基于信息熵的粗糙集在结构损伤诊断中的应用

摘要

结构在使用过程中，由于设计、施工、使用或环境等方而的原因，往往会发生不同程度的损伤，影响结构的受力性能。一旦结构发生损伤，将造成结构刚度和固有频率等特性的变化，进而导致结构动力响应发生变化。为了保证结构安全，必须确定其损伤位置和损伤程度，为制定加固处理措施提供技术依据。因此，对结构损伤检测技术的研究工作越来越受到人们的重视，成为保证结构良好工作的重要措施。 近年来，有不少研究人员提出了许多基于结构的智能损伤诊断方法，如基于专家系统方法、模糊逻辑方法和神经网络方法等。这些方法为建立结构的智能诊断体系，起到了促进作用。然而这些诊断方法从根本上来说都是基于模式识别的基础之上的，当模式较多时不可避免的都存在规则爆炸以及难以处理不完备、不一致信息等问题。出于这种考虑，本文引入粗糙集理论及方法。 本文的主要工作可以归纳如下：1)对应用粗糙集与方法的过程中，如何对数据进行预处理以及如何进行数据离散化处理进行了探讨。并给出了粗糙集理论中属性约简以及值约简的常规算法，在此基础上给出了基于信息量的属性约简算法。2)对熵的概念和作用做了简要的阐述，并在结构损伤诊断的特征参数提取中，引入了熵的特征，使得特征参数更加全面。3)对数据离散化和信息表的约简在粗糙集中的应用进行了研究，并建立了基于信息熵的粗糙集损伤诊断体系。4)通过一根悬臂梁的数值算例，验证了该方法的有效性.5)对下一步在基于粗糙集故障诊断方面将要进行的工作进行了展望。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章 绪论

1.1工程结构损伤诊断研究的意义、目的和任务

1.2工程结构损伤诊断的研究内容及发展概况

1.3问题的引入及本文主要工作、结构安排

第2章 粗糙集理论

2.1粗糙集理论基本概念

2.1.1知识的概念

2.1.2不可分辨关系

2.1.3近似关系

2.1.4约简与核

2.1.5属性重要性

2.2粗糙集理论

2.2.1粗糙集理论概述

2.2.2国内外研究及应用现状

2.3粗糙集故障诊断

2.3.1粗糙集故障诊断特点

2.3.2粗糙集在故障诊断中应用的主要方面

第3章 基于粗糙集理论的知识约简

3.1数据的预处理

3.1.1数据预处理概述

3.1.2数据离散化

3.2约简

3.2.1决策表的约简

3.2.2系统的约简

3.3数据离散化和信息表的约简在粗糙集诊断中的应用

第4章 基于信息熵的粗糙集损伤诊断理论

4.1熵及信息熵的基本知识

4.1.1熵的概念

4.1.2信息熵的引入

4.2信息熵和信息量

4.3离散信息源的信息熵

4.4基于信息熵的粗糙集理论损伤诊断体系

第5章 基于信息熵的结构损伤诊断

5.1前言

5.2基于信息熵的损伤诊断的步骤

5.3数值算例及特征参数的提取

5.4结构损伤诊断

第6章 结论

6.1本文总结

6.2展望

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间发表论文情况

附录2 样本数据表

致谢