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题名环境影响下基于动态核熵成分分析的损伤识别方法
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作者
黄杰忠
杨健
陈斯信
李东升
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机构
汕头大学土木与智慧建设工程系
汕头大学智能制造技术教育部重点实验室广东省结构安全与监测工程技术研究中心
汕头市海上风能重点实验室
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出处
《振动与冲击》
北大核心
2025年第18期291-301,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52308318,52078284)
广东省自然科学基金项目(2023A1515012230,2025A1515011269)
+5 种基金
广东省科技计划项目(STKJ2023043)
中央引导地方科技发展专项资金项目(STKJ2024058)
汕头大学科研启动基金项目(NTF21019)
安徽省桥梁结构数据诊断与智慧运维国际联合研究中心开放项目(2022AHGHYB01)
桥梁结构健康与安全国家重点实验室开放课题(BHSKL20-10-KF)
海岸和近海工程国家重点实验室开放基金(LP2407)。
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文摘
传统的核主成分分析方法(kernel principal component analysis,KPCA)在复杂监测数据的处理过程中,受限于数据需满足高斯分布假设及模型的静态特性,导致其在变化环境中的损伤识别效果较差。为克服上述局限性,提出一种基于动态核熵成分分析(dynamic kernel entropy component analysis,DKECA)的损伤识别方法。该方法首先构建包含历史与当前数据的时滞矩阵,提取监测数据的动态特征;随后,通过核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)选择最大化Rényi熵的核主成分,将数据投影至非线性特征子空间。由于基于Rényi熵的核主成分选择不依赖于数据的特定分布,该方法在处理非高斯数据时具备显著优势。最后,通过构建基于T 2统计量的控制图,并结合核密度估计设定阈值实现损伤识别。该方法应用于环境变化下的木桁架桥和Z24桥损伤识别,并与主成分分析、KPCA和KECA进行了对比分析。结果表明,DKECA在非线性、非高斯动态数据的处理及复杂环境条件下的损伤识别中,表现出优于其他方法的性能优势。
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关键词
结构健康监测
损伤识别
环境影响
核主成分分析(KPCA)
核熵成分分析(KECA)
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Keywords
structural health monitoring
damage identification
environmental variation
kernel principal component analysis(KPCA)
kernel entropy component analysis(KECA)
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分类号
TU311
[建筑科学—结构工程]
TU312.3
[建筑科学—结构工程]
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题名考虑非线性环境温度影响的切换ICA损伤识别方法
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作者
黄杰忠
祁辉
李东升
吴鸣
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机构
汕头大学土木与智慧建设工程系
安徽省桥梁结构数据诊断与智慧运维国际联合研究中心
汕头大学智能制造技术教育部重点实验室广东省结构安全与监测工程技术研究中心
汕头市海上风能重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第24期125-134,161,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52308318,52078284)
广东省自然科学基金项目(2023A1515012230,2021A1515011770)
+3 种基金
广东省科技计划项目(STKJ2023043)
汕头大学科研启动基金项目(NTF21019,NTF18012)
安徽省桥梁结构数据诊断与智慧运维国际联合研究中心开放项目(2022AHGHYB01)
桥梁结构健康与安全国家重点实验室开放课题(BHSKL20-10-KF)。
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文摘
在土木工程结构的长期健康监测过程中,变化环境对结构动力特性的影响甚至会掩盖损伤引起的动力特性变化,导致传统基于振动的损伤识别方法失效。独立成分分析(independent component analysis, ICA)方法可用于环境因素影响分离,但其有效性受限于数据间需满足较好的线性相关性。为此,该文将切换温度引入到ICA方法中,提出适用于非线性环境因素影响下的切换ICA损伤识别方法。该方法结合主成分分析(principal component analysis, PCA)和高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)确定温度切换点,利用切换温度将非线性相关的频率数据分段线性化;然后,针对分段线性化后的频率数据,采用ICA方法计算数据的环境源和损伤源;最后,基于ICA损伤源,计算其SPE(squared prediction error)统计量作为损伤指标,通过X-bar控制图实现损伤预警。7自由度数值算例和Z24桥的监测数据验证了该方法的有效性。
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关键词
损伤识别
环境变化
独立成分分析(ICA)
主成分分析(PCA)
非线性相关
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Keywords
damage identification
environmental variations
independent component analysis(ICA)
principal component analysis(PCA)
nonlinear correlation
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分类号
TU311
[建筑科学—结构工程]
TU312.3
[建筑科学—结构工程]
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