结构敏感频段的提取及其在损伤识别中的应用

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1、第35卷,第1期公路工程Vol.35,No.12010年2月HighwayEngineeringFeb.,2010结构敏感频段的提取及其在损伤识别中的应用冉志红,缪升,屈俊童(云南大学城市建设与管理学院,云南昆明650091)[摘要]对于某一特定的结构来说,通过危险性分析,能够找到最可能发生损伤的构件。结构损伤识别可以只对这些构件进行研究分析,进而滤去那些不必要的识别变量,减小损伤识别数值计算的规模。由于特定构件的损伤只引起某些特定频段振动特性的改变,因此可以从全频段时程数据中提取出这些对危险构件较为敏感的频段

2、数据进行单独分析。最后提出了结构敏感频段的提取方法,介绍了敏感频段在结构损伤识别中的应用。[关键词]工程结构;损伤识别;敏感频段;小波包[中图分类号]U448.27[文献标识码]A[文章编号]1674—0610(2010)01—0067—05StructureSensitiveFrequencyBandDividingMethodanditsApplicationinDamageIdentificationRANZhihong,MIAOSheng,QUJuntong(SchoolofUrbanConstruct

3、ionandManagement,YunNanUniversity,Kunming,Yunnan650091,Chi2na)[Abstract]Thedangerousmemberscanbefoundbyanalyzingsomestructure’scharacteristic.Itonlyresearchedonthedangerousmemberswithstructuredamageidentification,andreducednumericalcalculationcomplexitythrou

4、ghignoringalargenumberofvariableswhichneedbeidentified.Becausethedamageofspecificallymemberscausedchangesofspecificallyfrequencyband,thesensitivefrequencybandforthesedangerousmemberscanbedividedforthesedataoffullfrequencyband.Inthispaper,themethodfordividing

5、thesensitivefrequencybandwasbroughtforward,andwasintrudedintostructuredamageidentification.[Keywords]engineeringstructure;damageidentification;sensitivefrequencyband;waveletpackets算,那些特征值变化较大的就是敏感性较好的特征,0引言这些特征值往往对结构的损伤有更好的指示作用。结构损伤识别实际上是利用无损测量信息分析在传统的敏感向量的基

6、础上,结合结构损伤的结构的特征向量,以识别结构的变化,从而揭示结构特点,研究在特征向量组集的初期就找出损伤敏感可能的损伤或质量的退化。在结构损伤识别的特征的特征向量。这可以在很大程度上避免非损伤因素向量提取中,人们用来判断特征向量的好坏常常要对特征向量的“腐蚀”,即避开那些与损伤没有关系对其进行敏感性分析(有的文献也称为灵敏度分的特征向量受环境、噪声等因素的干扰而表现出的析)。这是因为损伤结构和未损伤结构之间的特征变化,这种变化一旦进入模式识别的特征向量中时,向量有很多是相同的,损伤结构表征其损伤特征的很容易引

7、起模式分类器的误判。部分是较少的一部分。如果不加区别地对所有提取对于实际工程来说,损伤识别的主要方面在于的特征向量进行模式识别,无疑在很大程度上淹没局部损伤和小损伤,对于较大的损伤采用人工目测了损伤信息。最简单的敏感维数分析就是用未损伤的方法就可以了。局部的小损伤在结构动力特性上结构的特征向量与损伤结构的特征向量进行差值运表现为:在频率域上来看是引起较高频段的频谱特[收稿日期]2009—06—18[基金项目]云南大学校立基金(2007Q011B);云南省科技厅计划项目(2008CD078)[作者简介]冉志红(1

8、978—),男,四川营山人,博士,讲师。主要研究方向为结构健康监测与损伤评估。68公路工程35卷性变化。又进一步假设可以利用结构自身的特性和同一个信号选取不同小波函数进行小波变换,处理已有的专业知识、经验判断出结构的危险构件。这之后所得的结果会有较大差别。在实际工程应用中种分析国外有许多的研究,国际上称其为危险性分由于描述小波函数性质特征的指标较多,且这些性析。比如分析结构应力较大的区

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