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    基于變分模態(tài)分解與相關(guān)向量機(jī)的變形特征提取及智能分析研究

    2021-04-14 07:27:06羅亦泳
    測繪學(xué)報 2021年7期
    關(guān)鍵詞:特征提取精度變形

    羅亦泳

    東華理工大學(xué)測繪工程學(xué)院,江西 南昌 330013

    建筑物、大型工程結(jié)構(gòu)、邊坡等受到內(nèi)在與外在的復(fù)雜因素影響下,產(chǎn)生不同程度的變形。通過變形監(jiān)測及變形數(shù)據(jù)分析,可及時、準(zhǔn)確地掌握形變過程信息。變形特征提取與分析是變形數(shù)據(jù)處理的核心內(nèi)容之一,是建筑物與工程結(jié)構(gòu)精確健康監(jiān)測、預(yù)報預(yù)警的關(guān)鍵,是變形災(zāi)害防治的重要理論與實(shí)踐基礎(chǔ)。由于變形體變形過程及變形數(shù)據(jù)采集過程中受到多種不確定性環(huán)境因素與人為因素的影響,變形數(shù)據(jù)具有顯著的非線性、非平穩(wěn)、高噪聲和多尺度等特點(diǎn),導(dǎo)致傳統(tǒng)的變形數(shù)據(jù)分析方法存在諸多不足之處?;谝陨蠁栴},論文引入變分模態(tài)分解算法(variational mode decomposition,VMD)及相關(guān)向量機(jī)算法(relevance vector machine,RVM),構(gòu)建變形特征提取與智能分析的新方法,挖掘隱含的變形特征,提高變形數(shù)據(jù)分析的精度及可靠性。主要研究內(nèi)容如下:

    (1)詳細(xì)分析了VMD、RVM算法的基本理論,并測試了VMD算法在時頻分析及特征提取方面的優(yōu)越性,驗(yàn)證了RVM算法在建模精度、抗噪聲干擾、算法計(jì)算效率方面的優(yōu)勢。針對變形數(shù)據(jù)去噪及特征提取的特點(diǎn),建立了VMD的K值確定策略,提高了VMD算法特征提取及去噪能力。建立了組合核函數(shù)RVM(MK-RVM)及其參數(shù)優(yōu)化方法,通過與多種算法進(jìn)行比較分析,證實(shí)了改進(jìn)方法的可行性,能有效提高RVM的建模精度。

    (2)基于VMD算法建立了變形數(shù)據(jù)隨機(jī)噪聲去噪和GNSS變形數(shù)據(jù)多路徑誤差改正新方法。對VMD算法進(jìn)行改進(jìn),提出來了變形數(shù)據(jù)中隨機(jī)噪聲的去噪方法。通過對模擬數(shù)據(jù)及工程數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪試驗(yàn),證實(shí)新方法具有出色的去噪效果。將VMD與小波相干算法的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合,建立了GNSS多路徑誤差提取及改正新方法。試驗(yàn)表明,該方法能有效減弱低頻變形信息的干擾,能較好地提取及改正GNSS變形數(shù)據(jù)中的多路徑誤差。

    (3)基于VMD建立了變形特征提取的方法。論文重點(diǎn)對橋梁、大壩與工程結(jié)構(gòu)的變形特征提取方法進(jìn)行研究,建立了變形體的動態(tài)特性參數(shù)、具有物理意義的變形分量、工程結(jié)構(gòu)模態(tài)特征參數(shù)的提取方法。分析了正則化的固有頻率變化率與損傷位置之間的關(guān)系。從系統(tǒng)能量分布及系統(tǒng)有序性角度定義了VMD能量譜及VMD熵,能較好地描述結(jié)構(gòu)損傷狀態(tài)的變化。以上變形特征,是建筑物、工程結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測、預(yù)警預(yù)報的核心指標(biāo)。

    (4)利用RVM算法建立了地面沉降及大壩變形預(yù)測新模型?;诟倪M(jìn)RVM算法構(gòu)建了地面沉降幾何參數(shù)預(yù)測及動態(tài)沉降位移預(yù)測模型,并彌補(bǔ)了當(dāng)前變形預(yù)測方法較少開展結(jié)果可靠性分析的不足,增加了預(yù)測結(jié)果的實(shí)用性。針對各變形分量的特征,基于RVM建立了多尺度大壩變形預(yù)測新模型。由于該模型的建模過程具有物理意義,有利于大壩變形的機(jī)理解釋。通過工程實(shí)例分析,驗(yàn)證了以上變形預(yù)測新模型在預(yù)測精度及可靠性方面的優(yōu)勢。

    (5)構(gòu)建了基于RVM的變形體損傷狀態(tài)預(yù)測及穩(wěn)定狀態(tài)估計(jì)的方法?;谡齽t化固有頻率變化率、固有頻率變化率、VMD能量譜等變形特征參數(shù),主要建立了工程結(jié)構(gòu)損傷位置及程度預(yù)測模型,并利用測試數(shù)據(jù)驗(yàn)證了方法的可靠性?;赗VM分類算法和多輸出RVM(MRVM)算法建立了邊坡穩(wěn)定狀態(tài)及幾何形變的預(yù)測新方法,通過與多種方法進(jìn)行對比,驗(yàn)證了新方法在精度和計(jì)算效率方面的優(yōu)勢。

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