[发明专利]一种基于高空间分辨率振型分型维数的结构微弱损伤识别方法

说明书

针对目前的损伤方法对于结构微弱损伤识别精度不高的问题，本发明公开一种基于高空间分辨率振型分型维数的结构微弱损伤识别方法。该方法首先利用光流算法对结构进行高空间分辨率运动进行测量，采用盲源分离算法获得结构的振型，然后计算振型分型维数；其次，通过分型维数和高斯多尺度差分空间理论，将振型分型维数映射到高斯多尺度差分空间，提出了基于高斯多尺度差分空间的分型维数的损伤特征计算方法，得到高斯多尺度差分空间分型维数的损伤概率分布；最后，采用D‑S证据理论对高斯多尺度差分空间分型维数的损伤概率分布进行融合，根据融合后的结果对结构的损伤位置进行识别。所提方法测量装置简单，测量精度、效率高。

技术领域

本发明属于结构健康检测技术领域，特别涉及一种基于高空间分辨率振型分型维数的结构微弱损伤识别方法。

背景技术

根据结构的振动进行健康监测技术应用极为广泛。目前，大多数现有的SHM系统都配备了加速度传感器或位移传感器，取得了一些重要的研究成果。然而，对系统投入大量的传感器使得成本极大提升，同时操作系统较为繁琐，耗费时间。另一个主要瓶颈在于传感器在测量过程中，只提供稀疏点、离散点方式的测量，产生的空间传感分辨率较低，对结构的局部损伤难以识别。

常用的非接触式位移测量装置有激光位移传感器和GPS，激光位移传感器空间分辨率低，激光功率低，因此对远距离测量效果较差。GPS具有较低的位移测量精度，且价格昂贵，对成本要求较高。而基于计算机视觉的方法作一种非接触式的测量方法，具有较高的空间分辨率，能够提供更多的运动信息。与其他类型的传感器相比，视觉传感器具有成本低、操作方便、提取信息灵活等优点。基于此，本发明提出一种结合计算机视觉和分型维数的结构微弱损伤识别方法，将计算机视觉的高空间分辨率振动测量方法与先进的信号处理技术相结合，能够对结构损伤进行有效识别。

发明内容

为解决目前的结构损伤方法对于微弱损伤识别精度的问题，本发明提供一种基于高空间分辨率振型分型维数的结构微弱损伤识别方法。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

步骤1)，对结构的振动进行视频采集，采用光流算法获取结构的高分辨率振动信息；

步骤2)，根据结构振动响应和模态之间的依存关系，采用盲源分离算法，获取结构的高空间分辨率振型，然后计算振型分型维数；

步骤3)，通过分型维数和高斯多尺度差分空间理论，将振型分型维数映射到高斯多尺度差分空间，得到高斯多尺度差分空间的振型分型维数，对结构的损伤特征进行计算，得到高斯多尺度差分空间分型维数的损伤概率分布；

步骤4)，采用D-S证据理论对高斯多尺度差分空间分型维数的损伤概率分布进行融合，根据融合后的结果对结构的损伤位置进行识别。

进一步的，所述步骤1具体为，利用高速相机对结构振动进行视频记录，选择Gabor小波核函数对灰度图像进行处理，获取图像的相位信息:

式中：I(x,y,t)表示输入图像的亮度信息，表示卷积，g_i表示Gabor核函数，φ_θ为图像的相位。

其函数表示为：

式中：λ表示Gabor小波的波长，θ表示Gabor小波的方向，ψ表示相位的偏差，γ表示空间宽高比，σ表示Gabor小波的标准差，表示Gabor小波的实部，表示Gabor小波的虚部，x′、y′表示小波变换后的图像像素坐标，记为：

x′＝xcosθ+ysinθ

y′＝-xsinθ+ycosθ

基于计算机视觉理论，图像的相位可以描述图像轮廓与运动信息的关系，在t时刻，坐标在(x,y)处的图像相位值是恒定的，表示为如下形式：