【摘 要】
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本文阐述了结构健康监测的内容与要求,以及应用振动诊断方法进行结构损伤识别的技术研究与应用现状。提出了运用小波变换和神经网络的松散结合进行结构健康监测。 采用小
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本文阐述了结构健康监测的内容与要求,以及应用振动诊断方法进行结构损伤识别的技术研究与应用现状。提出了运用小波变换和神经网络的松散结合进行结构健康监测。 采用小波分析对获得的结构动力响应进行小波包分解,根据各种响应信号对损伤的灵敏度选择损伤特征,从而识别结构损伤出现的时刻,实现对结构损伤时刻的监控;分别对结构第一层位移响应和加速度响应做小波包分解得到各频段的能量谱,并作为特征参数分别输入到BP神经网络中实现结构多处损伤识别;比较了位移响应和加速度响应对损伤识别的灵敏性。模拟算例表明,小波分析与BP神经网络联合运用能准确地诊断出结构的损伤时刻、损伤位置和损伤程度,具有一定的可行性。 通过理论分析得出剪切型结构的频率和振型对层间刚度的一阶灵敏度,在此基础上选用结构前6阶频率变化的平方作为特征参数输入到BP神经网络中实现结构损伤识别。模拟算例表明,该方法具有一定的实用价值。 最后本文采用结构的第一层加速度能量谱和第一阶频率变化的平方组合成混合特征参数输入到BP神经网络中实现结构的损伤识别。模拟算例表明,该方法能高精度地诊断结构损伤位置和程度,对于实际测量误差有较强的鲁棒性。
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