基于互相关函数幅值和SVM的输电塔损伤识别

发布时间：2018-12-25 20:10

【摘要】：针对目前输电塔结构损伤识别中需要布设大量传感器的问题,提出了基于互相关函数幅值和支持向量机(support vector machine,简称SVM)的损伤识别方法。首先,定义初始与当前状态结构模态响应近似信号的互相关函数幅值差为损伤特征;其次,将损伤特征作为输入样本来训练支持向量机分类器,将损伤识别问题转化为模式分类问题;最后,利用2层角钢塔模型的振动试验,验证了方法的可行性。该方法仅需要少量传感器测得结构的动力响应,且适用于环境荷载激励,对输电塔结构损伤有较好的识别效果和噪声鲁棒性。
[Abstract]:In order to solve the problem that a large number of sensors are needed in the damage identification of transmission tower structures, a damage identification method based on the amplitude of cross-correlation function and the support vector machine (SVM) is proposed. Firstly, the cross-correlation function amplitude difference between the initial state and the current state structure modal response approximate signal is defined as the damage feature. Secondly, the damage feature is used as the input sample to train the SVM classifier, and the damage identification problem is transformed into the pattern classification problem. Finally, the feasibility of the method is verified by the vibration test of the two-layer angle tower model. This method only needs a small number of sensors to measure the dynamic response of the structure and is suitable for the environmental load excitation. It has a good effect on identifying the damage of the transmission tower structure and is robust to noise.
【作者单位】： 大连理工大学建设工程学部;国核电力规划设计研究院;
【基金】：国家基础研究发展计划(“九七三”)计划资助项目(2015CB057704) 国家自然科学基金创新群体资助项目(51421064) 大连市建设科技计划资助项目
【分类号】：TM754

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2391582