[发明专利]基于模糊熵和人工鱼群算法的低速冲击位置辨识方法

权利要求书

1.基于模糊熵和人工鱼群算法的低速冲击位置辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)布局分布式光纤布拉格光栅传感器；

在四边固支的铝合金板结构中心位置划定一个正方形监测区域ABCD，其中点A位于正方形监测区域的左上角，且A、B、C、D为逆时针方向排序的正方形各顶点；选取正方形监测区域的中心O作为坐标原点，建立一个二维直角坐标系，定义X轴平行于AD方向，Y轴平行于AB方向；在正方形监测区域A、C两个顶角位置分别布置平行于对角线BD的光纤布拉格光栅传感器，分别记作FBG1、FBG3，在正方形监测区域B、D两个顶角位置分别布置平行于对角线AC的光纤布拉格光栅传感器，分别记作FBG2、FBG4，同时在正方形监测区域中心位置分别布置垂直于对角线AC、BD方向的光纤布拉格光栅传感器，分别记作FBG5、FBG6；采用光纤跳线将FBG1与FBG2、FBG3与FBG4、FBG5与FBG6分别连接，以此构成分布式传感器网络；按对角线AC、BD将正方形监测区域分为四个子区域，将FBG1、FBG2、FBG5和FBG6构成的监测区域ABO记为区域Ⅰ，将FBG2、FBG3、FBG5和FBG6构成的监测区域BCO记为区域Ⅱ，将FBG3、FBG4、FBG5和FBG6构成的监测区域CDO记为区域Ⅲ，将FBG1、FBG4、FBG5和FBG6构成的监测区域DAO记为区域Ⅳ；

(2)对待测冲击点对应的光纤布拉格光栅传感器响应信号进行处理，并计算其模糊熵；

(3)对待测点所在区域进行定位，并在该区域边界选取样本冲击点，利用冲击锤以相同能量进行冲击，并计算传感器响应信号的模糊熵；

(4)构建区域边界各样本冲击点到该边起始传感器的距离与该边起始传感器与终止传感器响应信号的模糊熵差值之间的关系模型；

(5)基于人工鱼群算法，确定待测冲击点的具体位置；该步骤的具体过程如下：

(5-1)计算待测冲击点到其所属三角形子监测区域三边上起始传感器的距离，分别为l₁、l₂、l₃；

(5-2)设待测冲击点的坐标为(x，y)，

在ABO子区域内构建代价函数：

在BCO子区域内构建代价函数：

在CDO子区域内构建代价函数：

在DAO子区域内构建代价函数：

其中，L为正方形监测区域边长的二分之一，通过人工鱼群算法求解当代价函数F_ABO、F_BCO、F_CDO、F_DAO取得最小值时所对应的(x，y)，即为待测冲击点的坐标。

2.根据权利要求1所述基于模糊熵和人工鱼群算法的低速冲击位置辨识方法，其特征在于，传感器响应信号的模糊熵计算方法如下：

(a)设光纤布拉格光栅传感器冲击响应信号的时间序列为{u(i),i＝1,2,...,N}，构造一组由m维向量X(1),X(2),...,X(N-m+1)组成的相空间：

X(i)＝{u(i),u(i+1),...,u(i+m-1)}-u₀(i),i＝1,2,...,N-m+1

其中，为这m个采样集的均值，N为时间序列长度；

(b)定义光纤布拉格光栅传感器冲击响应信号的m维相空间中任意向量与向量之间的相对欧式距离

(c)定义光纤布拉格光栅传感器冲击响应信号的m维相空间中任意向量与向量之间的相似度

上式中，模糊函数是以e为底的指数函数，并且n和r分别定义为模糊函数的梯度和宽度；

(d)定义函数φ^m(n,r)：

(e)维数m增加1，重复步骤(a)-(d)，得到φ^m+1(n,r)；

(f)定义模糊熵FuzzyEn：

FuzzyEn＝lnφ^m(n,r)-lnφ^m+1(n,r)。

3.根据权利要求2所述基于模糊熵和人工鱼群算法的低速冲击位置辨识方法，其特征在于，所述相空间维数m＝2，r为原始时间序列标准偏差的0.1-0.25倍。