石敏 钱松荣

摘 要：为了保障结构的健康，提出更好的算法以便建立结构健康的分类模型。以简支梁桥为例，有三个振幅不同的激振源和一个可变弹簧，通过位于简支梁桥上的47个传感器获得横向加速度以及相应的结构损伤程度的数据集。先通过最大相关峭度反卷积和极值统计法预处理数据集，然后通过快速傅里叶变换后再极值统计，最后使用线性支持向量机加网格搜索法准确率达到了95%。得到了一种更适合简支梁桥的损伤预测方法。

关键词：结构健康监测; 简支梁; 机器学习;最大相关峭度反卷积;快速傅里叶变换

Abstract：In order to ensure the health of the structure， a better algorithm is proposed to build the classification model of the structure health. Taking the simple beam bridge as an example， there are three excitation sources with different amplitudes and a variable spring. Through 47 sensors located on the simple beam bridge， the data set of lateral acceleration and corresponding structural damage degree is obtained. Firstly， the data set is preprocessed by maximum correlation kurtosis deconvolution and extremum statistics， and then extremum statistics after fast Fourier transform. Finally， the accuracy of using linear support vector machine with grid search method is 95%. A more suitable damage prediction method is obtained.

Key words：structural health monitoring; simple beam; machine learning; maximum correlated kurtosis deconvolution;fast Fourier transform

结构健康监测（SHM）是一种多参数的监测，是为了保障结构健康的必要手段。结构所具有的各种参数，蕴含的结构信息非常丰富，一般具有样本分布不均衡、数值波动不规则性、无明显周期性等特点。

SHM技术在很多桥梁的监测养护中均有应用[1]，为了了解桥梁运行状况，需要对桥梁进行健康监测和评估，探寻桥梁中的结构损伤是其中的一个热点问题。王为等在文献[2]搭建了基于非平衡M-Z干涉仪和相位载波解调技术的光纤光栅损伤识别系统，通过测试铝制简支梁结构，表明该系统能连续对该结构进行健康监测。文献[3]研究了光纤布拉格光栅（FBG）传感器在土木工程领域的应用，发现在混泥土简支梁底部布置该传感器，可实现裂缝的大致定位。文献[4]提出基于改进的传递熵理论，利用高斯白噪声激励下混凝土简支梁上多处相邻节点上的加速度响应信号进行损伤识别。……