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随机共振结合RobustICA的两阶段结构损伤定位方法
  • ISSN号:1000-2243
  • 期刊名称:《福州大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TU312[建筑科学—结构工程]
  • 作者机构:[1]福州大学土木工程学院,福建福州350116
  • 相关基金: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)
中文摘要:

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5 dB下的结构损伤异常识别与定位.

英文摘要:

In order to realize the structural damage identification problem in the case of strong noise and low signal - to - noise ratio (SNR) environment, a two - stage damage location approach based on independent component analysis and nonlinear denoising derived from SR theory is proposed in this paper. In the first stage, structural dynamic responses and background noise are processed through the nonlinear SR system for enhancing the response signal. In the second stage, the feature components involving damage information are extracted via the robust independent component analysis ( RobustI- CA) algorithm and then are used to detect the structural response anomalies. Afterwards, the maxi- mum of normalized source distribution vector (NSDV) is computed. On the basis of determined the damage index, the maximum of NSDV is employed to locate the structural damage. Numerical results of a frame show that the proposed algorithm can be successfully implemented the instant and location of damage in the case of low SNR with 5dB.

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期刊信息
  • 《福州大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:福州大学
  • 主办单位:福州大学
  • 主编:杨黄浩
  • 地址:福建省福州市大学新区学园路2号
  • 邮编:350116
  • 邮箱:xb@fzu.edu.cn
  • 电话:0591-22865030 22865031
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2243
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1117/N
  • 邮发代号:34-27
  • 获奖情况:
  • 全国高校优秀自然科学学报,华东地区优秀期刊,福建省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,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:8994