激勵信號，x(k)為回聲狀態網絡的狀態，y(k)為目標向量；
[0014] 建立所述回聲狀態網絡模型橋梁結構監測信息特征指標構建步驟如下：
[001引 1)選擇儲備池網絡的參數，網絡狀態維數N、內部連接權值的稀疏度C ;
[0016] 2)根據上述參數隨機生產一個動態儲備池網絡；
[0017] 3)將該儲備池網絡進行橋梁監測信息系統辨識，所述回聲狀態網絡模型輸出權值 即為橋梁監測信息特征指標，并用此特征指標作為結構狀態特征體系。
[001引進一步的，所述步驟S3具體包括；通過基于回聲狀態網絡模型橋梁結構監測 信息特征指標，計算n個對象兩兩之間的馬氏距離dy，再將任一對象到其余對象之間的 馬氏距離進行求和，定義化PC為損傷敏感特征指標，即
【權利要求】
1. 一種在役橋梁監測信息安全評估的方法，其特征在于，包括如下步驟： 51 :分析結構響應信號與橋梁結構狀態演化的內在聯系，挖掘出橋梁監測信息的本質 內涵，構建橋梁監測信息時間序列； 52 :根據Sl構建的橋梁監測信息時間序列及其包含的橋梁結構狀態演化特征建立回 聲狀態網絡橋梁監測信息特征模型，以此作為橋梁結構狀態特征體系； 53 :構造基于所述步驟S2建立的回聲狀態網絡橋梁監測信息特征模型的橋梁結構損 傷敏感性指標，并獲得損傷演變的臨界參數； 54 :構建基于所述步驟S2建立的回聲狀態網絡橋梁監測信息特征模型的橋梁狀態演 化模式； 55 :根據所述步驟S4構建的橋梁狀態演化模式進行橋梁安全評估。
2. 如權利要求1所述的一種在役橋梁監測信息安全評估的方法，其特征在于，所述步 驟S2具體包括：建立回聲狀態網絡方程： X(k+1) =f(ffinu(k+1) +Wx (k) +fffby(k)) 其中Win、W和Wfb分別為輸入權值矩陣、內部連接權值矩陣和輸出反饋權值矩陣，u(k) 為輸入激勵信號，x(k)為回聲狀態網絡的狀態，y(k)為目標向量； 建立所述回聲狀態網絡模型橋梁結構監測信息特征指標構建步驟如下： 1) 選擇儲備池網絡的參數，網絡狀態維數N、內部連接權值的稀疏度c; 2) 根據上述參數隨機生產一個動態儲備池網絡； 3) 將該儲備池網絡進行橋梁監測信息系統辨識，所述回聲狀態網絡模型輸出權值即為 橋梁監測信息特征指標，并用此特征指標作為結構狀態特征體系。
3. 如權利要求1所述的一種在役橋梁監測信息安全評估的方法，其特征在于，所述步 驟S3具體包括： 通過基于回聲狀態網絡模型橋梁結構監測信息特征指標，計算n個對象兩兩之間的馬 氏距離Clij，再將任一對象到其余對象之間的馬氏距離進行求和，定義Dsra為損傷敏感特征
統計模式指標在不同結構狀態下的閾值分析，即用統計模擬方法獲取結構發生損傷演 變的臨界參數。
4. 如權利要求1所述的一種在役橋梁監測信息安全評估的方法，其特征在于，所述步 驟S4具體包括：運用基于馬氏距離的孤立點檢測方法評判所述回聲狀態網絡表征的橋梁 結構狀態的演化模式，在統計模式識別的框架之下，所述橋梁結構狀態分析在完成系統建 模、特征體系構建之后，對所述特征體系中提取的特征量建立判別函數進行分類，以區分正 常狀態和異常狀態以及異常狀態下特征指標體系的進一步演化信息，通過檢查一組對象的 主要特征來確定孤立點，通過不同狀態下的橋梁結構馬氏距離與無損狀態下的偏離程度分 析橋梁結構狀態的演變。
【文檔編號】G06F19/00GK104504265SQ201410815239
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2014年12月24日 優先權日:2014年12月24日
【發明者】楊建喜, 舒勁秋, 周應新, 周建庭, 宋乾坤 申請人:重慶交通大學