随机共振结合RobustICA的两阶段结构损伤定位方法

发布时间：2018-04-02 11:23

  本文选题：随机共振　切入点：独立分量分析　出处：《福州大学学报(自然科学版)》2014年06期

【摘要】：为实现强噪声背景低信噪比环境下的结构损伤识别,提出一种基于非线性随机共振降噪与鲁棒性独立分量分析(RobustICA)的两阶段损伤定位方法.第一阶段,运用非线性随机共振系统对强噪声低信噪比的测量响应进行预处理,以降低背景噪声的干扰并增强结构响应;第二阶段,结合RobustICA提取包含损伤信息的特征分量对结构响应异常进行识别,之后计算归一化的源分布向量(NSDV)的最大值对结构损伤异常进行定位.框架数值算例结果表明,所提出的算法能够较精确实现信噪比为5dB下的结构损伤异常识别与定位.
[Abstract]:In order to realize structural damage identification under strong noise background and low signal-to-noise ratio (SNR), a two-stage damage location method based on nonlinear stochastic resonance noise reduction and robust independent component analysis (ICA) is proposed. The nonlinear stochastic resonance system is used to preprocess the measurement response of strong noise and low signal-to-noise ratio in order to reduce the interference of background noise and enhance the structural response. The structural response anomaly is identified by using the characteristic components extracted by RobustICA, and the maximum value of the normalized source distribution vector (NSDV) is calculated to locate the structural damage anomaly. The proposed algorithm can accurately identify and locate structural damage anomalies with a signal-to-noise ratio of 5dB.
【作者单位】： 福州大学土木工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51278127,50878057) 国家十二五科技支撑计划项目(2012BAJ14B05)
【分类号】：TU317

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1700180