【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工程结构健康监测，且特别是有关于一种基于条件控制的双可靠性评价方法。
技术介绍
1、结构健康监测（structural health monitoring, shm）方法利用集成在结构内部或表面的传感器，在线实时获取与结构健康状态相关的信号，通过特定的信号处理和力学建模分析方法，提取与损伤相关的信号特征，再利用损伤诊断方法实现对结构健康状态的评估及对损伤扩展和剩余寿命的预测，最终指导结构设计、任务决策和后勤维护保障。因此近几十年来，结构健康监测方法得到了广泛的关注与研究。
2、为了推动结构健康监测方法的大规模工程应用，结构健康监测的可靠性评价是一个亟待解决的关键问题。现有的结构健康监测的可靠性评价研究大多直接参考常规的无损检测可靠性评价方法，如采用hit/miss数据和“ âvs a”数据分析技术，在评价损伤检出可靠性时，评价指标有：检出率（probability of detection，pod）、误报率（probability offalse alarm，pfa）以及受训者工作特性（receiver operating characteristic，roc）曲线等。然而，现有评价技术缺乏对应用这些指标很重要的评价条件的关注。在结构健康监测可靠性评价方面，由于结构健康监测方法通常在结构服役中在线应用，因此存在大量不确定因素。同时，不同的应用场景可能有不同的几种主要的关键不确定性因素。在这些不同的情况下，如何评价结构健康监测的可靠性并为用户提供有用
技术实现思路
1、本专利技术旨在提供一种基于条件控制的双可靠性评价方法，包括通过控制服役条件影响因素，在近似重复性条件下，首先评价结构健康监测在线监测传感器及监测系统自身可靠性；进一步引入关键服役影响因素，在中间评价条件下，评价结构健康监测在线监测可靠性。
2、为达到上述目的，本专利技术技术方案是：
3、基于条件控制的双可靠性评价方法，包括，
4、步骤s1，通过控制服役条件影响因素，在近似重复性条件下，首先评价结构健康监测在线监测传感器及监测系统自身可靠性；
5、步骤s2，引入关键服役影响因素，在中间评价条件下，评价结构健康监测在线监测可靠性。
6、进一步地，上述步骤s1包括，
7、步骤s11，设计并制造同一批次的相同结构件；
8、步骤s12，控制特定形貌和尺寸的损伤；
9、步骤s13，控制批量传感器性能、传感器/结构一体化集成方法的一致性；
10、步骤s14，控制室温、室压监测环境，使用同一台结构健康监测系统及其内部固定的诊断算法对结构损伤进行监测，获取在近似重复性测试条件下的真实损伤尺寸下对应的结构健康监测诊断结果，构建可靠性评价的数据集；
11、步骤s15，在近似重复性条件下，根据所述步骤s14中获取的可靠性评价的数据集，评价结构健康监测的监测准确度；
12、步骤s16，在近似重复性条件下，根据所述步骤s14中获取的可靠性评价的数据集，评价结构健康监测的监测不确定度。
13、进一步地，所述步骤s2包括，
14、步骤s21，根据面向单机应用时的条件控制需求，对单机特定被监测结构、损伤、传感器性能、传感器/结构一体化集成方法、结构健康监测系统及其内部固定的诊断算法采用和步骤s1中相同的控制条件进行一致性控制；
15、步骤s22，根据应用中单机服役场景，引入关键服役因素影响的中间评价条件；
16、步骤s23，控制其他服役因素的影响；
17、步骤s24，使用同一台结构健康监测系统及其内部固定的诊断算法对结构损伤进行监测，获取在关键服役条件下的真实损伤尺寸下对应的结构健康监测诊断结果，构建可靠性评价的数据集；
18、步骤s25，在上述引入关键服役因素影响的中间评价条件下，根据所述步骤s24中获取的可靠性评价的数据集，评价结构健康监测的监测准确度；
19、步骤s26，在上述引入关键服役因素影响的中间评价条件下，根据所述步骤s24中获取的可靠性评价的数据集，评价结构健康监测的监测不确定度。
20、进一步地，在步骤s15和步骤s25中，采用pod曲线来评价结构健康监测损伤报警能力的监测准确度；
21、建立结构健康监测诊断结果及真实损伤尺寸的关系如下：
22、
23、其中， f(.)和 g(.)表示必要的变换函数以使与呈线性关系； β1为斜率； β0为截距；为噪声项，服从均值为0，标准偏差为的正态分布；
24、定义监测阈值，pod表示为诊断结果大于监测阈值的概率，其计算方法如下：
25、其中，为标准正态累积分布，其中均值为：；标准偏差为，表示噪声项的标准偏差；表示结构健康监测系统的诊断结果。
26、进一步地，在步骤s16和步骤s26中，采用pod单侧置信区间来评价结构健康监测损伤报警能力的监测不确定度，其中为pod单侧置信区间的下限，其计算方法如下：
27、，
28、为置信概率。
29、进一步地，在步骤s16和步骤s26中，采用指标来表征结构健康监测系统能可靠检测出的最小损伤尺寸。
30、进一步地，在步骤s15和步骤s25中，采用最大绝对误差、均方根误差指标评价结构健康监测损伤尺寸定量能力的监测准确度；
31、其中，最大绝对误差为：
32、 ；
33、其中，均方根误差为：
34、
35、式中：表示结构健康监测系统定量化诊断的总次数；表示第 i次诊断时，结构上制造的真实损伤尺寸；表示真实损伤尺寸下对应的结构健康监测诊断结果。
36、进一步地，在步骤s16和步骤s26中，采用标准偏差或置信概率或置信区间评价结构健康监测损伤尺寸定量能力的监测不确定度；
37、其中，标准偏差的计算公式如下：
38、
39、式中：表示结构健康监测系统定量化诊断的总次数；表示结构健康监测多次诊断结果的均值；
40、其中，置信概率表示为结构健康监测损伤尺寸定量诊断结果出现在以均值为中心的一个置信区间内的概率，其中，表示上半置信区间宽度，表示下半置信区间宽度；
41、其中，置信区间上下限的计算方法为：
42、
43、式中，表示上半置信区间宽度，表本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于条件控制的双可靠性评价方法，其特征在于，包括，
2.如权利要求1所述基于条件控制的双可靠性评价方法，其特征在于，所述步骤S1包括，
3.如权利要求2所述基于条件控制的双可靠性评价方法，其特征在于，所述步骤S2包括，
4.如权利要求3所述基于条件控制的双可靠性评价方法，其特征在于，在步骤S15和步骤S25中，采用POD曲线来评价结构健康监测损伤报警能力的监测准确度；
5.如权利要求4所述基于条件控制的双可靠性评价方法，其特征在于，在步骤S16和步骤S26中，采用POD单侧置信区间来评价结构健康监测损伤报警能力的监测不确定度，其中为POD单侧置信区间的下限，其计算方法如下：
6.如权利要求5所述基于条件控制的双可靠性评价方法，其特征在于，在步骤S16和步骤S26中，采用指标来表征结构健康监测系统能可靠检测出的最小损伤尺寸。
7.如权利要求3所述基于条件控制的双可靠性评价方法，其特征在于，在步骤S15和步骤S25中，采用最大绝对误差、均方根误差指标评价结构健康监测损伤尺寸定量能力的监测准确度；
9.一种设备，其特征在于，所述设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1-8中任意一项所述基于条件控制的双可靠性评价方法。
10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任意一项所述基于条件控制的双可靠性评价方法。
...【技术特征摘要】
1.基于条件控制的双可靠性评价方法，其特征在于，包括，
2.如权利要求1所述基于条件控制的双可靠性评价方法，其特征在于，所述步骤s1包括，
3.如权利要求2所述基于条件控制的双可靠性评价方法，其特征在于，所述步骤s2包括，
4.如权利要求3所述基于条件控制的双可靠性评价方法，其特征在于，在步骤s15和步骤s25中，采用pod曲线来评价结构健康监测损伤报警能力的监测准确度；
5.如权利要求4所述基于条件控制的双可靠性评价方法，其特征在于，在步骤s16和步骤s26中，采用pod单侧置信区间来评价结构健康监测损伤报警能力的监测不确定度，其中为pod单侧置信区间的下限，其计算方法如下：
6.如权利要求5所述基于条件控制的双可靠性评价方法，其特征在于，在步骤s16和步骤s26中，采用指标来表征结构健康监测系统能可靠检测出的最小损伤...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁慎芳，徐秋慧，陈健，蔡乐乐，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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