一種橋梁長期撓度效應(yīng)的分離方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種橋梁長期撓度分離方法，屬于橋梁健康監(jiān)測【技術(shù)領(lǐng)域】。該分離方法根據(jù)橋梁撓度的各成分的特性，利用M-LS-SVM擬合模型建立溫度和溫度撓度效應(yīng)的非線性關(guān)系。該M-LS-SVM的訓(xùn)練步驟包括：將橋梁的溫度數(shù)據(jù)用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，將分解后的溫度數(shù)據(jù)作為M-LS-SVM的輸入信號；用減法聚類算法將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類；用分類后的樣本數(shù)據(jù)對各子LS-SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而建立各子LS-SVM模型；采用主元遞歸方法來綜合多個模型的預(yù)報值，消除局部系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)相關(guān)性，提高系統(tǒng)的魯棒性和泛化能力，最終形成M-LS-SVM模型。利用該分離方法得到的長期撓度的擬合值的精度高。
【專利說明】一種橋梁長期撓度效應(yīng)的分離方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種橋梁長期撓度效應(yīng)的分離方法，尤其是涉及一種基于多最小二乘支持向量機(jī)(multiple least square support vector machine, M-LS-SVM)橋梁長期接度效應(yīng)的分離方法，屬于橋梁健康監(jiān)測【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]橋梁的撓度是反映橋梁結(jié)構(gòu)安全的重要指標(biāo)之一，利用各種撓度測量方法，獲取結(jié)構(gòu)性能的異常變化信號，及早發(fā)現(xiàn)大型結(jié)構(gòu)的安全隱患，已成為土木結(jié)構(gòu)的研究方向，但盡管現(xiàn)代計算手段不斷取得進(jìn)步，準(zhǔn)確預(yù)測大跨預(yù)應(yīng)力混凝土的長期撓度仍然不是一件容易的工作。
[0003]長期健康監(jiān)測得到的信號往往包含多種因素的共同作用，如環(huán)境效應(yīng)、荷載效應(yīng)和混凝土的收縮徐變效應(yīng)等，對大型結(jié)構(gòu)實測位移、應(yīng)變等信號的研究表明，溫度是影響信號變化的最主要因素，結(jié)構(gòu)的損傷信號往往被其所“淹沒”，以致無法直接根據(jù)實測信號對結(jié)構(gòu)的安全狀態(tài)做出正確評價。劉夏平等于《基于LS-SVM的橋梁撓度監(jiān)測中溫度效應(yīng)分離》中公開利用LS-SVM模型分離溫度效應(yīng)的方法，其得到的模擬信號與實測信號計算分析結(jié)果表明，基于LS-SVM的溫度撓度分離，擬合值與實際值最大相對誤差不超過5%。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提供一種基于M-LS-SVM橋梁長期撓度效應(yīng)的分離方法，利用該分離方法得到的擬合值與實際值最大相對誤差更小，即精度更高。
[0005]本發(fā)明橋梁長期撓度效應(yīng)的分離方法包括以下兩個步驟:
[0006]I)用樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練M-LS-SVM分離模型，建立M-LS-SVM分離模型；樣本數(shù)據(jù)分為M-LS-SVM模型的輸入樣本數(shù)據(jù)和輸出樣本數(shù)據(jù)，輸入樣本數(shù)據(jù)是實測的經(jīng)過濾波去噪的溫差數(shù)據(jù)，輸出樣本數(shù)據(jù)是實測后去除荷載效應(yīng)和噪聲的橋梁撓度效應(yīng)；
[0007]2 )用M-LS-SVM分離模型分離出長期撓度。
[0008]上述M-LS-SVM分離模型通過以下步驟建立:
[0009]a、獲取建立M-LS-SVM所需的樣本數(shù)據(jù)；
[0010]b、將橋梁的溫度數(shù)據(jù)用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)進(jìn)行分解，將分解后的溫度數(shù)據(jù)作為M-LS-SVM的輸入信號；
[0011]C、用減法聚類算法將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類；
[0012]d、用分類后的樣本數(shù)據(jù)對各子最小二乘支持向量機(jī)(least square supportvector machine, LS-SVM)模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而建立各子LS-SVM模型；
[0013]e、采用主元遞歸(principal component regression, PCR)方法來綜合所有子LS-SVM模型的預(yù)報值，消除局部系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)相關(guān)性，提高系統(tǒng)的魯棒性和泛化能力，最終形成M-LS-SVM模型。
[0014]獲取建立M-LS-SVM所需的樣本數(shù)據(jù)的步驟包括:[0015]a)在時點h，溫差T1，無車輛荷載的情況下，測量橋梁的撓度化箱鑛七” T1)；
[0016]b)在時點t2，溫差T1，無車輛荷載的情況下，測量橋梁的撓度S$__2(t2，T1);在同樣的溫差下測量是為了避免溫差效應(yīng)的變化；
[0017]c)位于時點h與時點t2之間的時點t的長期撓度通過數(shù)學(xué)模型一得到:
[0018]L(t, T) = s (t, T) -(T-T1) X δ (t)
[0019]其中，s(t，T)為時點t，溫差T，存在車輛載荷時濾波后的撓度；L (t，T)為時點t，溫差T時的長期撓度，δ (t)為一系數(shù)；通過數(shù)學(xué)模型一可得到多個位于時點與時點t2之間的時點的長期撓度值。
[0020]利用數(shù)學(xué)模型一計算時點t的長期撓度會產(chǎn)生誤差，對出現(xiàn)的誤差采用線性修正方法進(jìn)行修正，其中用Λ去修正L(t，T)，這樣每個時點的長期撓度值都可以精確確定。
[0021]對于q維空間中的P個數(shù)據(jù)點X1, X2,...，Xp，用減法聚類算法將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的步驟包括:
[0022]a)通過數(shù)學(xué)模型二得到數(shù)據(jù)點Xi (i = 1，2，...，P)處的密度指標(biāo)Di
[0023]
【權(quán)利要求】
1.一種橋梁長期撓度效應(yīng)的分離方法，其特征在于，包括以下兩個步驟: 1)用樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練M-LS-SVM分離模型，建立M-LS-SVM分離模型； 2)用M-LS-SVM分離模型分離出長期撓度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分離方法，其特征在于:所述M-LS-SVM分離模型通過以下步驟建立: a、獲取建立M-LS-SVM所需的樣本數(shù)據(jù)； b、將橋梁的溫度數(shù)據(jù)用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解進(jìn)行分解，將分解后的溫度數(shù)據(jù)作為M-LS-SVM的輸入信號； C、用減法聚類算法將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類； d、用分類后的樣本數(shù)據(jù)對各子LS-SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而建立各子LS-SVM模型； e、采用主元遞歸方法來綜合所有子LS-SVM模型的預(yù)報值，形成M-LS-SVM模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的分離方法，其特征在于:獲取建立M-LS-SVM所需的樣本數(shù)據(jù)的步驟包括: a)在時點h，溫差T1，無車輛荷載的情況下，測量橋梁的撓度(懷T1)； b)在時點t2，溫差T1，無車輛荷載的情況下，測量橋梁的撓度;在同樣的溫差下測量是為了避免溫差效應(yīng)的變化； c)位于時點h與時點t2之間的時點t的長期撓度通過數(shù)學(xué)模型一得到:
L(t，T) = s (t, T)-(T-T1) X δ (t) 其中，s(t，T)為時點t，溫差T，存在車輛載荷時濾波后的撓度； 為時點 溫差T時的長期撓度，δ (t)為一系數(shù)；通過數(shù)學(xué)模型一可得到多個位于時點h與時點t2之間的時點的長期撓度值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的分離方法，其特征在于:利用數(shù)學(xué)模型一計算時點t的長期撓度會產(chǎn)生誤差，對出現(xiàn)的誤差采用線性修正方法進(jìn)行修正，其中
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的分離方法，其特征在于:對于q維空間中的P個數(shù)據(jù)點X1, X2,, Xp，用減法聚類算法將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的步驟包括: a)通過數(shù)學(xué)模型二得到數(shù)據(jù)點Xi(i = 1，2，...，P)處的密度指標(biāo)Di
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的分離方法，其特征在于，采用主元遞歸方法來綜合所有子LS-SVM模型的預(yù)報值，形成M-LS-SVM模型的過程包括: a)將所有子LS-SVM模型按權(quán)連接成M-LS-SVM模型，可表示為
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分離方法，其特征在于:用M-LS-SVM分離模型分離出長期撓度的步驟包括: a、對測量的有關(guān)橋梁信號進(jìn)行濾波，將溫差信號用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解進(jìn)行分解； b、將溫差數(shù)據(jù)作為M-LS-SVM模型輸入，得到的輸出結(jié)果就是相應(yīng)的橋梁溫度效應(yīng)； C、將實測的動態(tài)撓度信號和橋梁溫度效應(yīng)信號相減，得到橋梁長期撓度信號。
【文檔編號】G06F19/00GK103439070SQ201310332791
【公開日】2013年12月11日 申請日期:2013年8月1日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月1日
【發(fā)明者】楊紅, 劉夏平, 孫卓 申請人:廣州大學(xué)