[发明专利]复杂环境下基于累积损伤因子序列的桥梁结构损伤诊断方法

摘要

复杂环境下基于累积损伤因子序列的桥梁结构损伤诊断方法，属于实际运营中的桥梁结构损伤诊断领域。本发明是为了解决复杂环境下基于海量监测数据的桥梁结构损伤诊断方法的准确性低的问题。本发明所述的复杂环境下基于累积损伤因子序列的桥梁结构损伤诊断方法，采用健康状态下的桥梁结构监测数据构建损伤诊断阈值，通过对不同时刻待诊断状态下的累积损伤判别因子与损伤诊断阈值进行比较，从而判别桥梁结构产生损伤与否。同时本发明所述方法通过相关性置乱策略，能够剔除各种环境因素对桥梁结构监测数据的影响，本发明能够使复杂环境条件下桥梁结构损伤诊断的准确性得到提高，本发明适用于解决实际运营的桥梁结构损伤诊断问题。

主权项

复杂环境下基于累积损伤因子序列的桥梁结构损伤诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一：采集待诊断状态下桥梁结构的海量监测数据，并以监测时间的中间时间点作为划分点，将该监测数据平均划分为前段时间部分和后段时间部分；步骤二：利用步骤一获得的前段时间部分监测数据建立待诊断状态下桥梁数据模型；步骤三：根据步骤一获得的后段时间部分监测数据和步骤二获得的待诊断状态下桥梁数据模型，构建待诊断状态下桥梁累积损伤特征向量；步骤四：根据步骤三获得的待诊断状态下桥梁累积损伤特征向量，利用累积控制图方法确定待诊断状态下桥梁结构累积损伤判别因子序列；步骤五：采用相关性置乱方法对待诊断状态下桥梁结构累积损伤判别因子序列进行重置；步骤六：将重置后的累积损伤判别因子序列与损伤诊断阈值进行比较，当累积损伤判别因子序列中的任意一个元素大于损伤诊断阈值时，则桥梁结构损伤；步骤二所述建立待诊断状态下桥梁数据模型的方法为：步骤二一：设监测数据向量为ym×1，步骤一获得的前段时间部分监测数据矩阵为Y1＝[y1,y2,…,yn]，则Y1的协方差定义为：Σ=1nΣi=1n(yi-μ)(yi-μ)T---(1)]]>式中，μ为Y1的均值向量，1≤i≤n，m为数据向量维数，n为监测时间的中间时间点；步骤二二：对矩阵Σ进行奇异值分解，获得分解后的矩阵Σ′：Σ′=[U1U2]S100S2U1TU2T---(2)]]>式中，S1和S2分别为由矩阵Σ′的奇异值构建的对角阵，且矩阵S1中的最小奇异值远大于矩阵S2中的最大奇异值；U1为S1对应的奇异向量；U2为S2对应的奇异向量；步骤二三：根据分解后的矩阵Σ′，获得待诊断状态下桥梁数据模型{μ,U2,S2}。