基于分形理论与神经网络的数据融合损伤识别方法

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1、沈阳建筑大学硕士学位论文基于分形理论与神经网络的数据融合损伤识别方法姓名：苏莹申请学位级别：硕士专业：结构工程指导教师：姜绍飞2009-01硕士研究生学位论文摘要I摘要随着大跨度结构和超高层建筑的不断发展，大型复杂结构健康监测的研究与应用越来越受到学术界和工程界的重视。结构的损伤识别技术是当前结构工程学科十分活跃的研究领域并有广阔的工程应用前景，相关的理论和技术正在不断发展。分形（Fractal）是一门新的学科，它特别适用于分析复杂系统，而把分形理论应用于结构损伤识别领域，是近年来国际学术界的新动向。本

2、文将分形理论和数据融合技术有机地结合起来，提出了基于分形与概率神经网络的数据融合损伤识别方法，不仅可以对结构的健康状况进行监测和检测，及时地发现结构损伤情况和损伤位置，对可能出现的灾害进行预测，评估其安全性，能够更容易、更准确地检测到结构的损伤状态与实际状态的差别，对于开发实时、在线的健康检测系统具有重要的理论和实际意义。将分形理论引入结构损伤诊断领域中，结合结构振动响应，进行了基于分形理论、神经网络与数据融合的损伤识别方法。主要内容包括：（1）阐述研究结构损伤检测的必要性和迫切性，总结现有的损伤检测方

3、法及存在的问题，重点讨论结构损伤智能检测方法的研究现状。在此基础上，提出了本文的研究任务--基于分形理论与概率神经网络的数据融合损伤识别方法。（2）研究了特征参数的不同提取技术，重点研究了基于盒维数和关联维数的特征参数提取对于基于特征级数据融合和决策级数据融合损伤识别方法，以及基于盒维数损伤指标Z值的损伤识别方法。并用钢管混凝土拱桥模型验证基于盒维数损伤指标Z值的方法确定结构损伤位置的有效性。（3）论述了分形理论在故障检测和损伤识别领域的应用及分形与其它智能算法结合的可行性，将分形理论、数据融合和概率神

4、经网络（Probablisticneuralnetwork,PNN）有机的结合起来，提出了基于盒维数&PNN&数据融合的结构损伤识别方法。通过两个数值算例，在不同噪声条件下的盒维数指标作为特征参数和数据融合损伤识别，验证该方法的实用性和可行性。（4）提出了基于关联维数&PNN&数据融合的结构损伤识别的方法。并运用钢管混凝土拱桥模型进行验证。采集时间响应信号，进行样本数据预处理和特征参数提取，形成4种损伤模式的训练样本和检验样本，构建概率神经网络模型，最后运用特征级和决策级数据融合方法进行结构损伤识别。关

5、键词：分形理论；损伤识别；特征提取；数据融合；概率神经网络；盒维数；关联维数硕士研究生学位论文AbstractIIIAbstractRecently,structuralhealthmonitoringincivilengineeringhasreceivedconsiderableattentionwiththedevelopmentofsuperlong-spanstructureandsuperhigh-risebuilding.Damagediagnosistechniqueisanactive

6、researchareaincurrentstructureengineeringandhaswidelyengineeringforeground.Thecorrelativetheoryandtechnologyaredevelopingcontinuously.Fractalisanewsubjectwhichisespeciallysuitablefortheanalysisofacomplexsystem.Recently,signalprocessingmethodsbasedonfract

7、alhavebeenappliedistheidentificationofstructuredamage.Inordertomakefulluseofdifferenttime-spacemulti-sensorinformationresourcesandtoobtainthecoincidencedecisionmakingandassessmenttaskfromalargestructuralhealthmonitoringsystem,fractaltheoryanddatafusionar

8、ecombinedinthisthesis,andadata-fusiondamageidentificationmethodbasedonfractalandprobabilisticneuralnetworkisproposed.Thismethodcannotonlymonitorahealthconditionofstructuralhealthsystemandimmediatelydetectdamagecondition,bu