CN113673623A - 基于改进主成分分析算法的桥梁损伤识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于改进主成分分析算法的桥梁损伤识别方法，包括步骤：S1.采集桥梁的响应数据；所述响应数据包括应变响应、结构响应以及振动响应；S2.基于改进主成分分析算法对响应数据进行目标特征提取，得到损伤特征；S3.依据损伤特征对桥梁损伤程度进行评估，得到评估结果；S4.判断评估结果与设定结果之间的差值是否在正常范围内，若是，则桥梁状态正常；若否，则桥梁受损。本发明的基于改进主成分分析算法的桥梁损伤识别方法，能够对监测数据进行降维处理，减少分析时间，得到更为客观准确的特征数据，保证了桥梁损伤识别的准确性。

Description

基于改进主成分分析算法的桥梁损伤识别方法
技术领域
本发明涉及桥梁监测领域，具体涉及一种基于改进主成分分析算法的桥梁损伤识别方法。
背景技术
桥梁是一种重要的交通设施。桥梁在使用过程中，不可避免地会受到环境侵蚀、自然灾害以及荷载等多种因素的影响，这会导致桥梁结构出现渐变性损伤，随着时间的推移，损伤也将不断劣化。
通过对桥梁进行监测可以采集与桥梁相关联的大量监测数据，这些监测数据中含有大量桥梁结构信息。但目前缺乏对监测数据进行有效挖掘的手段，如何从桥梁监测数据中挖掘损伤信息，进而识别结构损伤，仍然是一个难题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供基于改进主成分分析算法的桥梁损伤识别方法，能够对监测数据进行降维处理，减少分析时间，得到更为客观准确的特征数据，保证了桥梁损伤识别的准确性。
本发明的基于改进主成分分析算法的桥梁损伤识别方法，包括如下步骤：
S1.采集桥梁的响应数据；所述响应数据包括应变响应、结构响应以及振动响应；
S2.基于改进主成分分析算法对响应数据进行目标特征提取，得到损伤特征；
S3.依据损伤特征对桥梁损伤程度进行评估，得到评估结果；
S4.判断评估结果与设定结果之间的差值是否在正常范围内，若是，则桥梁状态正常；若否，则桥梁受损。
进一步，所述步骤S2，具体包括：
S21.将响应数据进行整理，得到数据矩阵E：
Figure BDA0003240437300000021
其中，ei,j为在i时刻第j个采集点得到的响应数据；k为采集总时长；n为采集点总数；
S22.将数据矩阵E中每列数据减去该列均值，得到变化后的数据矩阵D：
Figure BDA0003240437300000022
其中，
Figure BDA0003240437300000023
S23.计算数据矩阵D的协方差矩阵U：
Figure BDA0003240437300000024
S24.计算协方差矩阵U的特征值λm与特征向量νm；
S25.以特征值为节点构建搜索树；
S26.对搜索树中每一层节点进行扩展排序，只保留l个节点；
S27.将l个节点作为目标特征值，并以目标特征值对应的特征向量作为元素，得到特征向量矩阵X；
S28.将数据矩阵D投影到l维空间，得到损伤特征结果Dl＝XD。
进一步，步骤S24中，根据如下公式确定特征值λm与特征向量νm：
(U-λmQ)νm＝0；
其中，Q为n阶单位矩阵。
进一步，步骤S25中，使用广度优先策略构建搜索树。
进一步，步骤S26中，按照启发代价对搜索树中每一层节点进行扩展排序。
本发明的有益效果是：本发明公开的一种基于改进主成分分析算法的桥梁损伤识别方法，通过对监测数据进行降维处理，减少分析时间，能够得到更为客观准确的特征数据，进而保证了桥梁损伤识别的准确性与可靠性。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明做出进一步的说明，如图所示：
本发明的基于改进主成分分析算法的桥梁损伤识别方法，包括如下步骤：
S1.采集桥梁的响应数据；所述响应数据包括应变响应、结构响应以及振动响应；
S2.基于改进主成分分析算法对响应数据进行目标特征提取，得到损伤特征；
S3.依据损伤特征对桥梁损伤程度进行评估，得到评估结果；其中，对不同的损伤特征设定不同的权重系数，并计算损伤特征与损伤特征权重的乘积，进而得到所有乘积的累加和，并将所述累加和作为评估结果；
S4.判断评估结果与设定结果之间的差值是否在正常范围内，若是，则桥梁状态正常；若否，则桥梁受损。其中，所述设定结果可通过统计计算进行确定，所述统计计算采用现有技术，在此不再赘述。
本实施例中，所述步骤S2，具体包括：
S21.将响应数据进行整理，得到数据矩阵E：
Figure BDA0003240437300000041
其中，ei,j为在i时刻第j个采集点得到的响应数据；k为采集总时长；n为采集点总数；其中，所述采集点布置有对应功能的传感器，所述传感器用于采集桥梁的响应数据，所述采集总时长以及采集点总数均可根据实际工况进行设定；
S22.将数据矩阵E中每列数据减去该列均值，得到变化后的数据矩阵D：
Figure BDA0003240437300000042
其中，
Figure BDA0003240437300000043
S23.计算数据矩阵D的协方差矩阵U：
Figure BDA0003240437300000044
S24.计算协方差矩阵U的特征值λm与特征向量νm；
S25.以特征值为节点构建搜索树；
S26.对搜索树中每一层节点进行扩展排序，只保留l个节点；其中，所述l取值为所有节点个数的中位数，通过在每一层中选取对应层中节点总数的中位数即可。
S27.将l个节点作为目标特征值，并以目标特征值对应的特征向量作为元素，得到特征向量矩阵X；
S28.将数据矩阵D投影到l维空间，得到损伤特征结果Dl＝XD。
本实施例中，步骤S24中，根据如下公式确定特征值λm与特征向量νm：
(U-λmQ)νm＝0；
其中，Q为n阶单位矩阵。
本实施例中，步骤S25中，使用广度优先策略构建搜索树。使用广度优先策略，寻找深度小，且每个节点只访问一遍，节点总是以最短路径被访问，构建速度快，效率高。
本实施例中，步骤S26中，按照启发代价对搜索树中每一层节点进行扩展排序。其中，所述启发代价为启发式搜索，减少了搜索所占用的空间和时间。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种基于改进主成分分析算法的桥梁损伤识别方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1.采集桥梁的响应数据；所述响应数据包括应变响应、结构响应以及振动响应；
S2.基于改进主成分分析算法对响应数据进行目标特征提取，得到损伤特征；
S3.依据损伤特征对桥梁损伤程度进行评估，得到评估结果；
S4.判断评估结果与设定结果之间的差值是否在正常范围内，若是，则桥梁状态正常；若否，则桥梁受损。
2.根据权利要求1所述的基于改进主成分分析算法的桥梁损伤识别方法，其特征在于：所述步骤S2，具体包括：
S21.将响应数据进行整理，得到数据矩阵E：
Figure FDA0003240437290000011
其中，ei,j为在i时刻第j个采集点得到的响应数据；k为采集总时长；n为采集点总数；
S22.将数据矩阵E中每列数据减去该列均值，得到变化后的数据矩阵D：
Figure FDA0003240437290000012
其中，
Figure FDA0003240437290000013
S23.计算数据矩阵D的协方差矩阵U：
Figure FDA0003240437290000021
S24.计算协方差矩阵U的特征值λm与特征向量νm；
S25.以特征值为节点构建搜索树；
S26.对搜索树中每一层节点进行扩展排序，只保留l个节点；
S27.将l个节点作为目标特征值，并以目标特征值对应的特征向量作为元素，得到特征向量矩阵X；
S28.将数据矩阵D投影到l维空间，得到损伤特征结果Dl＝XD。
3.根据权利要求2所述的基于改进主成分分析算法的桥梁损伤识别方法，其特征在于：步骤S24中，根据如下公式确定特征值λm与特征向量νm：
(U-λmQ)νm＝0；
其中，Q为n阶单位矩阵。
4.根据权利要求2所述的基于改进主成分分析算法的桥梁损伤识别方法，其特征在于：步骤S25中，使用广度优先策略构建搜索树。
5.根据权利要求2所述的基于改进主成分分析算法的桥梁损伤识别方法，其特征在于：步骤S26中，按照启发代价对搜索树中每一层节点进行扩展排序。
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