基于SVM的桥梁状态监测方法

作者：樊可清; 倪一清; 高赞明

来源：公路交通科技, 2004, (01): 67-70.

• 桥梁
• 状态监测
• 一类学习
• 支持矢量机 Bridge
• Condition monitoring
• One class learning
• Support vector machine

随着交通领域的迅速发展,保障桥梁安全、降低维护费用成为普遍关注的问题。以振动分析为基础、广泛借助信息技术的理论和方法,进行桥梁状态监测成为当前的研究热点。考虑到的桥梁损伤样本很难获得、个体差异使得损伤数据难以共享的实际问题,本文将桥梁状态监测归结为异常监测问题,引入基于SVM的一类学习算法从长期监测数据中获取正常状态的模式,实现异常状态的精确报警。文中采用香港汀九桥400小时实测数据,验证了这种方法的实际效果。

• 单位
  香港理工大学; 五邑大学