[发明专利]一种基于贝叶斯模型的结构损伤识别方法

摘要

本发明公开了一种基于贝叶斯模型的结构损伤识别方法，其步骤包括：首先，利用经验模态分解法分解观测得到的单测点结构响应得到时变本征模态函数以构造贝叶斯模型的似然函数，将基于单测点系统结构响应的时变本征模态函数的贝叶斯模型的似然函数用于贝叶斯模型更新方法设计的过程中采用了渐变型马可夫链蒙地卡罗算法，避免了从很难取样的模型后验概率分布中直接取样，而是从一系列更简单的收敛于后验概率分布的中间概率分布中取样，而且使用该方法可以自动选择中间概率密度函数且直接求得模型参数后验概率分布公式中的归一化参数，大幅提高了计算效率。

主权项

1.一种基于贝叶斯模型的结构损伤识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、对机械结构或者建筑结构进行检测得到多组单测点的系统结构响应；根据历史数据设定系统结构参数的先验概率分布，根据高斯概率分布设定单测点加速度响应本征模态函数的预测误差方差的先验概率分布；S2、利用经验模态分解法分解所述单测点的系统结构响应得到其本征模态函数，利用所述本征模态函数构造预测误差向量的概率密度函数模型；S3、定义模型组参数，设定一系列待选模型组，并利用所述预测误差向量的概率密度函数模型推导构造贝叶斯模型的似然函数；S4、基于所述分解得到的本征模态函数，将所述推导出的似然函数应用于渐变型马可夫链蒙地卡罗(TMCMC)算法，设计贝叶斯模型更新方法，基于所述检测得到的系统结构响应更新所述待选模型组的系统结构参数和单测点加速度响应本征模态函数的预测误差方差的先验概率分布，计算出每个所述待选模型组对应的归一化参数和模型参数的后验概率分布，最后由贝叶斯模型选定方法求得最可能模型组，得到所述最可能模型组对应的系统结构参数的后验概率分布；S5、根据所述最可能模型组对应的系统结构参数的后验概率分布构造结构损伤指标，判断结构损伤。