基于小波包分解的数据融合损伤识别方法

• 作者: 姜绍飞 张春梅 徐云良 陈林
• 来源期刊: 沈阳建筑大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包分析 特征向量 损伤识别 欧氏距离 数据融合
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 土木工程
• 页码范围: 881-884
• 页数: 4页
• 分类号: TU317|TU528.73
• 字数: 3044字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-2021.2006.06.001

摘要

目的 为了充分利用来自多传感器的冗余、带噪声数据,提高结构损伤识别的精度.方法 利用小波包良好的时-频特性,首先用小波包分解对结构响应进行处理,提取信号的不同特征参数,然后利用不同的特征向量对结构分别进行损伤识别,最后应用融合技术对不同的识别结果进行融合处理.并用一个七层钢结构框架的多损伤识别验证了该方法的有效性.结果 结果表明,该方法能够极大地提高了结构损伤识别精度.结论 运用小波包分析提取信号的特征参数与数据融合技术进行损伤识别,并使二者有机的结合是结构健康监测与检测的有效途径与发展趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜绍飞	沈阳建筑大学土木工程学院	32	637	16.0	24.0
2	徐云良	沈阳建筑大学土木工程学院	2	34	2.0	2.0
3	张春梅	沈阳建筑大学土木工程学院	2	34	2.0	2.0