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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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