度，为t时刻第j单元的加速度，aj为结构单元振幅，ηj为中间参数；对于 aj和ηj的计算采用公式：
[0019][0020]bi
，γi均为中间参数，计算公式为：
[0021][0022]
其中为振型坐标下的刚度，为振型坐标下的阻尼，为中间参数； 为第i单元结构圆频率，为振型坐标下的质量；
[0023]
由于位移、速度、加速度的形态统一性，将其统一为：
[0024]
yj(t)＝cj·
sin(ωft-λj)
[0025]
其中yj(t)称为结构动力响应信号，cj和λj均为中间变量，其公式为：
[0026][0027]
对于动力响应信号yj根据经验模态分解方法有：
[0028][0029]
其中imf
ij
为第j个单元第i个本征模态函数，dj为信号yj的本征模态函数的个 数，rj为余波。
[0030]
在一些实施例中，采用基函数统计相似度方法提取动力响应信号有效分量， 包括：
[0031]
根据理论解有：动力响应信号的频率与波浪激励频率相同，采用基函数统 计相似度方法进行动力响应信号中有效分量提取；设基函数base(τ)：
[0032]
base(τ)＝sin(ωf·
τ
·
δt),τ＝1,
…
,n.
[0033]
其中δt为信号采样间隔，τ为采样点编号，n为采样点总数；
[0034]
定义第j个单元第i个本征模态函数imf
ij
与基函数pearson相关系数 ρ{imf
ij
,
base}：
[0035][0036]
寻找相关系数最大的imf
ij
作为波浪激励下动力响应信号有效分量imfj；
[0037]
l＝argmaxρ{imf
ij
,base},i＝1,2,
…
,dj[0038]
其中，l为相关系数最大时i的取值。
[0039]
在一些实施例中，动力响应信号有效分量的高阶矩统计量的计算方法，包 括：
[0040]
基于动力响应信号有效分量imf
lj
，计算得到信号统计自相关函数r
x
(τ)：
[0041][0042]
其中为数学期望；
[0043]
基于r
x
(τ)，计算得到动力响应信号有效分量的高阶矩统计量
[0044][0045]
其中为动力响应信号有效分量的四阶自相关函数。
[0046]
在一些实施例中，对高阶矩统计量进行正规化，包括：
[0047][0048]
其中为正规化高阶矩统计量，为第j单元的四阶矩，即高阶矩统计量； 为所有n个单元四阶矩的平均值，为所有n 个单元四阶矩方差。
[0049]
在一些实施例中，用完好状态和当前状态的正规化高阶矩统计量差异大小 判断结构某点是否存在损伤，包括：
[0050]
基于完好状态和当前状态的高阶矩统计量构建高阶矩损伤指标hmdij： 其中为未损伤的第j结构单元的正规化高阶矩 指标，为损伤后的第j结构单元的正规化高阶矩指标；hmdij指标刻画了单 元四阶矩的相对变化，当hmdij＝0时，则第j单元的损伤前后四阶矩没有变化； hmdij越大代表单元四阶矩变化越大，依据hmdij值判断第j单元是否为损伤 单元。
[0051]
第二方面，本发明提供了一种波浪激励下结构损伤识别装置，包括处理器 及存储介质；
[0052]
所述存储介质用于存储指令；
[0053]
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据第一方面所述方法的步 骤。
[0054]
第三方面，本发明提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计 算机程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。
[0055]
本发明的优点在于：本发明提供的方法，实现波浪激励下复杂动力响应信 号有效模态提取与损伤识别问题，对波浪激励下近海结构损伤检测和健康评估 提供方法支撑；可应用于跨海桥梁、海洋平台、风机基础等土木工程，应用范 围广；可与编程结合实施，实现损伤识别可视化。
附图说明
[0056]
图1为本发明实施例中高桩码头实验模型俯瞰图。
[0057]
图2为本发明实施例中高桩码头实验模型断面图。
[0058]
图3为本发明实施例中传感器布置图。
[0059]
图4为本发明实施例中损伤形式图。
[0060]
图5为本发明实施例中波浪激励试验现场图。
[0061]
图6为本发明实施例中动力响应信号采集图。
[0062]
图7为本发明实施例中10％损伤工况下各节点加速度响应。
[0063]
图8为本发明实施例中10％损伤工况下7号节点提取有效分量(a)损伤10％ 工况7号节点原始采集加速度信号；(b)损伤10％工况7号节点提取有效分量。
[0064]
图9为本发明实施例中不同损伤工况下识别曲线。
[0065]
图10为本发明实施例的方法流程示意图。
具体实施方式
[0066]
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解， 下面结合具体实施方式进一步阐述本发明。
[0067]
在本发明的描述中，若干的含义是一个以上，多个的含义是两个以上，大 于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。 如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或 暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的 技术特征的先后关系。
[0068]
本发明的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、
ꢀ“
示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具 体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本 说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且， 描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例 中以合适的方式结合。
[0069]
实施例1
[0070]
一种波浪激励下结构损伤识别方法，包括：
[0071]
获取结构完好状态和当前状态的波浪激励下结构动力响应信号，其中所述 动力响应信号为位移、速度或加速度；
[0072]
基于经验模态分解方法以及刚体共振理论解将动力响应信号分解，采用基 函数统计相似度方法提取动力响应信号有效分量；
[0073]
计算完好状态和当前状态下动力响应信号有效分量的高阶矩统计量；
[0074]
对高阶矩统计量进行正规化，得到正规化高阶矩统计量；该步骤用于去除 激励大小的影响；
[0075]
用完好状态和当前状态的正规化高阶矩统计量差异大小判断结构某点是否 存在损伤。
[0076]
在一些实施例中，基于经验模态分解方法以及刚体共振理论解将动力响应 信号分解，采用基函数统计相似度方法提取动力响应信号有效分量，包括：
[0077]
设结构分成n个单元，具有n+1个节点，φ
ji
为结构第i阶第j个单元振型， 波浪圆频率为ωf，波浪力幅值为fi，有波浪激励下的结构第j单元的位移响应 理论解、速度理论解、加速度理论解分别为：
[0078]
xj(t)＝aj·
sin(ωft-ηj)
[0079][0080][0081]
其中：t为观测时刻，xj(t)为t时刻第j单元的位移，为t时刻第j单元的速 度，为t时刻第j单元的加速度，aj为结构单元振幅，ηj为中间参数；对于 aj和ηj的计算采用公式：
[0082][0083]bi
，γi均为中间参数，计算公式为：
[0084][0085]
其中为振型坐标下的刚度，为振型坐标下的阻尼，为中间参数； 为第i单元结构圆频率，为振型坐标下的质量；
[0086]
由于位移、速度、加速度的形态统一性，将其统一为：
[0087]
yj(t)＝cj·
sin(ωft-λj)
[0088]
其中yj(t)称为结构动力响应信号，cj和λj均为中间变量，其公式为：
[0089][0090]
对于动力响应信号yj根据经验模态分解方法有：
[0091][0092]
其中imf
ij
为第j个单元第i个本征模态函数，dj为信号yj的本征模态函数的个 数，rj为余波；
[0093]
根据理论解有：动力响应信号的频率与波浪激励频率相同，采用基函数统 计相似度方法进行动力响应信号中有效分量提取；设基函数base(τ)：
[0094]
base(τ)＝sin(ωf·
τ
·
δt),τ＝1,
…
,n.
[0095]
其中δt为信号采样间隔，τ为采样点编号，n为采样点总数；
[0096]
定义第j个单元第i个本征模态函数imf
ij
与基函数pearson相关系数 ρ{imf
ij
,base}：
[0097][0098]
寻找相关系数最大的imf
ij
作为波浪激励下动力响应信号有效分量imf
lj
；
[0099]
l＝argmaxρ{imf
ij
,base},i＝1,2,
…
,dj[0100]
其中，l为相关系数最大时i的取值。
[0101]
动力响应信号有效分量的高阶矩统计量的计算方法，包括：
[0102]
基于动力响应信号有效分量imfj，计算得到信号统计自相关函数r
x
(τ)：
[0103][0104]
其中为数学期望；
[0105]
基于r
x
(τ)，计算得到动力响应信号有效分量的高阶矩统计量
[0106][0107]
其中为动力响应信号有效分量的四阶自相关函数。
[0108]
在一些实施例中，对高阶矩统计量进行正规化，包括：
[0109][0110]
其中为正规化高阶矩统计量，为第j单元的四阶矩，即高阶矩统计量； 为所有n个单元四阶矩的平均值，为所有n 个单元四阶矩方差。
[0111]
在一些实施例中，用完好状态和当前状态的正规化高阶矩统计量差异大小 判断结构某点是否存在损伤，包括：
[0112]
基于完好状态和当前状态的高阶矩统计量构建高阶矩损伤指标hmdij： 其中为未损伤的第j结构单元的正规化高阶矩 指标，为损伤后的第j结构单元的正规化高阶矩指标；hmdij指标刻画了单 元四阶矩的相对变化，当hmdij＝0时，则第j单元的损伤前后四阶矩没有变化； hmdij越大代表单元四阶矩变化越大，依据hmdij值判断第j单元是否为损伤 单元。
[0113]
如图1至图7所示，一种基于统计高阶矩的波浪激励下结构损伤识别方法 以用于高桩码头桩基损伤识别。本实施例中，所述动力响应信号以加速度为例。
[0114]
首先在实验室制作高桩码头模型，并置于风浪流水槽中。高装码头模型见 图1、图2，在前排左侧第二根桩身自上而下每隔0.01m布设1个加速传感器， 共布设13个，自上之下编号其1,2，
……
，13，传感器布置图见图3，传感器拾 振方向为垂直码头前沿方向。如图4所示设置破损长度0.01m，破损宽度及试验 工况：5％损伤设置破损宽度4mm；10％损伤设置破损宽度9mm；20％损伤破损宽 度17mm；30％损伤破损宽度24mm。
[0115]
采用规则波激励，波周期为1s,水深1m,波高0.1m,采集桩身损伤前后的加速 度响应。
[0116]
识别方法具体包括以下步骤：
[0117]
步骤1：获取结构当前状态与完好状态加速度响应。
[0118]
使用dh5920拾振器获取其加速度响应信号，如图7所示。
[0119]
步骤2：基于经验模态分解方法以及刚体共振理论解将动力响应信号分解， 采用基函数统计相似度方法提取动力响应信号有效分量。其中波浪周期取1s。
[0120]
得到有效分量如图8所示：
[0121]
步骤3：计算动力响应信号完好状态和当前状态下有效分量的高阶矩统计量。 得到不同损伤工况下，hmdij如图9所示。
[0122]
经过有效信号提取，hmdi指标在6号节点处出现明显的“尖峰”，该损伤指 标能够很好的识别规则波激励下结构的局部损伤。
[0123]
本发明结合波浪激励下动力响应解析解，以及经验模态分解方法，实现对 波浪激励下动力信号的有效成分提取，构建的指标敏感性好，及时、早期、低 成本发现高桩码头损伤，证明了该方法具有较好的应用性。
[0124]
实施例2
[0125]
第二方面，本实施例提供了一种波浪激励下结构损伤识别装置，包括处理 器及存储介质；
[0126]
所述存储介质用于存储指令；
[0127]
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据实施例1所述方法的步 骤。
[0128]
实施例3
[0129]
第三方面，本实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述 计算机程序被处理器执行时实现实施例1所述方法的步骤。
[0130]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计 算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结 合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包 含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、 cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0131]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品 的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/ 或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或 方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式 处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机 或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流 程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0132]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备 以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的 指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流 程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0133]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使 得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理， 从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程 或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0134]
由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的 实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说 明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均 被本发明包含。
技术特征：1.一种波浪激励下结构损伤识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取结构完好状态和当前状态的波浪激励下结构动力响应信号；基于经验模态分解方法以及刚体共振理论解将动力响应信号分解，采用基函数统计相似度方法提取动力响应信号有效分量；计算完好状态和当前状态下动力响应信号有效分量的高阶矩统计量；对高阶矩统计量进行正规化，得到正规化高阶矩统计量；用完好状态和当前状态的正规化高阶矩统计量差异大小判断结构某点是否存在损伤。2.根据权利要求1所述的波浪激励下结构损伤识别方法，其特征在于，所述动力响应信号为位移、速度或加速度。3.根据权利要求2所述的波浪激励下结构损伤识别方法，其特征在于，基于经验模态分解方法以及刚体共振理论解将动力响应信号分解，包括：设结构分成n个单元，具有n+1个节点，φ
ji
为结构第i阶第j个单元振型，波浪圆频率为ω
f
，波浪力幅值为f
i
，有波浪激励下的结构第j单元的位移响应理论解、速度理论解、加速度理论解分别为：x
j
(t)＝a
j
·
sin(ω
f
t-η
j
))其中：t为观测时刻，x
j
(t)为t时刻第j单元的位移，为t时刻第j单元的速度，为t时刻第j单元的加速度，a
j
为结构单元振幅，η
j
为中间参数；对于a
j
和η
j
的计算采用公式：b
i
，γ
i
均为中间参数，计算公式为：其中为振型坐标下的刚度，为振型坐标下的阻尼，为中间参数；为第i单元结构圆频率，为振型坐标下的质量；
由于位移、速度、加速度的形态统一性，统一为：y
j
(t)＝c
j
·
sin(ω
f
t-λ
j
)其中y
j
(t)称为结构动力响应信号，c
j
和λ
j
均为中间变量，其公式为：对于动力响应信号y
j
根据经验模态分解方法有：其中imf
ij
为第j个单元第i个本征模态函数，d
j
为信号y
j
的本征模态函数的个数，r
j
为余波。4.根据权利要求1或3所述的波浪激励下结构损伤识别方法，其特征在于，采用基函数统计相似度方法提取动力响应信号有效分量，包括：根据理论解有：动力响应信号的频率与波浪激励频率相同，采用基函数统计相似度方法进行动力响应信号中有效分量提取；设基函数base(τ)：base(τ)＝sin(ω
f
·
τ
·
δt),τ＝1,
…
,n.其中δt为信号采样间隔，τ为采样点编号，n为采样点总数；定义第j个单元第i个本征模态函数imf
ij
与基函数pearson相关系数ρ{imf
ij
,base}：寻找相关系数最大的imf
ij
作为波浪激励下动力响应信号有效分量l＝arg maxρ{imf
ij
，base}，i＝1，2，
…
，d
j
其中，l为相关系数最大时i的取值。5.根据权利要求1所述的波浪激励下结构损伤识别方法，其特征在于，动力响应信号有效分量的高阶矩统计量的计算方法，包括：基于动力响应信号有效分量计算得到信号统计自相关函数r
x
(τ)：其中为数学期望；基于r
x
(τ)，计算得到动力响应信号有效分量的高阶矩统计量(τ)，计算得到动力响应信号有效分量的高阶矩统计量其中为动力响应信号有效分量的四阶自相关函数。6.根据权利要求1所述的波浪激励下结构损伤识别方法，其特征在于，对高阶矩统计量进行正规化，包括：
其中为正规化高阶矩统计量，为第j单元的四阶矩，即高阶矩统计量；为所有n个单元四阶矩的平均值，为所有n个单元四阶矩方差。7.根据权利要求1所述的波浪激励下结构损伤识别方法，其特征在于，用完好状态和当前状态的正规化高阶矩统计量差异大小判断结构某点是否存在损伤，包括：基于完好状态和当前状态的高阶矩统计量构建高阶矩损伤指标hmdi
j
：其中为未损伤的第j结构单元的正规化高阶矩指标，为损伤后的第j结构单元的正规化高阶矩指标；hmdi
j
指标刻画了单元四阶矩的相对变化，当hmdi
j
＝0时，则第j单元的损伤前后四阶矩没有变化；hmdi
j
越大代表单元四阶矩变化越大，依据hmdi
j
值判断第j单元是否为损伤单元。8.一种波浪激励下结构损伤识别装置，其特征在于，包括处理器及存储介质；所述存储介质用于存储指令；所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1至7任一项所述方法的步骤。9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
技术总结本发明公开了一种基于统计高阶矩的波浪激励下结构损伤识别方法及装置，包括：获取结构完好状态和当前状态的波浪激励下结构动力响应信号（位移、速度或加速度）；基于经验模态分解方法以及结构共振理论解，采用基函数统计相似度方法提取动力响应信号有效分量；计算完好状态和当前状态下动力响应信号有效分量的高阶矩统计量；对高阶矩统计量进行正规化，去除激励大小的影响；用完好状态和当前状态的高阶矩统计量差异大小判断结构某点是否存在损伤。本发明能够有效解决波浪激励下复杂结构响应信号有效分量识别与提取，以及结构局部损伤识别问题。识别问题。识别问题。
技术研发人员：王启明 朱瑞虎 郑金海
受保护的技术使用者：河海大学
技术研发日：2022.07.07
技术公布日：2022/11/1
