[发明专利]基于均匀初始化GMM的导波HMM的结构时变损伤评估方法

摘要

本发明公开了一种基于均匀初始化GMM（高斯混合模型）的导波HMM（隐马尔科夫模型）的结构时变损伤评估方法，属于航空结构健康监测领域。本发明提出一种基于均匀初始化GMM的导波HMM算法，首先采用均匀初始化GMM拟合时变影响下导波特征的分布，用于HMM初始化，构建表征结构损伤状态的动态概率HMM模型。然后将航空结构待监测状态中获取的导波信号特征依次带入概率模型中，基于损伤评估机制评估结构最有可能的损伤状态。本发明采用均匀初始化GMM用于HMM初始化，有效解决了HMM训练不稳定问题，提高了航空结构时变损伤评估的稳定性和可靠性。

主权项

1.一种基于均匀初始化GMM的导波HMM的结构时变损伤评估方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)在对航空结构各损伤状态下损伤因子观测值的分布构建动态概率HMM过程中，对各损伤状态下高斯分量的权值和后验概率进行均匀初始化；设定高斯分量个数M，均匀赋值第m个高斯分量的初始权值和t时刻的损伤因子观测值属于第m个高斯分量的初始后验概率如下 w m ( 0 ) = 1 / M , p t m ( 0 ) = 1 / M m = 1 , 2 , ... , M ]]>(2)基于该初始权值和后验概率，结合各损伤状态下的损伤因子观测值序列，采用最大期望算法更新表征各损伤状态的GMM模型参数，直至收敛；(3)采用收敛后GMM模型参数初始化HMM，训练稳定的动态概率HMM模型；将结构在待监测状态下获取的损伤因子观测值序列带入训练HMM中，对时变条件下航空结构待监测状态进行损伤评估。