针对防振锤损伤后引起的导线异常振动现象,提出一种提取损伤防振锤振动特征与结构健康诊断(structural health baseline,SHB)的方法。首先研究防振锤损伤特征提取方法,提出诊断策略,然后通过导线-防振锤振动模拟试验,将振动信号分解为...针对防振锤损伤后引起的导线异常振动现象,提出一种提取损伤防振锤振动特征与结构健康诊断(structural health baseline,SHB)的方法。首先研究防振锤损伤特征提取方法,提出诊断策略,然后通过导线-防振锤振动模拟试验,将振动信号分解为多阶分量集合,并引入熵的概念来量化每阶振动分量时频域的能量密度分布。研究发现,防振锤不同损伤类型的熵值偏差率最大为39.5%,最小为29.4%,揭示了防振锤损伤在多阶振动尺度上的内在特征。最后,通过建立的LibSVM损伤辨识基准,根据实测的防振锤损伤数据进行预测,得到的辨识准确率高达97%。结果表明,该方法有效建立了以特征参数表征防振锤损伤的模型,可以精准辨识防振锤结构健康状况。展开更多
文摘针对防振锤损伤后引起的导线异常振动现象,提出一种提取损伤防振锤振动特征与结构健康诊断(structural health baseline,SHB)的方法。首先研究防振锤损伤特征提取方法,提出诊断策略,然后通过导线-防振锤振动模拟试验,将振动信号分解为多阶分量集合,并引入熵的概念来量化每阶振动分量时频域的能量密度分布。研究发现,防振锤不同损伤类型的熵值偏差率最大为39.5%,最小为29.4%,揭示了防振锤损伤在多阶振动尺度上的内在特征。最后,通过建立的LibSVM损伤辨识基准,根据实测的防振锤损伤数据进行预测,得到的辨识准确率高达97%。结果表明,该方法有效建立了以特征参数表征防振锤损伤的模型,可以精准辨识防振锤结构健康状况。
