基于传感器集群BLSTM模型的结构损伤定位

摘要：

为进一步提高无监督模式下的结构损伤定位精度,提出了一种基于传感器集群BLSTM模型的结构损伤定位方法.通过传感器集群BLSTM模型的建立,对不同位置处传感器的虚拟脉冲响应函数进行了预测,进而通过基准工况与未知工况模型预测残差的信息熵,构造了一种新的损伤识别指标,并依此进行损伤定位.通过8自由度质量弹簧系统试验、工字钢梁模型试验,以及桁架结构数值模拟,对方法的有效性和适用性进行了验证.结果表明,该研究提出的基于传感器集群BLSTM模型的结构损伤定位方法,可以对结构的单一位置损伤和多位置损伤进行准确定位,且可通过同一位置处损伤指标的变化对损伤程度进行判别,即使在外界环境变化和较高的噪声干扰下,仍能取得较好的损伤定位效果,具有良好的环境适应性和抗噪声干扰能力.

关键词：损伤定位、双向长短时记忆神经网络、信息熵、统计分析、传感器集群

所属期刊栏目：41

分类号：TH212;TH213.3(起重机械与运输机械)

资助基金：国家自然科学基金;高等学校学科创新引智计划

在线出版日期：2022-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：33-41