基于小波包分析的结构损伤识别研究进展

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1、第36卷，第1期公路工程Vo1．36，No．12011年2月HighwayEngineeringFeb．，2011基于小波包分析的结构损伤识别研究进展肖本林，郑建强，邓友生(1．中南大学信息物理工程学院，湖南长沙410083；2．湖北工业大学土木工程与建筑学院，湖北武汉430068；3．湖南大学土木工程学院，湖南长沙410082)【摘要]小波包分析是对小波分析中没有细分的高频部分进行进一步分解，是一种更为精细的时频分解方法，可实现对非稳定信号的时频分析。首先阐述了结构损伤的小波分析和小波包分析的基本理论，然后主要围绕小波包能量谱损伤指标，分别对其在

2、结构损伤的定位、微小损伤识别、在线健康监测和预警、材料缺陷检测、数值积分计算误差消除等方面的试验研究和应用情况进行了全面介绍，最后指出了结构损伤识别的小波包分析方法需要进一步研究的问题。[关键词]结构损伤；小波包分析；损伤识别；小波包能量谱[中图分类号】Tu312[文献标识码】A[文章编号]1674—0610(2011)Ol一0036—05ReviewofstructuredamageidentificationbasedonwaveletpacketanalysisXIAOBenlin一，ZHENGJianqiang，DENGYousheng·(

3、1．SchoolofInfo·physicalandGeometricEngineering，CentralSouthUniversity；Changsha，Hunan410083，China；2．SchoolofCivilEngineering&Architecture，HubeiUniversityofTechnology，Wuhan，Hubei430068，China；3．SchoolofCivilEngineering，HunanUniversity，Changsha，Hunan410082，China)[Abstract]Waveletp

4、acketanalysisisamoreaccuratemethodoftime一~equencydecompositionwhichwoulddecomposefurtherhigh~equencysignalsthatisn’tdecomposedbywaveletanalysis，anditcananalyzethetime·~equencypropertiesofunstablesignals．Atfirstthispaperdescribethebasictheo—tiesofwaveletanalysisandwaveletpacket

5、analysis，thencentreonwaveletpacketenergyspectrumdam-ageindicestointroducethetestresearchandapplicationofstructuraldamagelocalization，smalldamageidentification，onlinehealthmonitoringandalarming，materialdefectdetectionandnumericalintegralerrorelimination．Finally，somequestionsofw

6、aveletpacketanalysisforstructuraldamageidentificationarepresentedtoresearchfurther．[Keywords]structuraldamage；waveletpacketanalysis；damageidentification；waveletpacketenergyspectrum传统的信号分析是建立在傅里叶变换的基础之上，0引言傅里叶变换研究的是稳定信号，分析使用的是全局工程结构损伤识别需要通过测试信号来获取结变换，无法表述信号的时频局域性质。而实际结构构状态的变化。以

7、振动测试数据为依据的损伤识别损伤识别中大多数测试信号是非稳定的，非稳定信问题的关键是，找到一个能反应结构状态的特征指号需要局部时间的频率分析，即时频分析。小波分标，即损伤指标。直接测得到的数据必须经过变换析和小波包分析由于在时域和频域同时具有良好的处理后才能提取与结构损伤状态相关的特征指标来局部化性质，可以聚焦到信号的任意细节，可实现对进行损伤识别，该特征指标对结构状态参数的变化非稳定信号的时一频域分析，是傅里叶分析的重大要有足够的敏感性，才能够完成结构损伤的识别。突破。[收稿日期]2010—06—20[基金项目】交通运输部行业攻关项目(20083

8、53342310)；湖北省教育厅重点项目(D20091405)[作者简介】肖本林(1962一)，男，湖南常德人，博士，教授