本文關(guān)鍵詞：基于GA和資源限制人工免疫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)故障診斷

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【摘要】：大型建筑結(jié)構(gòu)的安全性與社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平緊密相關(guān),一些大型建筑由于服役時間過長或遭受臺風(fēng)、地震等自然災(zāi)害的破壞而出現(xiàn)不同程度的損傷。對大型結(jié)構(gòu)進(jìn)行實時在線健康監(jiān)測,對結(jié)構(gòu)的安全性和損傷情況進(jìn)行評估,及時發(fā)現(xiàn)安全隱患,是國內(nèi)外學(xué)者研究的重要課題。結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)通過無線傳感器元件,實時獲取建筑結(jié)構(gòu)的狀態(tài)數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,以及時發(fā)現(xiàn)建筑物是否損傷,判斷損傷程度并采取正確補救措施加以修復(fù)、加固,從而控制和消除安全隱患。其中,結(jié)構(gòu)故障診斷問題是結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的核心問題。生物免疫系統(tǒng)具有優(yōu)良的信息處理能力,非常適用于結(jié)構(gòu)故障診斷。將人工免疫系統(tǒng)引入到結(jié)構(gòu)故障檢測與分類問題中,在深入學(xué)習(xí)了人工免疫系統(tǒng)基本概念、仿生機理和算法模型的基礎(chǔ)上,利用人工免疫系統(tǒng)的分布式信息處理、學(xué)習(xí)、記憶和聯(lián)想檢索等特性,以無線傳感器網(wǎng)絡(luò)為平臺,研究了有監(jiān)督和無監(jiān)督兩種情況下的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中結(jié)構(gòu)故障診斷問題：(1)針對樣本模式已知的有監(jiān)督結(jié)構(gòu)故障診斷問題,提出一種基于GA進(jìn)化機制的人工免疫算法。該算法將樣本結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)作為抗原刺激抗體集合,抗體集合經(jīng)過選擇、交叉、變異和更新最優(yōu)抗體集合等學(xué)習(xí)和進(jìn)化過程產(chǎn)生高質(zhì)量的記憶細(xì)胞集合,以實現(xiàn)對實測數(shù)據(jù)的故障檢測和分類。針對人工免疫算法基于二進(jìn)制編碼和對其他抗體的優(yōu)良模式利用不足的缺點,提出了多父體算數(shù)交叉操作,減小了近親繁殖率,擴大了搜索范圍�；贐enchmark模型的仿真實驗證明了算法的有效性。(2)在結(jié)構(gòu)故障監(jiān)測過程中,難以獲取所有的故障模式,這就限制了有監(jiān)督的結(jié)構(gòu)故障檢測算法的應(yīng)用范圍。針對故障樣本模式未知的無監(jiān)督的結(jié)構(gòu)故障診斷問題,提出了基于資源限制人工免疫算法的無監(jiān)督結(jié)構(gòu)故障檢測與分類算法。該算法將樣本數(shù)據(jù)作為ARB,并組成ARB網(wǎng)絡(luò),ARB根據(jù)刺激值的大小進(jìn)行選擇、變異、分配B細(xì)胞和資源限制等過程產(chǎn)生能夠反映數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的、刺激值較高的ARB網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)對實測數(shù)據(jù)的檢測和分類。提出了新的連接閾值NAT的計算方法,使網(wǎng)絡(luò)連接更有效,并且引入Silhouette指標(biāo),判斷網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和聚類效果。在Benchmark結(jié)構(gòu)模型上的仿真實驗結(jié)果表明該算法能實現(xiàn)有效的故障模式分類。
【關(guān)鍵詞】：結(jié)構(gòu)故障監(jiān)測 人工免疫系統(tǒng) 遺傳算法 資源限制人工免疫系統(tǒng) Benchmark結(jié)構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：沈陽建筑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TU317
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究背景11-12
• 1.1.1 研究意義11
• 1.1.2 研究目標(biāo)11-12
• 1.2 結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)12-16
• 1.2.1 結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)的概念及組成12-14
• 1.2.2 結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測內(nèi)容及常見故障類型14-15
• 1.2.3 結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)的應(yīng)用15-16
• 1.3 人工免疫系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀與應(yīng)用16-17
• 1.3.1 人工免疫系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3.2 人工免疫系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的應(yīng)用17
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 人工免疫系統(tǒng)19-31
• 2.1 引言19
• 2.2 人工免疫系統(tǒng)原理19-23
• 2.2.1 免疫系統(tǒng)的概念19-20
• 2.2.2 人工免疫系統(tǒng)的功能原理20-23
• 2.3 人工免疫系統(tǒng)及應(yīng)用23-29
• 2.3.1 人工免疫算法23-27
• 2.3.2 人工免疫網(wǎng)絡(luò)27-28
• 2.3.3 人工免疫系統(tǒng)的應(yīng)用28-29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 第三章 基于GA優(yōu)化人工免疫算法的有監(jiān)督結(jié)構(gòu)故障診斷31-41
• 3.1 引言31
• 3.2 GA優(yōu)化人工免疫算法及組成31-34
• 3.2.1 遺傳算法31-33
• 3.2.2 GA優(yōu)化的人工免疫算法33-34
• 3.2.3 符號定義34
• 3.3 GA優(yōu)化人工免疫算法設(shè)計34-40
• 3.3.1 初始化過程34-36
• 3.3.2 學(xué)習(xí)過程36-38
• 3.3.3 應(yīng)用過程38-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第四章 基于改進(jìn)的資源限制人工免疫系統(tǒng)的無監(jiān)督結(jié)構(gòu)故障診斷41-51
• 4.1 引言41
• 4.2 算法及組成41-44
• 4.2.1 資源限制人工免疫系統(tǒng)41-43
• 4.2.2 算法框架43-44
• 4.2.3 符號表示44
• 4.3 算法設(shè)計44-49
• 4.3.1 初始化過程44-46
• 4.3.2 學(xué)習(xí)過程46-49
• 4.3.3 應(yīng)用過程49
• 4.4 本章小結(jié)49-51
• 第五章 仿真試驗與分析51-61
• 5.1 Benchmark結(jié)構(gòu)51-52
• 5.2 訓(xùn)練和分類數(shù)據(jù)的產(chǎn)生52-54
• 5.3 有監(jiān)督結(jié)構(gòu)故障診斷算法的仿真54-56
• 5.3.1 系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置54
• 5.3.2 參數(shù)與分類成功率的關(guān)系54-56
• 5.4 無監(jiān)督結(jié)構(gòu)故障診斷算法的仿真56-60
• 5.4.1 系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置56
• 5.4.2 聚類分析56-59
• 5.4.3 算法對比59
• 5.4.4 故障識別結(jié)果59-60
• 5.5 本章小結(jié)60-61
• 第六章 結(jié)論61-63
• 6.1 結(jié)論61
• 6.2 展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 作者簡介67
• 作者攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文67-69
• 致謝69

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1115760