基于小波降噪和主成分分析的结构损伤识别

• 作者: 李言 杨振朝 赵怀山 郭伟超 高新勤
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波降噪 主成分分析 损伤识别 顺序统计量
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 437-442
• 页数: 6页
• 分类号: TU392.4
• 字数: 4090字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19322/j.cnki.issn.1006-4710.2017.04.011

摘要

对服役工程结构的状态进行长期监测的过程中,所测信号的数量往往非常巨大,而且信号包含有各种频率成分的环境噪声干扰,严重阻碍了准确识别工程结构状态的效率和准确率.针对这个问题,本文提出了基于小波降噪和主成分分析的结构损伤识别方法.首先采用小波降噪对测试信号进行处理并转换成顺序统计量,然后运用主成分分析对顺序统计量进行降维,提取有用特征矢量,最后利用统计方法构造损伤指标和控制线,通过控制线识别结构的状态变化.同时,论文使用某在役钢架桥的数值模拟及真实实验测量数据对该识别方法进行了验证,结果表明,该损伤识别方法能够有效提取振动信号的特征信息,能准确识别结构的状态变化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李言	西安理工大学机械与精密仪器工程学院	361	3453	31.0	39.0
2	高新勤	西安理工大学机械与精密仪器工程学院	36	193	8.0	12.0
3	杨振朝	西安理工大学机械与精密仪器工程学院	21	48	4.0	5.0
4	郭伟超	西安理工大学机械与精密仪器工程学院	6	32	2.0	5.0
5	赵怀山	西安理工大学机械与精密仪器工程学院	1	9	1.0	1.0