[摘要]本文分別對基于動力特性和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁結(jié)構(gòu)損傷診斷作了簡要介紹，并且介紹了橋梁損傷智能診斷中常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)及其國內(nèi)外的主要研究成果。敘述了將動力特性參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，將基于動力特性參數(shù)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷診斷方法結(jié)合起來應(yīng)用于橋梁結(jié)構(gòu)的損傷診斷，并對此結(jié)合法在橋梁損傷智能診斷方面作了展望。
　　[關(guān)鍵詞]動力特性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，橋梁損傷，智能診斷
　　引言
　　由于交通運輸事業(yè)的發(fā)展，我國已修建了大量的橋梁，但值得注意的是有許多已發(fā)生老化、損傷現(xiàn)象。隨著時間的推移，橋梁老化、損傷的數(shù)量和程度還會繼續(xù)增加。對既有橋梁結(jié)構(gòu)進行損傷檢測和評估，充分了解橋梁的實際狀況，及時診斷出局部損傷的位置以及損傷程度，就能使維修人員制定出正確的維修策略，及時修復(fù)橋梁結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)經(jīng)過修復(fù)后，不僅可以恢復(fù)承載能力，延長使用壽命，而且對于避免災(zāi)難性事故的發(fā)生，保障人們的生命安全也有重要的意義。
　　1基于動力特性參數(shù)的橋梁結(jié)構(gòu)損傷診斷
　　長期以來，基于動力特性的結(jié)構(gòu)故障診斷方法一直是國際學(xué)術(shù)界和工程界關(guān)注的熱點問題，但至今仍缺乏有效的解決方案。這些研究工作大致可以分為：基于模態(tài)模型的解析法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的非線性映射法。
　　從邏輯上講，要進行橋梁結(jié)構(gòu)損傷診斷，首先需要解決損傷識別指標(biāo)的選擇問題，即決定以哪些物理量為依據(jù)能夠更好地識別和標(biāo)定損傷的位置和程度。從損傷識別能力上，模態(tài)頻率、模態(tài)振型、應(yīng)變模態(tài)、柔度矩陣等都是很好的損傷標(biāo)識量，從經(jīng)濟的角度出發(fā)，頻率是工程上最簡單、最經(jīng)濟、最實用的、最易獲得的模態(tài)參數(shù)，精度又容易保證。另外，頻率的整體辨識特性使測量點可以根據(jù)實際情況進行定制，這些都是基于頻率損傷辨識的優(yōu)勢所在。而且在實際工程應(yīng)用中，就有相當(dāng)成功的應(yīng)用，完全可勝任損傷的辨識。而對于振型數(shù)據(jù)，在工程實際中可以通過結(jié)構(gòu)振動測試手段在結(jié)構(gòu)無損傷狀況下獲得，并且精度較高，利用振型數(shù)據(jù)也可以進行損傷診斷。
　　結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性是結(jié)構(gòu)的固有特性。任何結(jié)構(gòu)都可以看作是由質(zhì)量、剛度、阻尼矩陣構(gòu)成的動力學(xué)系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)一旦受到損傷或發(fā)生故障，結(jié)構(gòu)的物理參數(shù)會隨之發(fā)生變化，從而導(dǎo)致系統(tǒng)的傳遞函數(shù)和模態(tài)參數(shù)的改變。因此，模態(tài)參數(shù)的改變可以視為結(jié)構(gòu)損傷發(fā)生的標(biāo)志，利用損傷發(fā)生前后結(jié)構(gòu)動態(tài)特性的變化來診斷結(jié)構(gòu)損傷的類型、損傷位置以及損傷的程度。結(jié)構(gòu)的任意階頻率變化均包含了結(jié)構(gòu)損傷部分的損傷程度信息，因此，引用結(jié)構(gòu)的低階固有頻率變化量作為判斷結(jié)構(gòu)損傷的特征量是可行的。
　　2基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁結(jié)構(gòu)損傷診斷
　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在物理機制上模擬人腦信息處理機制的信息系統(tǒng)，其不但具有數(shù)值處理的一般計算能力，而且還具有處理知識的思維、學(xué)習(xí)、記憶能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生于20世紀40年代，至今已有半個多世紀的歷程。
　　目前應(yīng)用于結(jié)構(gòu)損傷診斷領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要為多層前饋性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前工程應(yīng)用最廣泛的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它的最大特點是僅僅借助樣本數(shù)據(jù)，無須建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，就可對系統(tǒng)實現(xiàn)由R。空間（n為輸入節(jié)點數(shù)）到R。空間(m為輸出節(jié)點數(shù))的高度非線性映射。故在橋梁損傷診斷應(yīng)用中，可以直接使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)輸入?yún)��?shù)與橋梁損傷狀態(tài)之間的非線性映射，而無須建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。而且，這種映射結(jié)果的精度一般可由足夠的訓(xùn)練樣本（由仿真數(shù)據(jù)得到）來保證。BP網(wǎng)絡(luò)是一單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)。BP算法的學(xué)習(xí)過程由正向傳播和反向傳播組成。網(wǎng)絡(luò)除輸入、輸出節(jié)點外，有一層或多層的隱層節(jié)點，同層節(jié)點中沒有任何耦合。輸入信號從輸入層節(jié)點依次通過各隱層節(jié)點，然后傳到輸出層節(jié)點，每一層節(jié)點的輸出只影響下一層節(jié)點的輸出。每個節(jié)點為單個神經(jīng)元，其單元特性（傳遞函數(shù)）通常為Sigmoid型函數(shù)，但在輸出層中，節(jié)點的單元特性有時為線性函數(shù)。如果輸出層不能得到期望的輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回通過修改各層神經(jīng)元的權(quán)值使得誤差信號最小。BP網(wǎng)絡(luò)可看成是一從輸入到輸出的高度非線性映射。道路、橋梁是國家重要的生命線工程，運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對它們展開健康檢測與診斷意義重大。
　　3動力特性參數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的橋梁結(jié)構(gòu)損傷診斷
　　對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，輸入特征參數(shù)的選擇對其學(xué)習(xí)時間和網(wǎng)絡(luò)泛化能力影響巨大。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剛開始用于結(jié)構(gòu)損傷識別與檢測時，用振動信號作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜且訓(xùn)練時間過長。Tsou和Shen于1994年運用固有頻率的變化和動力殘余矢量的變化作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入來進行損傷檢測，分別用3個自由度的彈簧質(zhì)子系統(tǒng)和8個自由度的彈簧質(zhì)子系統(tǒng)來驗證所提方法的有效性。同年，Stephens和Vanluchene描述了一種結(jié)構(gòu)安全狀態(tài)的評估方法，該方法使用多個定量指標(biāo)和BP網(wǎng)絡(luò)對經(jīng)過地震破壞后的多層建筑進行了損傷識別與評估。該方法使用3個經(jīng)驗性的定量指標(biāo)即最大位移、建筑物的累積能量耗散、剛度退化作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，輸出為一個O～1之間的數(shù)。用60個樣本數(shù)據(jù)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，32個樣本數(shù)據(jù)來檢驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并與線性回歸法進行了比較，發(fā)現(xiàn)運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的正確識別率比線性回歸法提高了25%。
　　考慮到開裂程度、強度降低程度和使用時間等因素對建筑物性能的影響，王恒棟將開裂程度、強度降低程度和使用時間作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，對舊有結(jié)構(gòu)的性能進行了損傷評估。同年Ma。，i等人用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢驗振動過程中結(jié)構(gòu)參數(shù)的變化，他們用相對位移和相對速度作為網(wǎng)絡(luò)輸入，恢復(fù)力作為網(wǎng)絡(luò)輸出，分別用線性系統(tǒng)和非線性系統(tǒng)兩個算例驗證了方法的有效性；他們還于2000年提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)識別方法。Kaminsk提出了固有頻率的變化作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入來近似識別損傷的位置，他研究了數(shù)據(jù)未處理（固有頻率）、數(shù)據(jù)處理后（損傷前后頻率變化比、標(biāo)準(zhǔn)化的損傷前后頻率變化比）對損傷定位的影響，同時還討論了不同隱含層單元數(shù)對網(wǎng)絡(luò)性能的影響。1999年Ni等人研究了輸人參數(shù)對用BP網(wǎng)絡(luò)進行損傷檢測效果的影響，提出了既考慮頻率變化又考慮模態(tài)組分的組合模態(tài)損傷指標(biāo)，并將其作為網(wǎng)絡(luò)的輸入進行了損傷定位和損傷程度的預(yù)報。同年，王柏生研究了模型誤差對有不同網(wǎng)絡(luò)輸入的BP網(wǎng)絡(luò)損傷識別的影響，研究發(fā)現(xiàn)，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行損傷識別時，模型誤差的影響很小，在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時用10%的模型誤差是可以接受的。
　　4展望
　　橋梁損傷診斷是一門結(jié)合系統(tǒng)識別、振動理論、振動測試技術(shù)、信號采集與分析、結(jié)構(gòu)智能控制等技術(shù)的學(xué)科。而目前的橋梁監(jiān)測系統(tǒng)中不含結(jié)構(gòu)模型，因而無自動損傷識別的能力。但是根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜非線性問題時的特點，結(jié)合橋梁模型的有限元分析，將其用于橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)的不同部分，可以對服役橋梁進行實時監(jiān)測。相信基于動力特性參數(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁結(jié)構(gòu)損傷診斷會有很好的發(fā)展前景，而且也將為特大橋梁的實時監(jiān)測提供可能。
　　參考文獻：
　　1. 吳皓瑩,姜德生;基于藍牙傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)[J];傳感器技術(shù);2005年11期
　　2. 吳大宏;基于遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)研究[D];西南交通大學(xué);2003年