MJP決策融合算法及其在結構損傷檢測中的應用.pdf

1、決策融合因其通信量小、容錯能力強、對傳感器同質性要求低等優(yōu)點而被廣泛地應用于多傳感器數(shù)據(jù)處理。決策融合算法的優(yōu)劣直接影響到整個決策系統(tǒng)的性能。為了突破現(xiàn)有決策融合算法的局限性，使得融合系統(tǒng)在共性或特性情況下都能對各類局部決策進行融合并得出更加正確的結果，本文以Bayes決策理論為基礎，從概率決策的思想出發(fā)，提出了最大聯(lián)合概率(MJP)決策融合算法及其對應不同決策環(huán)境的調整方法。并從理論推導、數(shù)值模擬分析和實驗等多方面對MJP算法進行了較

2、為完整的研究。 分析了多假設決策融合問題的共性，為其建立通用的數(shù)學模型。在此基礎上理論證明MJP算法是各假設概率和局部決策概率已知情況下錯誤概率最小的決策融合算法。通過模擬算例分析總結了局部決策個數(shù)、局部決策正確概率和假設個數(shù)等決策參數(shù)對于全局決策正確概率的影響規(guī)律。 建立了MJP決策融合網(wǎng)絡，提出了自適應MJP決策融合算法，使得決策融合系統(tǒng)即使在各局部決策概率未知或變化的情況下，仍能夠通過自動的無監(jiān)督學習，獲得權重并適

3、應決策環(huán)境的變化，從而對各局部決策進行融合。理論證明和數(shù)值模擬驗證了自適應MJP決策融合算法的收斂性。提出了權重更新速度的調整方法。 針對結構損傷檢測決策融合的特性，提出了多分辨率和多損傷MJP決策融合算法，使得損傷檢測系統(tǒng)在多個位置同時發(fā)生損傷的情況下仍可以將表征結構有無損傷、損傷位置、損傷程度等不同精細等級上的局部損傷檢測結果進行融合，得出正確概率更高的所有精細等級上的最終決策結果。為了使得結構損傷檢測更好的為結構健康維護工

4、作服務，提出了能夠制定復查方案的決策融合算法。并在定義復查成本之后，提出了復查成本最小的決策融合算法。 為使結構損傷檢測與MJP決策融合有機地結合并能有效地執(zhí)行，建立了適用于有模型(有限元模型)損傷檢測方法的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。通過對一個懸臂梁結構的進行模型損傷實驗以及對實驗數(shù)據(jù)進行分析，驗證了MJP決策融合算法和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的有效性。實驗說明在現(xiàn)有決策算法或損傷檢測方法的基礎上，決策融合系統(tǒng)采用MJP算法將各局部決策進行融合即可得到