隨機森林在結(jié)構(gòu)損傷識別中的應用研究.pdf

1、隨著建筑技術(shù)和材料科學的發(fā)展,建筑設施的建設規(guī)模越來越龐大,設計也更加復雜,投入使用的樓房、橋梁數(shù)量也越來越多。這些建筑結(jié)構(gòu)給人們的日常生活和工作帶來了極大便利,但同時也存在安全隱患。因為建筑在投入使用的過程中,受到了內(nèi)因和外因的影響,如結(jié)構(gòu)自身的老化或是經(jīng)歷臺風、地震等的破壞,所以會發(fā)生一定的損傷。因此如何對數(shù)量龐大、分布廣泛的建筑結(jié)構(gòu)進行快速而簡便的損傷檢測具有十分重要的意義。
　　 目前數(shù)據(jù)挖掘、模式識別中的許多智能算法被

2、廣泛應用到該領域,其中主要用到支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡做為分類器模型進行損傷識別。本文采用一種泛化性好、抗噪性強且穩(wěn)定性高的分類器算法——隨機森林(Random Forest,RF)作為模型,結(jié)合小波包能量特征提取對建筑結(jié)構(gòu)進行損傷識別。
　　 本文針對建筑結(jié)構(gòu)損傷識別問題,研究了基于單傳感器信息和多傳感器信息融合的隨機森林損傷識別方法,主要工作和創(chuàng)新點有:
　　 1.搭建實驗平臺,建立結(jié)構(gòu)損傷識別試驗模型,采集損傷數(shù)據(jù)信息

3、,并對數(shù)據(jù)進行去噪、中心化等預處理。
　　 2.采用小波包算法,對結(jié)構(gòu)每層框架上得到的加速度信號進行分解,并計算各頻帶上的能量。將這些頻帶能量構(gòu)造成特征向量,作為損傷樣本。構(gòu)造基于單傳感器數(shù)據(jù)信息的隨機森林損傷識別模型,并測試模型的識別效果。
　　 3.在單傳感器進行損傷識別的基礎上,本文進一步提出基于多傳感器信息融合的隨機森林損傷識別方法。利用隨機森林能計算特征重要性的特點,對全部傳感器數(shù)據(jù)融合的屬性集進行特征選擇,得