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基于脉冲耦合神经网络的结构损伤检测方法研究
  • ISSN号:1007-9432
  • 期刊名称:太原理工大学学报
  • 时间:2012.3.15
  • 页码:144-147
  • 分类:TN911.7[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]太原科技大学机电工程学院,太原030024, [2]太原理工大学机械电子工程研究所,太原030024
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51035007);山西省自然科学基金资助项目(2011011019)
  • 相关项目:关键设备故障预示与运行安全保障的新理论和新技术
中文摘要:

机械结构的损伤发展到一定程度,会对其功能产生严重影响,所以及早检测出损伤非常必要。针对机械结构在损伤发生时其内部能量分布会发生变化的情况,对加速度计测得的结构振动信号进行短时傅立叶变换,获得可以反映能量分布的时频谱图。使用脉冲耦合神经网络提取时频谱图的熵序列特征,很好地识别了结构的损伤。使用上述方法对简支梁的损伤进行了实验研究,验证了其有效性和实用性。

英文摘要:

The damage in mechanical structure,if develeped to some extent,would have serious impact on the function of the mechanical structure. There fore, early detection of damage is necessary. When structure is damaged, the internal energy distribution is often changed. The time-spectrum,which is obtained by short-time Fourier transform of the vibration signals, could reflect the energy distribution of structure. In this paper, by using the method of short-time fourier transform and pulse coupled neural network, the characteristics of the structural vibration signal are extracted to identify structural damage. Using the method, the damage of simple beam was experimentally studied, and the effectiveness and practicality were verified.

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期刊信息
  • 《太原理工大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:山西省教育厅
  • 主办单位:太原理工大学
  • 主编:黄庆学
  • 地址:太原市迎泽西大街79号
  • 邮编:030024
  • 邮箱:tyutxb@tyut.edu.cn
  • 电话:0351-6014376 6014556
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-9432
  • 国内统一刊号:ISSN:14-1220/N
  • 邮发代号:22-27
  • 获奖情况:
  • 全国高校学报优秀期刊一等奖、二等奖,国家双效期刊奖,华北十佳期刊优秀奖,山西省一级期刊奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9375