結(jié)構(gòu)僅輸出的振動(dòng)信號(hào)往往是各種源信號(hào)通過(guò)復(fù)雜規(guī)律形成的混合信號(hào),對(duì)結(jié)構(gòu)損傷特征提取與數(shù)據(jù)挖掘造成了很大困難。對(duì)此,提出了一種基于盲源分離（BSS）理論的復(fù)雜度追蹤（CP）算法結(jié)合差分進(jìn)化（DE）改進(jìn)灰狼（GWO）算法優(yōu)化的支持向量機(jī)（SVR）用于解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)的模態(tài)與損傷識(shí)別;CP算法基于信號(hào)預(yù)測(cè)性函數(shù)通過(guò)使分離信號(hào)的時(shí)間預(yù)測(cè)性度量最大化找到其線性混合矩陣,使分離分量具有最小復(fù)雜度并據(jù)此估計(jì)源信號(hào)。利用CP算法對(duì)結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號(hào)進(jìn)性分離得到信號(hào)分布向量（SDV）與分離源信號(hào),通過(guò)定義差值曲率分布向量可以對(duì)結(jié)構(gòu)損傷位置進(jìn)行準(zhǔn)確定位;對(duì)于損傷程度的識(shí)別,提出了一種DE改進(jìn)的GWO對(duì)SVR進(jìn)行優(yōu)化的算法,即在GWO算法迭代過(guò)程中利用差分進(jìn)化思想引入動(dòng)態(tài)縮放因子以及交叉概率因子提高搜索和收斂速度,擴(kuò)大種群所搜范圍;利用不同工況下CP算法提取的差值曲率分布向量對(duì)結(jié)構(gòu)損傷程度進(jìn)行識(shí)別。通過(guò)對(duì)海上風(fēng)電基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)數(shù)值模型的分析,結(jié)果表明:CP算法對(duì)于高階模態(tài)參數(shù)識(shí)別較fastICA表現(xiàn)出較強(qiáng)的適應(yīng)性與優(yōu)越性;同時(shí),DE-GWO能夠提高收斂速度,通過(guò)SVR算法對(duì)損傷的識(shí)別結(jié)果相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加準(zhǔn)確。 

【文章來(lái)源】：振動(dòng)與沖擊. 2020,39(22)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別流程

為研究CP算法對(duì)信號(hào)分布向量的提取以及對(duì)于高階模態(tài)的適應(yīng)性,建立圖2所示的單樁式海上風(fēng)電支撐結(jié)構(gòu)模型[17],將其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化為二維集中質(zhì)量模型。由于上部風(fēng)機(jī)、艙室以及載荷的作用下,通常具有一定的非零初始位移。因此,在模型簡(jiǎn)化時(shí),求解的結(jié)構(gòu)動(dòng)力響應(yīng)是非零初始條件下的。為方便計(jì)算,參數(shù)設(shè)置為集中質(zhì)量m1=200,m2=m3=…=m9=100, m10=300;剛度k1=k2=…=k9=10, k10=20。阻尼設(shè)置為c=0.01·m+0.001·k。自由振動(dòng)條件下:設(shè)基礎(chǔ)頂部節(jié)點(diǎn)由于受沖擊載荷作用下有一初始位移值,采樣頻率設(shè)置為20 Hz,獲取時(shí)間歷程為1 000 s的結(jié)果響應(yīng)。隨機(jī)振動(dòng)條件下:為激發(fā)全部模態(tài)以及研究隨機(jī)振動(dòng)響應(yīng),假設(shè)基礎(chǔ)節(jié)點(diǎn)2處的波浪力采用圖3所示的隨機(jī)激勵(lì)。風(fēng)載荷和風(fēng)機(jī)載荷對(duì)單樁結(jié)構(gòu)的作用采用式(29)進(jìn)行模擬計(jì)算。同樣,采樣頻率設(shè)置為20 Hz,獲取時(shí)間歷程為1 000 s的結(jié)果響應(yīng)。圖3 波浪載荷模擬

圖2 單樁式海上風(fēng)電基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)f(t k )= ∑ n=1 3 A n e ξ n t k cos (2πf n t k +θ n ) (29)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3385854