基于信息融合理论的弧形闸门损伤识别方法

摘要：针对弧形闸门结构对称位置多损伤识别问题，无论是基于柔度灵敏度的损伤识别方法，还是基于应变变化率的损伤识别方法，对于结构损伤的识别效果均不理想，容易造成单元误判和损伤程度识别偏差较大的问题。采用信息融合技术，基于D-S证据理论和Bayes定理，将柔度灵敏度法和应变变化率法的损伤识别结果进行融合。仿真结果表明：两种方法融合后的识别结果相差不大，与单一动静力损伤识别方法相比，基于信息融合的损伤识别方法能够有效提高识别的准确性，在水工结构損伤识别领域有较好的应用前景。

关键词：损伤识别；信息融合；弧形闸门；D-S证据理论；Bayes定理

近年来，高坝泄水建筑物的安全问题在水利工程界受到广泛关注，诸如闸门这类轻薄型水工泄流结构，服役过程中长期受到高速水动力荷载作用，极易引起支臂振动，出现疲劳损伤，诱发闸门失事，严重的甚至影响大坝的安全。

国内外众多学者利用结构的动力测试信息对闸门结构进行损伤识别。Mostafiz等研究了闸门的动力特性；尹涛提出了一种基于信赖域算法的损伤识别方法，弧形闸门结构数值仿真和模型试验结果均证明该方法能较好地识别结构损伤；李火坤等在不考虑弧形闸门结构对称损伤前提下，以结构正则化频率变化率作为损伤指标，实现了结构损伤的定位识别；张宇驰将弧形闸门结构柔度灵敏度作为损伤指标，较为准确地识别出损伤单元，避免了对称单元误判的产生，但在对称位置多单元损伤工况下，会产生支铰单元的误判。以上多数损伤识别方法只有在某些特定条件下能够较好地实现结构的损伤识别，但在一些多损伤识别问题上往往出现损伤单元误判等现象。因此，单一动力损伤特征量难以达到全面识别闸门结构损伤的目的。

目前，现有大型水工结构都具有完备的健康监测系统，如测量局部静态信息（应变、渗压等）的监测仪器、测量整体动态信息（加速度、位移）的传感器。基于多源信息融合技术，充分利用结构静态和动态信息，获得对同一损伤的一致性描述，实现对水工泄流结构实际健康状态的评估。现有信息融合算法繁多，不同融合算法对于结构损伤敏感程度往往差异较大，不同算法的适用条件也有所不同。其中D-S证据理论和Bayes定理两种融合算法应用最为普遍。为此，本文简要介绍了D-S证据理论和Bayes定理两种信息融合损伤识别方法的基本原理，结合弧形闸门结构数值算例，将柔度灵敏度法和应变变化率法的识别结果进行融合，对比分析不同损伤识别方法的识别效果。