基于随机森林算法的结构损伤识别

摘要

传统结构损伤识别需对采集数据进行复杂分析,提取相应力学特征来识别结构的损伤。利用传统方法或人工神经网络模型特征提取过程需消耗大量的计算成本,导致结构健康监测在线损伤识别存在一定的困难。为提高损伤识别的计算效率和自动化程度,提出随机森林算法的损伤识别方法,其特点是可通过对原始振动信号的简单数据特征提取,准确识别结构的损伤位置和损伤程度。研究设计了5根具有不同脱空状态的钢管混凝土构件,采用随机森林算法对钢管混凝土构件的脱空情况进行了识别。结果表明:随机森林算法可准确识别几种脱空工况,准确率为100%,验证了方法在实际结构损伤识别的应用可行性。