基于小波包融合及支持向量机的结构损伤识别

• 作者: 刘俊 杨燕 袁海庆 静行
• 来源期刊: 华中科技大学学报（城市科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 结构损伤识别 小波包分析 支持向量机 数据融合 数据分区
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 71-75
• 页数: 5页
• 分类号: TU317
• 字数: 4700字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0985.2009.04.017

摘要

本文提出将多个传感器的结构振动信号经小波包分解后得到的频带能量进行数据融合,再将融合后的数据按传感器在结构中所处的位置进行分区,将分区后的数据作为特征指标,将特征指标输入到支持向量机中训练,得到具有实现结构损伤识别和定位能力的支持向量机.试验结果表明,分区后得到的损伤指标比简单进行数据融合后的损伤指标,具有更明显的损伤特征,训练出的支持向量机也具有更高的损伤判断准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘俊	武汉理工大学土木工程与建筑学院	31	262	10.0	15.0
2	袁海庆	武汉理工大学土木工程与建筑学院	62	797	16.0	26.0
3	静行	武汉理工大学土木工程与建筑学院	5	69	4.0	5.0
4	杨燕	武汉理工大学光纤传感技术与信息处理教育部重点实验室	11	173	7.0	11.0