周青青,焦朋輝（重慶理工大學(xué),　重慶400054）

數(shù)據(jù)融合方法在結(jié)構(gòu)損傷識別中應(yīng)用

周青青,焦朋輝
（重慶理工大學(xué),重慶400054）

在我國很多大型的土木工程的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中會應(yīng)用到多傳感器數(shù)據(jù)融合方式，以便于提高對結(jié)構(gòu)損傷的辨識。本文主要基于融合技術(shù)提出相應(yīng)的識別工程結(jié)構(gòu)損傷的模型，設(shè)置相應(yīng)的評估指標(biāo)，并基于鋼筋混凝土板試驗(yàn)探討數(shù)據(jù)融合方式的科學(xué)性與有效性。結(jié)果證明使用數(shù)據(jù)融合方式能夠得到較高的評價指數(shù)，也就是該方法對工程結(jié)構(gòu)損傷的辨識效果較好。

數(shù)據(jù)融合；工程結(jié)構(gòu)損傷；Bayes方法

0　前言

無論是什么工程，在使用過程中都會由于長期的承載以及環(huán)境的因素造成結(jié)構(gòu)老化，進(jìn)而出現(xiàn)承載性能降低、工程退化的現(xiàn)象。因此，在工程結(jié)構(gòu)的全壽命周期中對其性能進(jìn)行監(jiān)測與評估非常重要，對于保障結(jié)構(gòu)的安全性具有重要意義。結(jié)構(gòu)損傷辨識途徑是結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測研究中的重要理論，全世界的相關(guān)學(xué)者都在進(jìn)行這一面的研究，也已經(jīng)出現(xiàn)一些非常有效的方法。使用數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠進(jìn)行多傳感器輸出信息的處理，也能夠借助不同損傷識別的方式提高整體的辨識性能，是一種較好的選擇。

1　數(shù)據(jù)融合技術(shù)概述

1.1數(shù)據(jù)融合的發(fā)展與功能

在世界范圍內(nèi)，數(shù)據(jù)融合技術(shù)首先在軍事領(lǐng)域得到應(yīng)用，尤其是未來戰(zhàn)爭中會更多的依賴傳感器設(shè)備。在實(shí)際工作中，傳感器容易受到其他設(shè)備的干擾或者是欺騙，且因?yàn)闄z測目標(biāo)的增加、速度的上升都會得傳感器工作帶來一定的難度。這樣的局面促成了數(shù)據(jù)融合技術(shù)在軍事領(lǐng)域中的應(yīng)用，其將作為特殊的手段在各個作戰(zhàn)部門發(fā)展。

數(shù)據(jù)融合技術(shù)主要有以下四個功能：第一，目標(biāo)跟蹤，對動態(tài)的目標(biāo)進(jìn)行連續(xù)性的、或者根據(jù)時間采樣離散實(shí)施全過程的監(jiān)測，同時還能夠?qū)δ繕?biāo)的運(yùn)動性能進(jìn)行評估；第二，目標(biāo)識別，對多個傳感器獲得到的綜合目標(biāo)屬性參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)的說明；第三，結(jié)構(gòu)損傷識別，就工程結(jié)構(gòu)中出現(xiàn)的損傷進(jìn)行檢測與評估，與數(shù)據(jù)融合技術(shù)中目標(biāo)識別融合一一對應(yīng)；第四，態(tài)勢與威脅的評估，前者是在軍事活動中各個要素形成的視圖，對作戰(zhàn)期間發(fā)生以及未發(fā)生的事件進(jìn)行預(yù)測。后者則是對實(shí)踐的性質(zhì)進(jìn)行評估?；诮Y(jié)構(gòu)健康監(jiān)測理論，狀態(tài)評估主要是對工程結(jié)構(gòu)的承載性能、勞狀態(tài)以及功能等進(jìn)行評估，并就現(xiàn)狀對結(jié)構(gòu)的壽命以及發(fā)展規(guī)律進(jìn)行評估。

1.2實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的方式

基于數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，不一樣的功能目標(biāo)所隊(duì)形的實(shí)現(xiàn)方法也存在很大的差異。對應(yīng)工程結(jié)構(gòu)損傷識別的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，主要通過Bayes方法、模糊集法以及D-S證據(jù)理論的方法等。本文中主要對Bayes方法于D-S證據(jù)理論的方法進(jìn)行研究。

Bayes方法：在進(jìn)行隨機(jī)試驗(yàn)的過程中，設(shè)有n個相互之間不相容的事件，分別為A1、A2???、An，其中必然且只能出現(xiàn)一個事件，使用R(Ai)表示事件Ai發(fā)生的概率，而B為任何一個事件，就能夠得出Bayes公式：

該公式應(yīng)用在數(shù)據(jù)融合中時，也可以使用這樣的表現(xiàn)方式：S1，S2，???，Sm表示數(shù)量為m個的識別目標(biāo)，同時使用D 1，D 2，???，Dn為數(shù)量為n個的傳感器，將概率P（Si）設(shè)為已知，那么能夠得到通過n個傳感器的概率矩陣：

進(jìn)而能夠知道目標(biāo)S1的的識別概率：

D-S證據(jù)理論的方法:同樣在進(jìn)行隨機(jī)試驗(yàn)過程中設(shè)X1，X2，???，Xn為互不相容的n個實(shí)踐，而D 1，D2，???，Dm為傳感器，由第j個傳感器能夠判定與之對應(yīng)的第i個實(shí)踐的發(fā)生概率，為M j(Ai)，那事件P的發(fā)生概率為：

2　結(jié)構(gòu)損傷識別模型的建立

2.1決策級數(shù)據(jù)融合中的結(jié)構(gòu)損傷識別模型

基于決策級的數(shù)據(jù)融合中，使用n個方法對傳感器的數(shù)據(jù)實(shí)施分析，傳感器可以使多個也可以是一個，分別進(jìn)行損傷的識別與評估，然后對再次得到的決策實(shí)施數(shù)據(jù)融合，進(jìn)而將結(jié)構(gòu)的整體損傷信息提煉出來，進(jìn)行最高級別的決策，這是整個工作流程中最關(guān)鍵的一步。

2.2特征級數(shù)據(jù)融合中的結(jié)構(gòu)損傷識別模型

基于特征級的數(shù)據(jù)融合，與前一種方法相同，使用n個方法對傳感器的數(shù)據(jù)實(shí)施分析。然后將每一個損傷識別方式所對應(yīng)的參數(shù)信息等提取出來，然后對其進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，進(jìn)而輸出最高級別的損傷信息決策。

2.3數(shù)據(jù)級數(shù)據(jù)融合中的結(jié)構(gòu)損傷識別模型

基于數(shù)據(jù)級的數(shù)據(jù)融合中，首先對n個傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，然后使用最佳的方式進(jìn)行損傷識別，最終做出工程結(jié)構(gòu)算上的決策。這樣的方式通常應(yīng)用于大型工程結(jié)構(gòu)的功能健康監(jiān)測中。

3　結(jié)構(gòu)損傷識別方法的評價

在本文中使用柔度法以及模態(tài)應(yīng)變能作為評估的基礎(chǔ)，探討數(shù)據(jù)融合技術(shù)在結(jié)構(gòu)損傷識別當(dāng)中的性能。兩種方式有著很大的相似，在建立識別損傷指標(biāo)的基礎(chǔ)上，計(jì)算某一項(xiàng)上結(jié)構(gòu)外觀尺寸和函數(shù)，然后對損傷指標(biāo)跟隨結(jié)構(gòu)外觀發(fā)生變化的規(guī)律，出現(xiàn)突變的位置就是發(fā)生結(jié)構(gòu)損傷的點(diǎn)。突變點(diǎn)，通常使用將其與臨近的點(diǎn)進(jìn)行損傷識別指標(biāo)之間的比較得出來的，因此是一個相對的結(jié)果，而不是絕對的。

4　試驗(yàn)

在進(jìn)行鋼筋混凝土土板試驗(yàn)的同時進(jìn)行動力測試，用于探究板從開始損傷一直打破壞整個階段中的模態(tài)、自振頻率等動力學(xué)特性發(fā)生的改變。本文中，試驗(yàn)采用的逐點(diǎn)錘擊的方式，將力學(xué)信號器通過電荷放大器接入到多通道的采集箱當(dāng)中，而傳感器的相應(yīng)信號則通過抗混濾波接入，使用軟件進(jìn)行模態(tài)的分析，文中測試的混凝土矩形板有兩塊，以第二塊板作為主要探討對象。

試驗(yàn)板的規(guī)格為2.0m×0.65m×0.07m，試驗(yàn)過程中使用鋼支架進(jìn)行支撐，采用兩端杠桿進(jìn)行對稱的加載，在完成預(yù)壓之后，利用錘擊法收集模態(tài)數(shù)據(jù)，完好狀態(tài)記錄為00；然后以20kg作為標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施分級加載的試驗(yàn)，當(dāng)出現(xiàn)明顯的裂縫時，記錄發(fā)生損傷工況01，隨后采集第二次的試驗(yàn)板的模態(tài)信息；再以10kg為標(biāo)準(zhǔn)再次進(jìn)行分級加載試驗(yàn)，當(dāng)出現(xiàn)多條裂縫時記錄發(fā)生損傷工況為02，采集第三次的試驗(yàn)板的模態(tài)信息；然后繼續(xù)以10kg為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行加載試驗(yàn)，直到試驗(yàn)板完全損毀。

以損傷工況01作為研究對象，使用柔度法、數(shù)據(jù)融合技術(shù)等方式進(jìn)行損傷識別與分析：基于前兩種工況得到振動信息使用分析軟件得到試驗(yàn)板的模態(tài)值；將得到的結(jié)果帶入到柔度法以及應(yīng)變能的公式當(dāng)中，計(jì)算二者的損傷識別指標(biāo)；將得到的計(jì)算結(jié)果作為識別特征帶入Bayes方法以及D-S證據(jù)理論的公式中，最終能夠得到融合之后的損傷識別結(jié)果。

最終試驗(yàn)表明，在試驗(yàn)板2中單純使用柔度法以及模態(tài)應(yīng)變能都不能將損傷位置直觀的辨識出來，但是在進(jìn)行Bayes方法以及D-S證據(jù)理論的融合之后，能夠準(zhǔn)確的辨識出相關(guān)節(jié)點(diǎn)發(fā)生的損傷。使用這兩種方式然后進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，損傷識別的效果較之前高出很多，該方法能夠擴(kuò)大損傷區(qū)域以及非損傷區(qū)域的差別，使損傷更加容易辨識出來。

[1]焦莉,李宏男,張海等.基于數(shù)據(jù)融合和"能量-損傷"的結(jié)構(gòu)多損傷模式識別[J].振動與沖擊,2010,29(08):120-123.

[2]趙建華,張陵.基于不同損傷指標(biāo)和D-S數(shù)據(jù)融合的結(jié)構(gòu)損傷識別研究[C].中國力學(xué)大會2011暨錢學(xué)森誕辰100周年紀(jì)念大會論文集.2011:1-9.

[3]王萬平,翁光遠(yuǎn),申偉等.桁架結(jié)構(gòu)損傷識別的數(shù)據(jù)融合方法研究[J].工業(yè)建筑,2012,42(12):129-132.

周青青（1987-），女，浙江奉化人，重慶理工大學(xué)電子信息與自動化學(xué)院助教，模式識別與智能系統(tǒng)學(xué)碩士，研究方向：人工智能、數(shù)據(jù)挖掘。