基于改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)的多重分步損傷識(shí)別方法研究.pdf

1、對(duì)工程結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別、定位以及估計(jì)是近年來(lái)十分流行的研究課題。盡早地發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)損傷，可大大降低維護(hù)、維修的費(fèi)用。目前，結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于航天、土木、機(jī)械和核工業(yè)中，是一門建立在損傷機(jī)理、傳感器技術(shù)、信號(hào)分析技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)及人工智能技術(shù)之上的多學(xué)科綜合性技術(shù)。 結(jié)構(gòu)的動(dòng)力特性與結(jié)構(gòu)物理參數(shù)直接相關(guān)，結(jié)構(gòu)發(fā)生損傷通常會(huì)導(dǎo)致結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性的改變。近年來(lái)，基于結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性參數(shù)的診斷，由于其多種優(yōu)點(diǎn)，已成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工程界的研

2、究熱點(diǎn)。然而，用振動(dòng)模態(tài)構(gòu)造的損傷標(biāo)識(shí)量往往需要求解復(fù)雜的數(shù)學(xué)反演問(wèn)題，使結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別存在一定的困難。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其優(yōu)異的非線性映射能力可以將逆問(wèn)題正問(wèn)題化，因此本文提出將振動(dòng)模態(tài)分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合起來(lái)，以振動(dòng)模態(tài)構(gòu)造的損傷標(biāo)識(shí)量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別輸入的特征參數(shù)，從而進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別。 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于損傷識(shí)別時(shí)，通常的做法是一次識(shí)別出結(jié)構(gòu)的損傷位置和損傷程度，然而當(dāng)桿件較多時(shí)，所需要的訓(xùn)練樣本數(shù)量非常龐大。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文

3、采用多重分步識(shí)別方法，首先確定結(jié)構(gòu)中有損傷的層，然后在已知有損傷的層內(nèi)確定有損傷的桿件，最后確定有損傷桿件的損傷程度。這樣可以大大節(jié)約訓(xùn)練樣本的數(shù)量，節(jié)約學(xué)習(xí)時(shí)間。針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)固有的收斂速度慢、局部極小等問(wèn)題，本文對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了性能改進(jìn)，在訓(xùn)練函數(shù)中附加了動(dòng)量項(xiàng)，并且網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率。 實(shí)際識(shí)別過(guò)程中，不可避免的會(huì)存在誤差影響。本文通過(guò)對(duì)一個(gè)五層鋼框架的試驗(yàn)研究，分析討論了模型誤差對(duì)識(shí)別結(jié)果可信度的影響。為了考