一种基于支持向量数据描述的损伤诊断方法

• 作者: DUAN Chen-dong LI Mei 刘义艳 赵学风
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量数据描述 小波包变换 数据融合 损伤诊断
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 复杂系统建模与仿真
• 页码范围: 1570-1573
• 页数: 4页
• 分类号: O327|TP18
• 字数: 2982字
• 语种: 中文

摘要

为了解决结构损伤诊断中缺乏损伤样本的问题,提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的结构损伤诊断新方法.该方法只需正常状态的数据样本,而不需要任何损伤数据.首先采用小波包分解对数据预处理,以频带能量序列为特征,然后把多测量点的能量序列融合后作为特征向量,输入到SVDD分类器进行训练,实现损伤的诊断.实验表明,采用频带能量降低了数据维数,有效地浓缩了损伤信息;多测量点数据融合不仅能够使不同传感器的信息相互补充,而且减小了检测信息的不确定性;SVDD分类器较好地区分了结构正常与非正常状态,达到损伤自动诊断的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵学风	西安交通大学电气工程学院	19	372	11.0	19.0
2	DUAN Chen-dong	长安大学建工学院	1	7	1.0	1.0
3	刘义艳	西安交通大学电气工程学院	1	7	1.0	1.0
4	LI Mei	长安大学建工学院	1	7	1.0	1.0