[发明专利]基于导波动态强化裂变-聚合概率模型的损伤监测方法有效
申请号: | 201610232606.7 | 申请日: | 2016-04-14 |
公开(公告)号: | CN105844055B | 公开(公告)日: | 2019-05-31 |
发明(设计)人: | 邱雷;袁慎芳;房芳;蔡建;梅寒飞 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 许方 |
地址: | 210017 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明提出了一种基于导波动态强化裂变‑聚合概率模型的损伤监测方法,属于航空结构健康监测技术领域。本方法基于强化裂变‑聚合概率模型建立算法,对航空服役环境下获取的结构导波信号的特征样本集进行概率建模,分别建立表征结构健康状态的基准强化裂变‑聚合概率模型和表征结构监测状态的动态强化裂变‑聚合概率模型;再采用概率分量最小距离加权方法,定量表征动态强化裂变‑聚合概率模型相对于基准强化裂变‑聚合概率模型的概率迁移,依据迁移量化趋势实现对结构健康状态的准确评估。本发明可以有效提高时变环境下,损伤监测的导波概率模型的稳定性且不会出现畸变情况,从而提高基于导波的航空结构损伤监测的稳定性及可靠性。 | ||
搜索关键词: | 基于 导波 动态 强化 裂变 聚合 概率 模型 损伤 监测 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于导波动态强化裂变‑聚合概率模型的损伤监测方法,其特征在于,包括以下几个步骤:(1)在航空结构处于时变服役条件,且结构处于健康状态下,连续长时间采集导波监测信号,提取导波信号特征样本,建立导波基准样本集,基于强化裂变‑聚合概率模型建立算法,建立导波基准强化裂变‑聚合概率模型;所述强化裂变‑聚合概率模型建立算法如下;第一步:基于导波样本集,采用期望最大化算法建立初始化裂变‑聚合概率模型Φ;第二步:基于裂变‑聚合判断准则,分别挑选出待裂变和聚合的概率分量,裂变‑聚合的判断准则如下:首先,导波样本集中每个样本Xr属于概率分量Фi的后验概率Pri(Xr|Φ)计算如下式所示,每个样本对应的后验概率组成一个对应概率分量Фi的R维后验概率向量Pi(Φ)={P1i(X1|Φ),…,Pri(Xr|Φ),…,PRi(XR|Φ)}T
其中Фj为第j个概率分量的概率密度函数,μj,Σj和wj分别是第j个概率分量的均值向量、协方差矩阵和混合权值,r为导波信号特征样本Xr在导波样本集中的次序,R为导波样本集中导波信号特征样本数目;然后,第i个概率分量对应的后验概率向量Pi(Φ)和第j个概率分量对应的后验概率向量Pj(Φ)之间的相似度J(i,j;Φ)计算如下式所示,由此获得裂变‑聚合概率模型Φ中每两个概率分量之间的相似度,并将相似度由大到小排序,组成相似度度量结果数组J(i,j;Φ)=Pi(Φ)TPj(Φ)其次,首先在相似度度量结果数组中,选择前C个相似度J较大的Φ中的两个概率分量作为待聚合的概率分量,总共有C个聚合概率分量对,C≤0.5×K×(K‑1),K为裂变‑聚合概率模型Φ中包含的概率分量数目;然后在Φ中剩下的K‑2个概率分量中任意挑选一个作为待裂变的概率分量与前述C个聚合概率分量对组成一个裂变‑聚合概率分量组合,由此得到C×(K‑2)个裂变‑聚合概率分量组合;第三步:选择上述C×(K‑2)个裂变‑聚合概率分量组合中的一个组合(Φi,Φj,Φk),按照下面两个公式进行裂变‑聚合操作,其中,概率分量Φi和Φj聚合成Φi’,公式如下所示,
其中,wi、wj分别为聚合前概率分量Φi和Φj的混合权值,μi、μj分别为聚合前概率分量Φi和Φj的均值向量,μi’为聚合形成的新概率分量Φi’的均值向量;概率分量Φk裂变成Φj’和Φk’,裂变公式如下,μj’=μk+ε';μk’=μk+ε”其中,μk为裂变前概率分量Φk的均值向量,μj’和μk’分别为裂变形成的新概率分量Φj’和Φk’的均值向量;等式右边的ε'和ε”为两个不同的极小量且ε',
第四步:经过对上述一个裂变‑聚合概率分量组合的裂变‑聚合操作后,得到三个新的概率分量,将这三个概率分量连同Φ中未裂变‑聚合的概率分量一起再采用期望最大化算法重建裂变‑聚合概率模型;重复上述步骤第三步和第四步,得到C×(K‑2)个重建后的裂变‑聚合概率模型;第五步:对每一个重建后的裂变‑聚合概率模型,采用基于三级强化条件的强化评估机制进行强化评估,当三级强化条件同时满足时,该裂变‑聚合概率模型通过强化评估,如果有任意一个强化条件不满足,则未通过强化评估,将该裂变‑聚合概率模型舍弃;在所有通过强化评估的裂变‑聚合概率模型中选取似然函数值最大的裂变‑聚合概率模型,取代初始化的裂变‑聚合概率模型,重复上述步骤第二步至第五步;如果所有重建后的裂变‑聚合概率模型均未通过强化评估,则将初始化的裂变‑聚合概率模型作为最终强化的裂变‑聚合概率模型;(2)在航空结构处于时变服役条件下,且结构处于监测状态下,采集一次导波监测信号,提取导波信号特征样本,动态更新导波动态样本集;(3)基于更新后的导波动态样本集,再采用强化裂变‑聚合概率模型建立算法,建立导波动态强化裂变‑聚合概率模型;(4)采用基于概率分量最小距离加权的概率分布迁移距离计算方法来量化导波动态强化裂变‑聚合概率模型相对于导波基准强化裂变‑聚合概率模型的迁移程度;(5)重复上述步骤(2)至(4)N次,N≥1,得到导波动态强化裂变‑聚合概率模型的迁移量化曲线,根据该曲线所显示的迁移程度及趋势实现对航空结构健康状态的准确评估。
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