[发明专利]基于多尺度奇异吸引子预测误差的梁结构损伤识别方法

权利要求书

1.一种基于多尺度奇异吸引子预测误差的梁结构损伤识别方法，其特征在于，具体步骤包括：

步骤一、布置安装传感器量测系统，采集梁结构的加速度响应数据，记为x＝{x(t_n)},其中，t_n为第n个采样点所在的时刻，n＝1,2,…,N，N为数据长度；

步骤二、采用小波软阈值法对加速度响应数据进行去噪处理，得到去噪后的加速度响应数据，记为y＝{y(t_n)}；

步骤三、对y实施平稳离散小波分解，得到无降采样的多尺度子信号，分别为近似系数a_j＝{a_j(t_n)}和细节系数d_j＝{d_j(t_n)},其中j是小波分解尺度；

步骤四、应用相空间重构理论对多尺度子信号进行相空间重构，得到多尺度重构奇异吸引子MRA，并对其进行归一化处理，得到MRAN；

步骤五、计算多尺度奇异吸引子MRAN预测误差，记为PE，据其判断梁结构的健康状态，并识别梁结构的损伤程度；其中，多尺度奇异吸引子MRAN预测误差PE的具体计算方式如下：

(1)考虑两组多尺度奇异吸引子MRAN_A和MRAN_B，选取MRAN_B中任一相点作为基点，记为

(2)在MRAN_A中选取的p个邻近点，记为

(3)经过时间演化步长Δt，演化为演化为

(4)计算的中心点：

(5)在MRAN_B中选取的p个邻近点，记为

(6)计算的中心点：

(7)计算MRAN_B基于MRAN_A的2-范数预测误差，记为PE^BA,F：

(8)多次重复过程(2)～(7)，取其平均值作为多尺度奇异吸引子预测误差PE。

2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度奇异吸引子预测误差的梁结构损伤识别方法，其特征在于，所述步骤二小波软阈值法具体计算方式如下：

(1)对x进行离散小波变换；

(2)计算信号噪声的方差σ：

其中，d₁是第一层离散小波细节系数；

(3)计算通用软阈值h：

(4)应用软阈值重新计算每个尺度j的小波细节系数，记为

(5)根据小波细节系数通过小波重构得到降噪信号y。

3.根据权利要求2所述的一种基于多尺度奇异吸引子预测误差的梁结构损伤识别方法，其特征在于，所述离散小波变换采用小波基函数为rbio4.4，小波分解层数为3。

4.根据权利要求1所述的一种基于多尺度奇异吸引子预测误差的梁结构损伤识别方法，其特征在于，所述步骤三对y实施平稳离散小波分解，选取小波基函数为db4，小波分解层数为9。

5.根据权利要求1所述的一种基于多尺度奇异吸引子预测误差的梁结构损伤识别方法，其特征在于，所述步骤四具体计算方式如下：

(1)选取平稳小波变换的细节系数d₉作为重构信号；

(2)通过互信息量法和Cao法分别确定最佳延迟时间τ和最佳嵌入维数m，重构得到奇异吸引子MRA，吸引子相点坐标表示为：

其中，t_i为第i个采样点所在的时刻，M＝N-(m-1)τ+1，表示重构相空间中的相点数量；

(3)采用线性归一化方法，将MRA的所有维度都规范到区间[-1,1]，得到MRAN。

6.根据权利要求5所述的一种基于多尺度奇异吸引子预测误差的梁结构损伤识别方法，其特征在于，所述最佳延迟时间τ和最佳嵌入维数m分别取τ＝8，m＝4。

7.根据权利要求1所述的一种基于多尺度奇异吸引子预测误差的梁结构损伤识别方法，其特征在于，所述步骤五中邻近点数量p＝3，时间演化步长Δt＝2。