SIA OpenIR  > 工业控制网络与系统研究室
基于人工免疫模式识别的结构损伤检测与分类算法
其他题名Structural Damage Detection and Classification Algorithm Based on Artificial Immune Pattern Recognition
周悦; 唐世; 贾雪松; 张东伟; 臧传治
作者部门工业控制网络与系统研究室
关键词人工免疫 结构健康监测 克隆 非线性参数
发表期刊沈阳建筑大学学报(自然科学版)
ISSN2095-1922
2013
卷号29期号:2页码:378-384
产权排序2
资助机构国家自然科学基金项目(61100159);; 辽宁教育厅基金项目(L2011093);; 辽宁省自然科学基金项目(201102180);; 住房和城乡建设部项目(2010-k9-51)
摘要目的研究人工免疫系统的自治性、主动性、自适应及学习和记忆的仿生机理,来解决结构健康监测中的结构损伤识别和分类问题.方法通过模仿免疫识别和学习机理,提出一种基于Diagonal距离的人工免疫模式识别的结构损伤分类算法,并在IASC-ASCE SHM工作小组所提出的benchmark模型上对结构模式分类进行了实验测试.结果仿真实验表明基于Diagonal距离所得到的分类成功率要略高于Euclidean距离和Mahalanobis距离所得到的分类成功率;基于Diagonal距离研究了克隆率和记忆细胞替代阈值对分类成功率的影响,只要选取合适的参数值,就能获得较高的分类成功率.结论基于Diagonal距离的人工免疫模式识别的结构损伤检测和分类算法通过免疫学习和进化,产生高质量的记忆细胞,从而有效识别各种结构损伤模式.
其他摘要For the structure health monitoring, this paper studies the structural damage detection and classification problems using the artificial immune system which has the extremely powerful capabilities of autonomy, initiative, adaptive and the bionic principle between learning and memory. An artificial immune pattern recognition and structural detection classification algorithm based on diagonal distance is proposed through imitating the immune recognition and learning mechanism. With the structure of benchmark proposed by the IASC-ASCE SHM working group as the platform, the damage detection and classification are tested. The simulation results show the classification rate based on the diagonal distance is better than Euclidean and Ma- halanobis. The relationship between the classification rate and the parameters which are clone rate and memory cell replacement threshold value is tested based on the diagonal distance, which show that the cloning rate should try to choose suitable parameter values in order to get a better classification success rate. The algorithm based on the immune learning and evolution can produce the high quality memory cells which effectively identify all kinds of structural damage model.
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/12536
专题工业控制网络与系统研究室
作者单位1.沈阳建筑大学信息与控制工程学院
2.中国科学院沈阳自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
周悦,唐世,贾雪松,等. 基于人工免疫模式识别的结构损伤检测与分类算法[J]. 沈阳建筑大学学报(自然科学版),2013,29(2):378-384.
APA 周悦,唐世,贾雪松,张东伟,&臧传治.(2013).基于人工免疫模式识别的结构损伤检测与分类算法.沈阳建筑大学学报(自然科学版),29(2),378-384.
MLA 周悦,et al."基于人工免疫模式识别的结构损伤检测与分类算法".沈阳建筑大学学报(自然科学版) 29.2(2013):378-384.
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文件名: 基于人工免疫模式识别的结构损伤检测与分类算法.pdf
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