【摘 要】
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基于光纤布拉格光栅(FBG)构建的传感器网络,将粒子群(PSO)算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,应用于304钢板损伤识别研究中。以FBG中心波长变化量的信息特征为输入量,钢
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省特种光纤与光纤传感重点实验室,
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基于光纤布拉格光栅(FBG)构建的传感器网络,将粒子群(PSO)算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,应用于304钢板损伤识别研究中。以FBG中心波长变化量的信息特征为输入量,钢板结构损伤位置为输出量,构建基于LSSVM的损伤识别预测模型,并与相同条件下构建的反向传播(BP)神经网络预测模型进行对比验证。采用PSO算法优化LSSVM损伤识别模型的核函数参数σ和正则化参数γ,实现钢板结构的损伤位置识别。在300mm×300mm×1mm钢板实验区域,对34组样本进行了损伤位置识别测试。结果表明,33组损伤位置得到了准确识别,准确率达97.06%。这表明PSO优化后的LSSVM的损伤识别预测模型具有自诊断功能。
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