基于均匀初始化GMM的导波HMM的结构时变损伤评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于均匀初始化GMM（高斯混合模型）的导波HMM（隐马尔科夫模型）的结构时变损伤评估方法，属于航空结构健康监测领域。本发明专利技术提出一种基于均匀初始化GMM的导波HMM算法，首先采用均匀初始化GMM拟合时变影响下导波特征的分布，用于HMM初始化，构建表征结构损伤状态的动态概率HMM模型。然后将航空结构待监测状态中获取的导波信号特征依次带入概率模型中，基于损伤评估机制评估结构最有可能的损伤状态。本发明专利技术采用均匀初始化GMM用于HMM初始化，有效解决了HMM训练不稳定问题，提高了航空结构时变损伤评估的稳定性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
基于均匀初始化GMM的导波HMM的结构时变损伤评估方法
本专利技术涉及一种基于均匀初始化GMM(高斯混合模型)的导波HMM(隐马尔科夫模型)的结构时变损伤评估方法，属于航空结构健康监测方法

技术介绍
近年来，结构健康监测方法正逐步从理论研究转向航空工程应用。在面向工程应用过程中，可靠的损伤评估是其面临的重要挑战之一。在航空实际应用过程中，多变的时变环境和严峻的服役条件常常导致难以正确解释结构监测信号。时变因素，例如温度、载荷、变边界条件等，其导致监测信号的变化常常掩盖因损伤引起的结构中信号的微小变化，使得提取出的信号特征无法正确反应结构的真实状态，这导致许多在实验室中进展顺利的结构健康监测方法难以有效解释时变环境下信号的变化，从而导致结构状态的不可靠评估。HMM作为一种强模式识别工具，适用于对随机过程的动态时间序列建模，尤其是非平稳信号，目前已经成功应用于许多领域，包括语音识别、手写识别、图像识别。近年来，基于HMM的方法已经开始应用于机械故障诊断，研究表明HMM可以用于改进服役不确定性下的故障诊断。同时，HMM方法也在基于导波的结构健康监测领域开展了尝试研究，研究表明将导波-结构健康监测方法与HMM相结合来解决时变损伤评估问题是一种非常有前景的方法。但现有的研究并不充分，大多数研究直接应用HMM，没有考虑对其性能的改进。而HMM的构建对初始参数敏感，不同的参数初始化会得到不同的训练模型及损伤评估结果。现有的基于HMM的损伤评估方法中，模型参数初始值通过基于k-means的方法获取。由于k-means聚类方法随机选取聚类中心、基于欧式距离实现聚类，聚类结果受初始聚类中心影响，无法保证结构的稳定性和可靠性。将其用于HMM初始化会进一步影响训练模型的性能，从而影响损伤评估结果。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提出了一种基于均匀初始化GMM(高斯混合模型)的导波HMM(隐马尔科夫模型)的结构时变损伤评估方法，将基于主动导波的结构健康监测方法与HMM相结合，并采用均匀初始化GMM拟合导波特征用于HMM初始化，有效解决了HMM训练不稳定问题；同时，均匀初始化GMM采用不同数目的高斯分量的加权组合来逼近航空结构中信号特征的复杂分布，更加可靠、接近数据的真实分布，从而保证了HMM初始值及训练结果的可靠性，实现对时变影响下航空结构的稳定可靠的损伤状态评估。本专利技术为解决其技术问题采用如下技术方案：一种基于均匀初始化GMM的导波HMM的结构时变损伤评估方法，包括如下步骤：(1)在对航空结构各损伤状态下损伤因子观测值的分布构建动态概率HMM过程中，对各损伤状态下高斯分量的权值和后验概率进行均匀初始化；设定高斯分量个数M，均匀赋值第m个高斯分量的初始权值和t时刻的损伤因子观测值属于第m个高斯分量的初始后验概率如下(2)基于该初始权值和后验概率，结合各损伤状态下的损伤因子观测值序列，采用最大期望算法更新表征各损伤状态的GMM模型参数，直至收敛；(3)采用收敛后GMM模型参数初始化HMM，训练稳定的动态概率HMM模型；将结构在待监测状态下获取的损伤因子观测值序列带入训练HMM中，对时变条件下航空结构待监测状态进行损伤评估。步骤(3)中对时变条件下航空结构待监测状态进行损伤评估的具体过程如下：首先采集结构已知状态中的导波信号，提取损伤因子组成训练观测值序列；结合训练观测值序列的复杂分布设定结构各损伤状态下GMM的分量数M，均匀赋值各高斯分量的初始权值和初始后验概率其中m为高斯分量的序号，t对应损伤因子的采集时间；基于该模型初始值，采用最大期望算法迭代更新HMM中表征各损伤状态的GMM的均值和协方差矩阵，第z次迭代时第m个高斯分量的均值和协方差的更新如下所示：式中T为各隐含状态的训练观测值序列长度，和分别表示第z-1次迭代时第m个高斯分量的权值和后验概率，ot为t时刻的观测值，表示对转置；结合更新后的均值和协方差，重估计第z次迭代时第m个高斯分量的权值和后验概率如下所示：其中：m和c均表示高斯分量序号，为第z-1次迭代时第c个高斯分量的权值，为第z次迭代时第c个高斯分量的均值、协方差和概率密度函数，表征第z次迭代时第m个高斯分量的概率密度函数，即其中d是数据的维度，表示对转置，π为圆周率；重复上述更新过程，直到GMM收敛；将表征结构损伤状态观测值概率分布的均匀初始化GMM用于HMM参数初始化，采用Baum-Welch算法建模表征时变航空结构不同损伤状态的动态概率HMM模型；最后，采集航空结构待监测状态下的导波信号并提取损伤因子，带入所构建基于均匀初始化GMM的动态概率HMM模型中，结合基于最大平滑后验概率的时变损伤评估机制评估航空结构的待监测状态。本专利技术的有益效果如下：本专利技术提出了一种基于均匀初始化GMM的导波HMM的结构时变损伤评估方法，采用均匀初始化GMM方法用于HMM参数初始化，有效解决了HMM训练不稳定问题，从而保证了基于导波HMM时变损伤评估方法的性能，提高了航空结构时变损伤评估的稳定性和可靠性。附图说明图1为本专利技术方法的整体框架及流程图。图2(a)为实施例的被监测结构及压电传感器布置的正面分布图，图2(b)为实施例的被监测结构及压电传感器布置的反面分布图。图3为被监测结构的均匀初始化GMM聚类分布图。图4为表征航空结构损伤状态的动态概率HMM模型图。图5(a)为测试数据从属于健康状态S1的后验概率图，图5(b)为测试数据从属于轻微损伤状态S2的后验概率图，图5(c)为测试数据从属于中等损伤I状态S3的后验概率图，图5(d)为测试数据从属于中等损伤II状态S4的后验概率图。图6(a)为测试数据从属于健康状态S1的平滑后验概率图，图6(b)为测试数据从属于轻微损伤状态S2的平滑后验概率图，图6(c)为测试数据从属于中等损伤I状态S3的平滑后验概率图，图6(d)为测试数据从属于中等损伤II状态S4的平滑后验概率图。图7为被监测结构的测试数据的损伤评估结果图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术创造的技术方案进行详细说明。图1是本专利技术的方法工作流程示意图，方法步骤如下：(1)在航空结构服役过程中，采用基于主动导波的结构健康监测方法对结构损伤状态进行在线监测，通过集成在结构上的压电片传感器和结构健康监测系统采集时变条件下不同损伤状态的结构导波信号，提取损伤敏感特征计算损伤因子，建立损伤因子观测值序列O＝{o1,o2,...,oY}，其中观测值下标对应导波信号采集时刻，o1、o2和oY分别为t＝1、2、Y时刻的导波信号的损伤因子观测值。(2)采用均匀初始化GMM拟合各损伤状态下的损伤因子观测值序列。均匀初始化GMM作为一种特殊初始化的GMM，用于表征各损失状态下的导波特征的概率分布F(ot)，其表达式如下：其中M为高斯分量的个数，wm、μm和Covm为第m个高斯分量的权值、均值和协方差，ot为t时刻的观测值，fm(ot|μm,Covm)是第m个高斯分量的概率密度函数：其中：d是数据的维度，(ot-μm)'表示对(ot-μm)转置，π为圆周率；首先依据损伤因子观测值序列的实际分布设定各损伤状态的高斯分量个数M，均匀赋值各分量的初始权值和t时刻观测值属于第m个高斯分量的初始后验概率如下所示采用最大期望算法对初始模型参数本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于均匀初始化GMM的导波HMM的结构时变损伤评估方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)在对航空结构各损伤状态下损伤因子观测值的分布构建动态概率HMM过程中，对各损伤状态下高斯分量的权值和后验概率进行均匀初始化；设定高斯分量个数M，均匀赋值第m个高斯分量的初始权值

【技术特征摘要】
1.一种基于均匀初始化GMM的导波HMM的结构时变损伤评估方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)在对航空结构各损伤状态下损伤因子观测值的分布构建动态概率HMM过程中，对各损伤状态下高斯分量的权值和后验概率进行均匀初始化；设定高斯分量个数M，均匀赋值第m个高斯分量的初始权值和t时刻的损伤因子观测值属于第m个高斯分量的初始后验概率如下(2)基于该初始权值和后验概率，结合各损伤状态下的损伤因子观测值序列，采用最大期望算法更新表征各损伤状态的GMM模型参数，直至收敛；(3)采用收敛后GMM模型参数初始化HMM，训练稳定的动态概率HMM模型；将结构在待监测状态下获取的损伤因子观测值序列带入训练HMM中，对时变条件下航空结构待监测状态进行损伤评估。2.根据权利要求1所述的基于均匀初始化GMM的导波HMM的结构时变损伤评估方法，其特征在于，步骤(3)中对时变条件下航空结构待监测状态进行损伤评估的具体过程如下：首先采集结构已知状态中的导波信号，提取损伤因子组成训练观测值序列；结合训练观测值序列的复杂分布设定结构各损伤状态下GMM的分量数M，均匀赋值各高斯分量的初始权值和初始后验概率其中m为高斯分量的序号，t对应损伤因子的采集时间；基于该模型初始值，采用最大期望算法迭代更新HMM中表征各损伤状态的GMM的均值和协方差矩阵，第z次迭代时第m个高斯分量的均值和协方差的更新如下所示：

【专利技术属性】
技术研发人员：袁慎芳，张巾巾，邱雷，陈健，梅寒飞，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32