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基于GA和资源限制人工免疫系统结构故障诊断

张力心  
【摘要】:大型建筑结构的安全性与社会经济发展和人民生活水平紧密相关,一些大型建筑由于服役时间过长或遭受台风、地震等自然灾害的破坏而出现不同程度的损伤。对大型结构进行实时在线健康监测,对结构的安全性和损伤情况进行评估,及时发现安全隐患,是国内外学者研究的重要课题。结构健康监测系统通过无线传感器元件,实时获取建筑结构的状态数据,并对数据进行分析处理,以及时发现建筑物是否损伤,判断损伤程度并采取正确补救措施加以修复、加固,从而控制和消除安全隐患。其中,结构故障诊断问题是结构健康监测的核心问题。生物免疫系统具有优良的信息处理能力,非常适用于结构故障诊断。将人工免疫系统引入到结构故障检测与分类问题中,在深入学习了人工免疫系统基本概念、仿生机理和算法模型的基础上,利用人工免疫系统的分布式信息处理、学习、记忆和联想检索等特性,以无线传感器网络为平台,研究了有监督和无监督两种情况下的结构健康监测中结构故障诊断问题:(1)针对样本模式已知的有监督结构故障诊断问题,提出一种基于GA进化机制的人工免疫算法。该算法将样本结构数据作为抗原刺激抗体集合,抗体集合经过选择、交叉、变异和更新最优抗体集合等学习和进化过程产生高质量的记忆细胞集合,以实现对实测数据的故障检测和分类。针对人工免疫算法基于二进制编码和对其他抗体的优良模式利用不足的缺点,提出了多父体算数交叉操作,减小了近亲繁殖率,扩大了搜索范围。基于Benchmark模型的仿真实验证明了算法的有效性。(2)在结构故障监测过程中,难以获取所有的故障模式,这就限制了有监督的结构故障检测算法的应用范围。针对故障样本模式未知的无监督的结构故障诊断问题,提出了基于资源限制人工免疫算法的无监督结构故障检测与分类算法。该算法将样本数据作为ARB,并组成ARB网络,ARB根据刺激值的大小进行选择、变异、分配B细胞和资源限制等过程产生能够反映数据结构的、刺激值较高的ARB网络,实现对实测数据的检测和分类。提出了新的连接阈值NAT的计算方法,使网络连接更有效,并且引入Silhouette指标,判断网络稳定性和聚类效果。在Benchmark结构模型上的仿真实验结果表明该算法能实现有效的故障模式分类。


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