基于多源信息融合的运行期渡槽结构健康状态诊断研究

摘要

渡槽在长期运行过程中会产生多种病害,影响渡槽结构健康状态,因此需要采取恰当的监测检测手段和适当的诊断方法,及时发现渡槽结构早期病害采取相应的措施,对维持渡槽的运行稳定有重要意义.已有的方法多采用层次分析法依靠专家评价,具有较强的主观性.随着水联网、5G技术的发展,不断完善的渡槽建筑物安全监测、检测设备为运行期渡槽提供了海量的多源异构监测检测数据,从而为渡槽的结构健康状态分析提供了可靠的基础数据.基于层次融合模型和融合算法采用一种多分类器信息融合模型进行渡槽健康状态诊断的研究,即首先建立基于监测检测数据的结构健康状态诊断指标体系,采用支持向量机分类器(SVC)对监测检测数据进行初步的等级分类,再依据D-S证据理论,进行多分类结果的融合,解决SVC多分类中的不确定性问题,从而实现渡槽结构健康状态的诊断与预测.该模型已成功应用在某运行期渡槽的结构健康状态诊断中,并具有较高的准确率,在实践中验证了该模型在渡槽结构健康状态诊断中的可行性.