【摘要】：針對目前輸電塔結構損傷識別中需要布設大量傳感器的問題,提出了基于互相關函數(shù)幅值和支持向量機(support vector machine,簡稱SVM)的損傷識別方法。首先,定義初始與當前狀態(tài)結構模態(tài)響應近似信號的互相關函數(shù)幅值差為損傷特征;其次,將損傷特征作為輸入樣本來訓練支持向量機分類器,將損傷識別問題轉化為模式分類問題;最后,利用2層角鋼塔模型的振動試驗,驗證了方法的可行性。該方法僅需要少量傳感器測得結構的動力響應,且適用于環(huán)境荷載激勵,對輸電塔結構損傷有較好的識別效果和噪聲魯棒性。
[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.
【作者單位】： 大連理工大學建設工程學部;國核電力規(guī)劃設計研究院;
【基金】：國家基礎研究發(fā)展計劃(“九七三”)計劃資助項目(2015CB057704) 國家自然科學基金創(chuàng)新群體資助項目(51421064) 大連市建設科技計劃資助項目
【分類號】：TM754

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2391582