[发明专利]一种基于融合指标的建筑结构实时诊断方法及装置

权利要求书

1.一种基于融合指标的建筑结构实时诊断方法，其特征在于，包括：

根据预设诊断步长对获取的实时振动数据进行截取，得到实时样本数据；并且，根据所述预设诊断步长对获取的健康振动数据进行截取，得到健康样本数据；

对所述实时样本数据和健康样本数据分别进行多种结构健康评估指标计算，得到建筑结构的实时性能参数指标和健康参数指标；

在将所述实时性能参数指标和健康参数指标分别进行正则化和概率化处理之后，采用加权平均理论、或贝叶斯理论、或D-S证据理论进行融合处理，得到实时融合指标和健康融合指标；

将所述实时融合指标和健康融合指标进行对比，得到建筑结构的健康诊断信息和监测预警信息。

2.如权利要求1所述的基于融合指标的建筑结构实时诊断方法，其特征在于，所述实时性能参数指标和健康参数指标分别包括自振频率、主成分、小波包能量，以及二次协方差。

3.如权利要求2所述的基于融合指标的建筑结构实时诊断方法，其特征在于，在所述对所述实时样本数据和健康样本数据分别进行多种结构健康评估指标计算之中，所述自振频率通过如下方式计算获得：

通过随机子空间法进行计算，假设输出通道数为l，其中参考通道数为r，则利用输出数据构建(2i)行×j列的Hankel矩阵H，并分解为“past”和“future”两部分：

其中过去(对应past)和将来(对应future)测量的结构响应数据矩阵分别是和Y_f，y_k∈Y_f，而i和j为随机子空间方法中的重要控制参数。若把所有的s个输出数据都用于分析，则s＝2i+j-1；然后根据如下公式，利用Hankel矩阵构建Toeplitz矩阵T如下：：

得到Toeplitz矩阵后，通过奇异值分解、系统定阶过程，便能得到识别频率，即所述自振频率。

4.如权利要求2所述的基于融合指标的建筑结构实时诊断方法，其特征在于，在所述对所述实时样本数据和健康样本数据分别进行多种结构健康评估指标计算之中，所述主成分通过如下步骤计算获得：

假设对m个参数进行n次的观测，则能得到一个原始数据矩阵X：

(1)对原始数据标准化，采用如下标准差标准化的公式：

其中，为X_j的均值，s_j为X_j的标准差，标准化之后的原始矩阵作X′；

(2)根据如下公式计算相关矩阵：

其中，标准化后的矩阵相关矩阵R为其协方差矩阵；

(3)对样本数据相关矩阵R作特征分解，得到前m阶的特征值λ₁≥λ₂≥…≥λ_m≥0；并定义第j个主成分贡献率前p个主成分的累计贡献率

(4)求出每个特征值对应的特征向量就是相关系数a_ij，代入如下计算公式：

即可求得各阶所述主成分，其中Y₁、Y₂和Y_m分别是第1、2和m阶的主成分。

5.如权利要求2所述的基于融合指标的建筑结构实时诊断方法，其特征在于，在所述对所述实时样本数据和健康样本数据分别进行多种结构健康评估指标计算之中，所述小波包能量通过如下方式计算获得：

采用小波函数，将信号分解到独立的子频带内，计算各子频带的能量成分；分解的每个片段包含有结构在不同频段的信息，并根据如下公式计算各阶小波包能量E：

即得到各阶所述小波包能量，其中表示在分解层j上第i个节点能量值，而表示在分解层j上第i个节点归一化后的能量值。