[发明专利]一种基于规则推理的船舶结构损伤识别方法

权利要求书

1.一种基于规则推理的船舶结构损伤识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

(1)根据船舶损伤结构位置、损伤程度设定船舶结构损伤集合Θ＝{F₁,...F_i,...F_N}，F_i代表船舶结构损伤Θ中的第i类损伤，i＝1,2,...,N，N为船舶结构损伤类别的个数；

(2)定义损伤识别指标SRVR，具体是：

在船舶运行时，由光纤光栅传感器监测载荷冲击船体产生的振动信号，使用光纤光栅动态解调仪解调得到检测信号，设检测信号为f(t)，将其进行j层小波包分解，并将各节点信号重构，设各节点重构信号为则有：

各节点重构信号的能量定义为：

去掉能量较小的节点后保留前m个节点信号并由此重构信号

为了确保此时重构信号保留检测信号f(t)的主要频率成分，通过求取与f(t)的相关系数，当两者相关系数大于0.8时即认为前m个节点重构的信号是有效的；设小波包分解前m个节点能有效的重构检测信号，记各节点重构信号能量占信号总能量的比例为

则定义损伤识别指标为：

式(5)中为各节点重构信号能量占信号总能量比例的参考基准；

(3)当船舶结构损伤集合Θ中的N类结构损伤分别发生时，获取每种结构损伤的损伤识别样本，每类损伤识别指标w个，共计x＝N×w个损伤识别指标样本集合作为训练样本，记为F(x)＝{SRVR¹(x),SRVR²(x),...,SRVRⁿ(x)}，n为光纤光栅传感器的个数，SRVRⁿ(x)的输入参考值集合为Aⁿ，J_n为参考值个数；

(4)构建规则库，由L条规则组成，建立的产生式规则库中的第k条规则描述为：

式中：SRVRⁿ表示第n个损伤识别指标；表示在第k条规则中第n个输入变量的参考值，且有L＝J₁×J₂×…×J_n，

(5)将损伤识别指标样本集合{SRVR¹(x),SRVR²(x),...,SRVRⁿ(x)}作为模型的输入，通过规则库融合推理出其所属的船舶结构损伤的类别，具体步骤如下：

(5-1)计算出第n个损伤识别指标SRVRⁿ(x)与其对应的每个参考值的距离，如下式(7)所示

(5-2)定义第n个损伤识别指标SRVRⁿ(x)与其对应的每个参考值的匹配度为

(5-3)根据步骤(5-2)中的式(8)计算出第n个损伤识别指标SRVRⁿ(x)激活每条规则的权重

其中为第i个损伤识别指标SRVRⁱ(x)与第k条规则下各自对应的参考值的匹配度，0≤r_k≤1为第k条证据的权重，0≤λⁱ≤1为第i个损伤识别指标的可靠度；

(5-4)根据步骤(5-3)得到每一条规则的激活权重后，将每一条规则置信度m_N,k进行融合，得到的融合结果记为融合公式如下：

(5-5)根据步骤(5-4)得到的融合结果进行决策，找出最大的置信度，最大的置信度为即可判断该损伤识别指标样本集合属于结构损伤F_i。

2.根据权利要求1所述的一种基于规则推理的船舶结构损伤识别方法，其特征在于：还包括基于欧式距离构建参数优化模型，具体步骤如下：

(6-1)确定参数集合P＝{m_i,k,r_k,λ^s|i＝1,2,…,N；k＝1,2,...,L；s＝1,2,...,n}；

(6-2)将最小化欧式距离作为优化目标函数,

当损伤识别指标样本集合实际上属于F_i类结构损伤时，

s.t.0≤m_i,k≤1 (12a)

0≤r_k≤1 (12c)

0≤λ^s≤1 (12d)

式(12b)-(12d)表示优化参数需满足的约束条件；

(6-3)利用GA遗传算法工具箱，获得最优的参数集合P，在船舶运行时，由光纤光栅传感器监测载荷冲击船体产生的振动信号，使用光纤光栅动态解调仪解调得到检测信号，计算得到损伤识别指标，根据步骤(5)得到融合结果，进行决策，判断所属的船舶损伤类别。