魯棒性貝葉斯壓縮傳感與結(jié)構(gòu)分形損傷識(shí)別研究.pdf

1、可靠高效的數(shù)據(jù)壓縮和結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別是土木工程結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測領(lǐng)域的重要問題。
　　壓縮傳感作為一種新穎的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù),將信號(hào)壓縮與采樣在同一過程中實(shí)現(xiàn)完成。這種數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)突破了傳統(tǒng)的香農(nóng)數(shù)據(jù)采樣過程(即首先采集完整的信號(hào)然后再進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮),簡化了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng);而且采樣點(diǎn)數(shù)目遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于滿足香農(nóng)采樣定理所需要的采樣數(shù)目,通過L1范數(shù)最小化凸優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)原始信號(hào)的精確重構(gòu)。壓縮傳感技術(shù)為解決結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測海量數(shù)據(jù)的采集與存儲(chǔ)問題、以及結(jié)構(gòu)健康

2、監(jiān)測中的無線傳感與網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集及傳輸問題開辟了嶄新的途徑。但其中的不準(zhǔn)確建模和不可避免的觀測誤差等不確定性是壓縮傳感數(shù)據(jù)重構(gòu)即解壓縮所面臨的關(guān)鍵理論問題。本文研究貝葉斯壓縮傳感方法及其魯棒性問題。
　　在獲得高質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,進(jìn)行結(jié)構(gòu)健康與安全狀態(tài)的診斷是健康監(jiān)測的另一個(gè)重要問題。但土木工程結(jié)構(gòu)的體積大和局部損傷這一突出的矛盾導(dǎo)致結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別是一極具挑戰(zhàn)性的課題。基于分形維數(shù)具有對時(shí)空信號(hào)不規(guī)則性的描述能力,本文研究基于分

3、形維數(shù)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法。
　　首先,分析貝葉斯壓縮傳感重構(gòu)的魯棒性問題,揭示采用稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)理論進(jìn)行壓縮信號(hào)的重構(gòu)存在大量的局部最優(yōu)解,從而影響獲得超參數(shù)的全局最優(yōu)解和準(zhǔn)確的信號(hào)模型,降低了壓縮數(shù)據(jù)重構(gòu)的魯棒性。
　　其次,提出多種魯棒性貝葉斯壓縮傳感重構(gòu)算法。以重構(gòu)數(shù)據(jù)的微分熵為目標(biāo)函數(shù),發(fā)展自適應(yīng)測量矩陣的優(yōu)化方法;提出基于漸變型馬爾科夫鏈蒙特卡羅算法(TMCMC)和ARD(Automatic Relevance D

4、etermination)先驗(yàn)概率模型的隨機(jī)優(yōu)化方法,改善超參數(shù)和信號(hào)模型全局優(yōu)化能力,提高重構(gòu)數(shù)據(jù)的魯棒性;提出魯棒性貝葉斯壓縮傳感重構(gòu)的“診斷”和“修復(fù)”算法,實(shí)現(xiàn)壓縮數(shù)據(jù)重構(gòu)過程的實(shí)時(shí)連續(xù)自“診斷”與自“修復(fù)”。通過橋梁監(jiān)測信號(hào)驗(yàn)證了提出的魯棒性重構(gòu)方法的有效性。
　　再次,對Katz分形維數(shù)和Higuchi分形維數(shù)的敏感性和噪聲魯棒性進(jìn)行分析,揭示出Katz分形維數(shù)能有效定位空間局部不規(guī)則性、而Higuchi分形維數(shù)則可以

5、較好地定量描述一段信號(hào)的整體不規(guī)則性。
　　最后,基于損傷結(jié)構(gòu)振型的幾何空間局部不規(guī)則性,研究梁式結(jié)構(gòu)損傷定位和損傷程度識(shí)別的Katz分形維數(shù)方法;分析聲發(fā)射信號(hào)的Higuchi分形維數(shù)與信號(hào)特征參數(shù)的關(guān)系,提出損傷指標(biāo),揭示出基于Higuchi分形維數(shù)的纖維復(fù)合材料拉索高周疲勞損傷演化規(guī)律和鋼筋混凝土柱地震低周疲勞損傷演化規(guī)律;研究Higuchi分形維數(shù)和Kata分形維數(shù)的貝葉斯信息融合損傷定位方法,并通過實(shí)際橋梁原型監(jiān)測結(jié)果驗(yàn)