[发明专利]一种基于删除模型的结构损伤识别方法有效
申请号: | 201911373177.5 | 申请日: | 2019-12-27 |
公开(公告)号: | CN111125824B | 公开(公告)日: | 2022-08-09 |
发明(设计)人: | 朱瑞虎;王启明;郑金海;王宁;罗孟岩;车宇飞;王军磊;曾海坤;郭健 | 申请(专利权)人: | 河海大学 |
主分类号: | G06F30/13 | 分类号: | G06F30/13;G06F17/18 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林 |
地址: | 210024 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 删除 模型 结构 损伤 识别 方法 | ||
本发明公开了一种基于删除模型的结构损伤识别方法,包括以下步骤:获取结构当前状态与完好状态的曲率模态差;建立曲率模态差回归模型,将回归模型进行矩阵化;对矩阵化的回归模型进行参数估计;删除某个观测点的曲率模态差,重新建立回归模型并矩阵化,进行参数估计;用WK统计量分析观测点删除前后的回归系数的差异,判断结构该点是否损伤;依次删除观测点,判断结构所有观测点是否损伤。本发明能够解决现有动力损伤识别中由于噪声和测量误差原因导致损伤位置判断不明确的技术问题。
技术领域
本发明涉及工程检测技术领域,具体涉及一种基于删除模型的结构损伤识别方法。
背景技术:
基于动力指纹的损伤研究方法综合运用了结构振动理论、振动测试技术和数据处理技术等跨学科技术,被认为是当前最有前途的结构无损检测方法。动力学指纹的损伤诊断方法中,曲率模态表现出局部损伤的高度敏感,已成为结构工程界研究的热点。但是曲率模态敏感性较高,容易受到随机误差和测量误差的影响,使得该指标鲁棒性较差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于删除模型的结构损伤识别方法,以解决现有技术中导致的噪声和测量误差原因导致损伤位置判断不明确的缺陷。
一种基于删除模型的结构损伤识别方法,所述方法包括如下步骤:
获取结构当前状态与完好状态的曲率模态差;
根据曲率模态差构建回归模型,将回归模型进行矩阵化后进行参数估计;
删除若干个观测点的曲率模态差,并重新建立回归模型,将回归模型矩阵化后进行参数估计;
根据参数估计结果计算观测点删除前后的WK值,并根据WK值判断该点是否为结构中的损伤。
进一步的,所述曲率模态差的获取方法包括如下步骤:
通过振动测试获得结构的初始曲率模态;
定期观测当前状态的曲率模态;
将当前的曲率模态与完好状态的曲率模态对比获取曲率模态差。
进一步的,根据曲率模态差构建回归模型,并将回归模型进行矩阵化的方法包括如下步骤:
设观测数据为{xi,yi},i=1,2,…,n;
其中xi为测点编号,yi为对应单元的曲率模态差;
建立回归模型:
自变量向量系数向量β=(β0,β1,β2,β3)T;
该模型可以写成矩阵形式:
Y=Xβ+ε;
其中Y=(y1,y2,…,yn)T;ε=(ε1,ε2,…εn)T为随机误差向量,满足白噪声条件;X为n×4阶矩阵,其第i行为
进一步的,所述对矩阵化的回归模型进行参数估计的方法包括如下步骤:
采用最小二乘估计法寻找参数β的估计使下式的误差平方和:
达到最小;
其中通常称P=(XTX)-1XT为帽子矩阵,记
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