一种基于规则推理的船舶结构损伤识别方法   0    0

本发明涉及一种基于规则推理的船舶结构损伤识别方法，属于船舶结构状态监测与故障诊断领域。该方法对光纤光栅传感器监测信号进行小波包分解，求得损伤识别指标，将其作为信度推理模型输入，根据船舶损伤结构位置、损伤程度设定结构损伤类别，作为信度推理模型输出，构建信度规则库。根据输入值计算所有规则的激活权重，通过证据推理算法融合所有规则，根据融合所得损伤类别的信度进行决策，判断船舶结构所属的结构损伤类别。构建目标函数训练优化参数集合，得到推理模型的最优参数集合。在线获取损伤识别指标，基于最优推理模型得到融合结果进行决策，判断所属的结构损伤类别。本发明能实现船舶结构损伤的高精度识别。

1.一种基于规则推理的船舶结构损伤识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
(1)根据船舶损伤结构位置、损伤程度设定船舶结构损伤集合Θ＝{F1,...Fi,...FN}，Fi代表船舶结构损伤Θ中的第i类损伤，i＝1,2,...,N，N为船舶结构损伤类别的个数；
(2)定义损伤识别指标SRVR，具体是：
在船舶运行时，由光纤光栅传感器监测载荷冲击船体产生的振动信号，使用光纤光栅动态解调仪解调得到检测信号，设检测信号为f(t)，将其进行j层小波包分解，并将各节点信号重构，设各节点重构信号为 则有：
各节点重构信号的能量定义为：
去掉能量较小的节点后保留前m个节点信号并由此重构信号
为了确保此时重构信号保留检测信号f(t)的主要频率成分，通过求取 与f(t)的相关系数，当两者相关系数大于0.8时即认为前m个节点重构的信号是有效的；设小波包分解前m个节点能有效的重构检测信号，记各节点重构信号能量占信号总能量的比例为则定义损伤识别指标为：
式(5)中 为各节点重构信号能量占信号总能量比例的参考基准；
(3)当船舶结构损伤集合Θ中的N类结构损伤分别发生时，获取每种结构损伤的损伤识别样本，每类损伤识别指标w个，共计x＝N×w个损伤识别指标样本集合作为训练样本，记为
1 2 n n
F(x)＝{SRVR (x),SRVR (x),...,SRVR (x)}，n为光纤光栅传感器的个数，SRVR (x)的输入n
参考值集合为A， Jn为参考值个数；
(4)构建规则库，由L条规则组成，建立的产生式规则库中的第k条规则描述为：
n
式中：SRVR 表示第n个损伤识别指标； 表示在第k条规则中第n个输入变量的参考值，且有 L＝J1×J2×…×Jn，
1 2 n
(5)将损伤识别指标样本集合{SRVR(x),SRVR(x),...,SRVR (x)}作为模型的输入，通过规则库融合推理出其所属的船舶结构损伤的类别，具体步骤如下：
n
(5‑1)计算出第n个损伤识别指标SRVR(x)与其对应的每个参考值 的距离，如下式(7)所示
n
(5‑2)定义第n个损伤识别指标SRVR(x)与其对应的每个参考值 的匹配度为n
(5‑3)根据步骤(5‑2)中的式(8)计算出第n个损伤识别指标SRVR (x)激活每条规则的权重
i
其中 为第i个损伤识别指标SRVR (x)与第k条规则下各自对应的参考值 的匹配度，i
0≤rk≤1为第k条证据的权重，0≤λ≤1为第i个损伤识别指标的可靠度；
(5‑4)根据步骤(5‑3)得到每一条规则的激活权重 后，将每一条规则置信度mN,k进行融合，得到的融合结果记为 融合公式如下：
(5‑5)根据步骤(5‑4)得到的融合结果 进行决策，找出最大的置
信度，最大的置信度为 即可判断该损伤识别指标样本集合属于结构损伤Fi。

2.根据权利要求1所述的一种基于规则推理的船舶结构损伤识别方法，其特征在于：还包括基于欧式距离构建参数优化模型，具体步骤如下：
s
(6‑1)确定参数集合P＝{mi,k,rk,λ|i＝1,2,…,N；k＝1,2,...,L；s＝1,2,...,n}；
(6‑2)将最小化欧式距离作为优化目标函数,
当损伤识别指标样本集合实际上属于Fi类结构损伤时，
s.t.0≤mi,k≤1                             (12a)
0≤rk≤1                              (12c)
s
0≤λ≤1                              (12d)
式(12b)‑(12d)表示优化参数需满足的约束条件；
(6‑3)利用GA遗传算法工具箱，获得最优的参数集合P，在船舶运行时，由光纤光栅传感器监测载荷冲击船体产生的振动信号，使用光纤光栅动态解调仪解调得到检测信号，计算得到损伤识别指标，根据步骤(5)得到融合结果，进行决策，判断所属的船舶损伤类别。