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公开(公告)号：CN107766877A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710887400.2
申请日：2017-09-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种桥梁监测系统中超重车动态识别方法，包括步骤：1)保证应变响应时间序列为平稳序列，若不是，将时间序列数据经过步差分和阶差分后变为平稳时间序列；2)使用SARIMA模型对时间序列数据建模，将模型的AR系数作为识别异常的关键特征，然后将同一截面不同传感器的系数串联得到特征向量；3)将AR系数特征向量输入降噪自动编码器进行训练，训练完成后，自动编码器网络结构中的中间层维度即为所需的关键特征，将此中间层维度作为最终的训练特征；4)将训练特征输入带有核函数的一类支持向量机进行无监督训练，训练结果为高维空间中的超球体，然后以此超球面判别测试数据是否为超重异常数据。本发明识别原理简单高效，具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107766877B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710887400.2
申请日：2017-09-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种桥梁监测系统中超重车动态识别方法，包括步骤：1)保证应变响应时间序列为平稳序列，若不是，将时间序列数据经过步差分和阶差分后变为平稳时间序列；2)使用SARIMA模型对时间序列数据建模，将模型的AR系数作为识别异常的关键特征，然后将同一截面不同传感器的系数串联得到特征向量；3)将AR系数特征向量输入降噪自动编码器进行训练，训练完成后，自动编码器网络结构中的中间层维度即为所需的关键特征，将此中间层维度作为最终的训练特征；4)将训练特征输入带有核函数的一类支持向量机进行无监督训练，训练结果为高维空间中的超球体，然后以此超球面判别测试数据是否为超重异常数据。本发明识别原理简单高效，具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108009566B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201711098745.6
申请日：2017-11-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种时空窗口下的改进型PCA损伤检测方法，首先，利用数值仿真或者实验手段，在损伤处于不同空间位置的多种工况下，确定不同位置损伤所对应的空间影响范围，进而确定对损伤敏感的结构空间区域，即空间窗口；其次，依据PCA原理确定与外荷载周期有关的时间窗口；最后在确定时间窗口和空间窗口后，对空间窗口内所有测点数据使用PCA方法，以特征向量作为监测指标，实时监测损伤并实现损伤定位。本发明方法是在限定的时间和空间窗口内对结构响应进行PCA分析，从而提高了损伤识别的精度和灵敏度，可利用长期结构监测数据对大跨度实体桥梁或其它结构进行损伤识别。
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公开(公告)号：CN108009566A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711098745.6
申请日：2017-11-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种时空窗口下的改进型PCA损伤检测方法，首先，利用数值仿真或者实验手段，在损伤处于不同空间位置的多种工况下，确定不同位置损伤所对应的空间影响范围，进而确定对损伤敏感的结构空间区域，即空间窗口；其次，依据PCA原理确定与外荷载周期有关的时间窗口；最后在确定时间窗口和空间窗口后，对空间窗口内所有测点数据使用PCA方法，以特征向量作为监测指标，实时监测损伤并实现损伤定位。本发明方法是在限定的时间和空间窗口内对结构响应进行PCA分析，从而提高了损伤识别的精度和灵敏度，可利用长期结构监测数据对大跨度实体桥梁或其它结构进行损伤识别。
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