一种基于支持向量机的结构损伤识别方法

• 作者: 周绮凤 周青青 宁永鹏 杨帆 雷家艳
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 损伤识别 互相关函数 小波包分解 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 57-62
• 页数: 6页
• 分类号: TP391|O327
• 字数: 4274字
• 语种: 中文

摘要

提出了结合随机振动响应互相关函数、小波包分解和支持向量机(support vector machine,SVM)的结构损伤识别方法,计算了相邻测点响应的互相关函数幅值.采用小波包对得到的幅值进行分解,得到各个频带上的总能量；利用各频带上能量值存在的差异性作为输入到分类器的特征向量,训练SVM模型并对结构的损伤进行识别.应用该方法对Benchmark模型结构进行损伤判别,实验通过对比其他基于SVM的方法,结果表明该方法具有较好的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周绮凤	厦门大学信息科学与技术学院	18	156	7.0	12.0
2	杨帆	厦门大学信息科学与技术学院	60	229	6.0	14.0
3	周青青	厦门大学信息科学与技术学院	2	22	2.0	2.0
4	雷家艳	厦门大学建筑与土木工程学院	10	28	3.0	5.0
5	宁永鹏	厦门大学信息科学与技术学院	1	8	1.0	1.0