【摘 要】
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针对利用传统机器学习（Traditional Machine Learning,TML）算法,如反向传播（Back Propagation,BP）神经网络、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）等,进行结构损伤识别时遇到的需要人工提取损伤敏感特征和噪声影响等问题,本文利用深度学习（Deep Learning,DL）模型进行结构损伤识别研究。一方面,对实测响应信号进行时频
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针对利用传统机器学习（Traditional Machine Learning,TML）算法,如反向传播（Back Propagation,BP）神经网络、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）等,进行结构损伤识别时遇到的需要人工提取损伤敏感特征和噪声影响等问题,本文利用深度学习（Deep Learning,DL）模型进行结构损伤识别研究。一方面,对实测响应信号进行时频分析,提取仅含有结构模态响应信息的有效信号分量,另一方面,利用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）技术提取响应信号的主成分,分别将有效信号分量和主成分作为深度学习模型的输入,利用深度学习模型自动从信号中提取损伤敏感特征,进行损伤识别研究。最后,采用国内外学者广泛认同的IASC-ASCE SHM Benchmark结构第二阶段的试验数据对该方法进行验证。主要研究内容如下:（1）简述了结构损伤识别研究背景及意义,重点介绍了基于时频域分析、机器学习特别是深度学习的结构损伤识别研究现状。（2）介绍了本文用到的一些基本理论,包括循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）及其变体长短时记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）神经网络、双向长短时记忆（Bi-Directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM）神经网络以及LSTM的简化体门控循环单元（Gated Recurrent Unit,GRU）网络,改进的总体平均经验模态分解（Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD）算法、变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）算法、PCA技术。（3）基于VMD与Bi-LSTM的结构损伤识别研究。首先,采用有限长单位冲激响应（Finite Impulse Response,FIR）滤波器滤除实测加速度响应信号中的高频噪声;然后,采用VMD对滤波后的加速度响应信号进行分解得到一系列单分量IMF（本征模态函数）,通过对IMF进行幅频特性分析,选取仅含有结构自振频率且频谱图中幅值最大的两阶IMF分量作为有效IMF分量;最后,将有效IMF分量分别作为深度学习模型Bi-LSTM、LSTM和GRU的输入,进行训练、验证和测试,完成结构损伤识别。（4）基于MEEMD与Bi-LSTM的结构损伤识别研究。首先,利用FIR滤波器滤除实测加速度响应信号中的高频噪声;然后,对滤波后的加速度响应信号进行MEEMD分解,得到一系列的IMF分量,采用相关系数法选取有效IMF分量;最后,将有效IMF分量分别作为深度学习模型Bi-LSTM、LSTM和GRU的输入,进行训练、验证和测试,完成结构损伤识别。（5）基于PCA与Bi-LSTM的结构损伤识别研究。首先,利用FIR滤波器滤除实测加速度响应信号中的高频噪声;然后对滤波后的加速度响应信号进行PCA分析,得到信号的各阶主成分;最后,选取累计方差贡献率大于85%的前4阶主成分分别作为深度学习模型Bi-LSTM、LSTM和GRU的输入,进行训练、验证和测试,完成结构损伤识别。
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