小波支持向量机在结构损伤识别中的应用研究

• 作者: 何浩祥 周锡元 闫维明
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包 支持向量机 小波支持向量机 损伤识别 环境脉动
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 53-57
• 页数: 5页
• 分类号: TU3
• 字数: 4851字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2007.01.014

摘要

基于小波框架理论和支持向量核函数的条件,引入非线性小波基函数构造支持向量机(SVM)的核函数,得到一种具有较强泛化能力的紧致型小波支持向量机.对结构在环境脉动下的反应信号进行小波包分解,利用"能量-损伤状态"的特征提取方法得到特征向量,并作为紧致型小波支持向量机的输入进行训练和分类检验,提出了一种基于完全小波支持向量机的结构损伤识别方法.以一空间单层网壳结构为检测和诊断对象,用该方法对结构的损伤位置和程度进行识别和分类具有较高的精度,同时该方法具有面向工程实际应用、成本低和分析简便等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何浩祥	北京工业大学工程抗震与结构诊治北京市重点实验室	98	767	16.0	25.0
2	闫维明	北京工业大学工程抗震与结构诊治北京市重点实验室	380	3892	30.0	46.0
3	周锡元	北京工业大学工程抗震与结构诊治北京市重点实验室	125	3431	27.0	55.0