公开(公告)号：CN107092934A

公开(公告)日：2017-08-25

申请号：CN201710278069.4

申请日：2017-04-25

申请人： 淮阴师范学院

发明人： 俞阿龙 ,  戴金桥 ,  孙诗语 ,  孙红兵

IPC分类号： G06K9/62

CPC分类号： G06K9/6289 ,  G06K9/629

摘要： 本发明公开了一种基于三级数据融合的大型结构损伤识别方法，包含以下步骤:A、采集待检测大型结构的位移和加速度信息并进行数据处理；B、采用三级数据融合算法对步骤A中采集的信息进行融合；C、对步骤B得出的结果进行识别，通过数值仿真得出检测结果，减少无用数据的传输，冗余信息的传输）。本发明设计一种三级融合策略共同完成对结构的损伤识别，首先使用一致性融合算法对单个传感器采集的信息进行数据级融合，提高数据采集的精度，降低节点的数据传输量;再使用ACGA‑BP神经网络分别以静态测量数据的位移和动态测量数据的固有频率作为网络的输入参数进行初步损伤识别;最后利用D‑S证据理论对基于静态测量数据的识别结果和基于动态测量数据的识别结果进行再次融合，使得最终识别结果更加准确。