[摘要]本文分別對(duì)基于動(dòng)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(jiǎn)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(guó)內(nèi)外的主要研究成果。敘述了將動(dòng)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(dòng)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(lái)應(yīng)用于橋梁結(jié)構(gòu)的損傷診斷，并對(duì)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(dòng)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(yùn)輸事業(yè)的發(fā)展，我國(guó)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(shí)間的推移，橋梁老化、損傷的數(shù)量和程度還會(huì)繼續(xù)增加。對(duì)既有橋梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行損傷檢測(cè)和評(píng)估，充分了解橋梁的實(shí)際狀況，及時(shí)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(shí)修復(fù)橋梁結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)經(jīng)過(guò)修復(fù)后，不僅可以恢復(fù)承載能力，延長(zhǎng)使用壽命，而且對(duì)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(dòng)力特性參數(shù)的橋梁結(jié)構(gòu)損傷診斷
　　長(zhǎng)期以來(lái)，基于動(dòng)力特性的結(jié)構(gòu)故障診斷方法一直是國(guó)際學(xué)術(shù)界和工程界關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)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(xiàn)性映射法。
　　從邏輯上講，要進(jìn)行橋梁結(jié)構(gòu)損傷診斷，首先需要解決損傷識(shí)別指標(biāo)的選擇問(wèn)題，即決定以哪些物理量為依據(jù)能夠更好地識(shí)別和標(biāo)定損傷的位置和程度。從損傷識(shí)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(shí)量，從經(jīng)濟(jì)的角度出發(fā)，頻率是工程上最簡(jiǎn)單、最經(jīng)濟(jì)、最實(shí)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(shí)特性使測(cè)量點(diǎn)可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行定制，這些都是基于頻率損傷辨識(shí)的優(yōu)勢(shì)所在。而且在實(shí)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(shí)。而對(duì)于振型數(shù)據(jù)，在工程實(shí)際中可以通過(guò)結(jié)構(gòu)振動(dòng)測(cè)試手段在結(jié)構(gòu)無(wú)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(jìn)行損傷診斷。
　　結(jié)構(gòu)的動(dòng)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(dòng)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(huì)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(dòng)態(tài)特性的變化來(lái)診斷結(jié)構(gòu)損傷的類(lèi)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(jī)制上模擬人腦信息處理機(jī)制的信息系統(tǒng)，其不但具有數(shù)值處理的一般計(jì)算能力，而且還具有處理知識(shí)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(jì)40年代，至今已有半個(gè)多世紀(jì)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(diǎn)是僅僅借助樣本數(shù)據(jù)，無(wú)須建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，就可對(duì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)由R。空間（n為輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)）到R。空間(m為輸出節(jié)點(diǎn)數(shù))的高度非線(xiàn)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(shí)現(xiàn)輸入?yún)��?shù)與橋梁損傷狀態(tài)之間的非線(xiàn)性映射，而無(wú)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(lái)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(guò)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(diǎn)外，有一層或多層的隱層節(jié)點(diǎn)，同層節(jié)點(diǎn)中沒(méi)有任何耦合。輸入信號(hào)從輸入層節(jié)點(diǎn)依次通過(guò)各隱層節(jié)點(diǎn)，然后傳到輸出層節(jié)點(diǎn)，每一層節(jié)點(diǎn)的輸出只影響下一層節(jié)點(diǎn)的輸出。每個(gè)節(jié)點(diǎn)為單個(gè)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(diǎn)的單元特性有時(shí)為線(xiàn)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(hào)沿原來(lái)的連接通路返回通過(guò)修改各層神經(jīng)元的權(quán)值使得誤差信號(hào)最小。BP網(wǎng)絡(luò)可看成是一從輸入到輸出的高度非線(xiàn)性映射。道路、橋梁是國(guó)家重要的生命線(xiàn)工程，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)它們展開(kāi)健康檢測(cè)與診斷意義重大。
　　3動(dòng)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(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，輸入特征參數(shù)的選擇對(duì)其學(xué)習(xí)時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)泛化能力影響巨大。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剛開(kāi)始用于結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別與檢測(cè)時(shí)，用振動(dòng)信號(hào)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過(guò)于復(fù)雜且訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。Tsou和Shen于1994年運(yùn)用固有頻率的變化和動(dòng)力殘余矢量的變化作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入來(lái)進(jìn)行損傷檢測(cè)，分別用3個(gè)自由度的彈簧質(zhì)子系統(tǒng)和8個(gè)自由度的彈簧質(zhì)子系統(tǒng)來(lái)驗(yàn)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(píng)估方法，該方法使用多個(gè)定量指標(biāo)和BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)經(jīng)過(guò)地震破壞后的多層建筑進(jìn)行了損傷識(shí)別與評(píng)估。該方法使用3個(gè)經(jīng)驗(yàn)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(gè)O～1之間的數(shù)。用60個(gè)樣本數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，32個(gè)樣本數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并與線(xiàn)性回歸法進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的正確識(shí)別率比線(xiàn)性回歸法提高了25%。
　　考慮到開(kāi)裂程度、強(qiáng)度降低程度和使用時(shí)間等因素對(duì)建筑物性能的影響，王恒棟將開(kāi)裂程度、強(qiáng)度降低程度和使用時(shí)間作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，對(duì)舊有結(jié)構(gòu)的性能進(jìn)行了損傷評(píng)估。同年Ma。，i等人用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)檢驗(yàn)振動(dòng)過(guò)程中結(jié)構(gòu)參數(shù)的變化，他們用相對(duì)位移和相對(duì)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(xiàn)性系統(tǒng)和非線(xiàn)性系統(tǒng)兩個(gè)算例驗(yàn)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(xiàn)性系統(tǒng)識(shí)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(lái)近似識(shí)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(duì)損傷定位的影響，同時(shí)還討論了不同隱含層單元數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響。1999年Ni等人研究了輸人參數(shù)對(duì)用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行損傷檢測(cè)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(jìn)行了損傷定位和損傷程度的預(yù)報(bào)。同年，王柏生研究了模型誤差對(duì)有不同網(wǎng)絡(luò)輸入的BP網(wǎng)絡(luò)損傷識(shí)別的影響，研究發(fā)現(xiàn)，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行損傷識(shí)別時(shí)，模型誤差的影響很小，在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)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(mén)結(jié)合系統(tǒng)識(shí)別、振動(dòng)理論、振動(dòng)測(cè)試技術(shù)、信號(hào)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(cè)系統(tǒng)中不含結(jié)構(gòu)模型，因而無(wú)自動(dòng)損傷識(shí)別的能力。但是根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜非線(xiàn)性問(wèn)題時(shí)的特點(diǎn)，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(cè)系統(tǒng)的不同部分，可以對(duì)服役橋梁進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。相信基于動(dòng)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(huì)有很好的發(fā)展前景，而且也將為特大橋梁的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)提供可能。
　　參考文獻(xiàn)：
　　1. 吳皓瑩,姜德生;基于藍(lán)牙傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的橋梁健康監(jiān)測(cè)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(cè)系統(tǒng)研究[D];西南交通大學(xué);2003年