吳璠++代李昊
摘 要:針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢及網(wǎng)絡(luò)泛化能力差得缺點(diǎn),影響結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的精確度。本文采用遺傳算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和泛化能力,從而提高識(shí)別精確度,采用Benchmark模型驗(yàn)證該方法的有效性。
關(guān)鍵詞:遺傳算法;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);Benchmark模型;損傷識(shí)別
DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.09.219
0 引言
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是適合模擬損傷識(shí)別的有效方法之一[1]。但是傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在著收斂速度慢,泛化能力差等不足[2],影響識(shí)別的精度。為此,本文提出了利用遺傳算法[3]優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬損傷識(shí)別,利用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化[4],提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和泛化能力,從而獲得更好的識(shí)別效果.本文以Benchmark模型[5]為研究對(duì)象,驗(yàn)證該方法的可行性,如圖1所示。
1 Benchmark模型損傷識(shí)別
Benchmark是一個(gè)四層鋼框架結(jié)構(gòu),橫縱各兩跨,每跨1.25m,層高0.9m,分為桿,梁,斜撐三類構(gòu)件。本文設(shè)計(jì)出7種工況,分別為一種類型桿件損傷,兩種類型桿件損傷,三種類型桿件損傷,各類桿件選取5根,擬定為40%的損傷程度。0表示為未損傷,1表示為損傷。
表1 損傷工況
Kaminskin PC[6]等提出結(jié)構(gòu)的損傷位置只與其頻率有關(guān),故本文采用頻率作為損傷指標(biāo),歸一化處理后作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)。利用ANSYS有限元軟件獲取損傷前后的前6階頻率,共有6個(gè)輸入節(jié)點(diǎn),輸出向量為三類桿件,為3個(gè)輸出節(jié)點(diǎn),所以網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為6-7-3。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)為500,最小誤差為1e-20。遺傳算法種群數(shù)目為30,進(jìn)化次數(shù)為50,交叉概率為0.4,變異概率為0.2。根據(jù)表1每組工況隨機(jī)產(chǎn)生100組數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,共700組數(shù)據(jù),其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)為693組,測(cè)試數(shù)據(jù)為7組,經(jīng)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真預(yù)測(cè)后,得到仿真結(jié)果如表2所示。
2 比較結(jié)果與分析
(1)由表2分析可得,兩種方法都能對(duì)結(jié)構(gòu)的損傷做出準(zhǔn)確識(shí)別,但經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別效果比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)果更為精確,誤差小得多,更接近期望輸出。
(2)本文提出了一種基于 GA-BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷定位方法 ,利用 GA算法優(yōu)化 BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)權(quán)值,并用于結(jié)構(gòu)損傷定位仿真預(yù)測(cè)。仿真結(jié)果表明:基于 GA-BP網(wǎng)絡(luò)損傷定位方法是可行的,且與BP網(wǎng)絡(luò)相比,識(shí)別精度更高。無(wú)論是對(duì)單個(gè)損傷還是多個(gè)損傷,均能給出正確的結(jié)果。
參考文獻(xiàn):
[1]姬昕禹.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的模擬電路故障診斷應(yīng)用研究[D].西北工業(yè)大學(xué),2007.
[2]朱大奇,史慧.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及應(yīng)用[M].北京:科學(xué)技術(shù)出版社,2006:25-30.
[3]楊海清.遺傳算法的改進(jìn)及其應(yīng)用研究[D].杭州:浙江工業(yè)大學(xué),2004:18-20.
[4]王智平,劉在德等.遺傳算法在 BP 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值學(xué)習(xí)中的應(yīng)用[J].甘肅工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2001(27):20-22.
[5]徐德健.基于加速度響應(yīng)的Benchmark結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究[D].重慶大學(xué),2015.
[6]Kaminskin PC.The approximate location of damage through the analysis of natural frequencies with artificial neural networks.Journal of Process Mechanical Engineering 1995,209,117-123.
作者簡(jiǎn)介:吳璠(1992-),男,安徽滁州人,碩士,研究方向:結(jié)構(gòu)物的損傷識(shí)別研究。