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申请/专利权人：石家庄铁道大学

摘要：本发明公开了一种多小波包能量与IHPO‑SVM融合的斜拉桥损伤识别方法及系统，涉及损伤识别领域。通过改进型IHPO优化SVM参数，构建了IHPO‑SVM损伤识别模型，用于斜拉桥主梁的损伤定位与定量分析。IHPO通过引入Circle混沌映射、柯西异变公式和非线性收敛因子，提高了HPO算法的全局搜索能力和后期搜索强度，经验证IHPO在10个测试函数上的性能优于HPO、HHO和WOA。IHPO‑SVM在优化SVM参数时表现出快速稳定的特点，相比SSA‑SVM等多种模型，具有更快的寻优速度和更高的损伤识别准确率，能在不同噪声水平下准确识别主梁损伤位置与程度，显示出良好的噪声鲁棒性。

主权项：1.一种多小波包能量和IHPO-SVM融合的斜拉桥损伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立斜拉桥基准有限元模型，提取主梁拉索的竖向加速度信号；S2：计算加速度信号的小波包能量变化率、小波包系数模糊熵和小波包系数峭度值特征，利用Relief算法和前向搜索策略计算最优特征子集，将最优特征子集进行串联得到小波包融合特征，并将最优特征子集分为训练集和测试集，将训练集输入BP神经网络进行训练；S3：设定BP神经网络的结构，确定输入层、隐藏层和输出层的节点数，多层构成的BP神经网络层与层之间全连接，同一层之间的神经元无连接；S4：利用Circle混沌映射、柯西变异以及非线性收敛因子对HPO进行改进得到IHPO；S5：获取收敛因子C，通过比较收敛因子C确定搜索代理，通过相应的位置公式更新搜索代理的位置，计算每个搜索代理的适应度值；S6：判断各个搜索代理的适应度值是否小于适应度平均值，若小于的话，将搜索代理进行柯西变异，如果异变后的适应度值优于旧适应度值，则取代旧适应度值；S7：判断搜索代理的适应度值是否符合搜索终止条件，当适应度值符合终止条件后，输出当前最优适应度值所代表的初始权重和阈值，构建多特征小波神经网络；S8：将仿真模型的损伤定位测试集输入损伤定位多特征小波神经网络，通过多特征小波神经网络输出的损伤工况判断主梁的损伤位置；S9：确定损伤位置后，将该损伤位置的损伤定量测试集输入损伤定量多特征小波神经网络，通过多特征小波神经网络输出的损伤程度进行主梁的损伤定量；S10：提取实桥成桥时的加速度数据并计算小波包特征，作为未损伤工况的数据输入损伤定位和损伤定量多特征小波神经网络进行训练；S11：提取实桥运营时加速度数据并计算小波包特征，将其输入损伤定位多特征小波神经网络，通过多特征小波神经网络输出的损伤工况判断实桥的损伤位置，输入损伤定量多特征小波神经网络，并通过多特征小波神经网络输出的损伤程度判断实桥的损伤程度。

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