基于模型与数据驱动的结构健康监测异常检测

结构健康监测(SHM)系统在土木工程中的应用日益普遍，因为它们可以跟踪结构状况并在突发情况下提供数据支持。尽管在改进数据异常检测以确保结构安全方面已经取得显著的成效，但能够在硬件上进行长期检测的算法仍然是一个悬而未决的问题。提出了一种新方法，该方法利用压缩技术来识别结构中的异常，避免将原始数据以连续流方式传输到服务器中，并以国内某桥梁的健康监测系统数据来测试所提出的异常检测算法。研究训练了3个压缩模型，即主成分分析(PCA)、全连接自动编码器和卷积自动编码器。结果表明，基于模型的方法，即PCA,可以达到更好的准确性；而数据驱动的模型，即自动编码器，其准确性与训练集大小有关，训练集越大，准确性越好。