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基于小波包变换和Replicator Neural Network的单位置结构损伤检测
被引量:
1
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作者
张祥
陈仁文
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期509-515,共7页
为了实现对结构的损伤检测,提出一种基于小波包变换和Replicator Neural Network(RNN)的单位置结构损伤检测方法。首先采用小波包变换对原始振动响应信号进行分解,计算分解得到的各频带的相对频带能量,这些相对频带能量的分布反映了结...
为了实现对结构的损伤检测,提出一种基于小波包变换和Replicator Neural Network(RNN)的单位置结构损伤检测方法。首先采用小波包变换对原始振动响应信号进行分解,计算分解得到的各频带的相对频带能量,这些相对频带能量的分布反映了结构特性。然后,将健康结构的相对频带能量作为输入训练RNN。最后,利用训练后的网络即可对结构进行实时损伤检测。实验表明,即使在有噪声干扰下,该方法仍然能够检测出结构是否存在损伤。
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关键词
Replicator
Neural
network
小波包变换
相对频带能量
结构损伤检测
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职称材料
题名
基于小波包变换和Replicator Neural Network的单位置结构损伤检测
被引量:
1
1
作者
张祥
陈仁文
机构
南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期509-515,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51675265)
机械结构力学及控制国家重点实验室自主研究课题(0515K01)资助。
文摘
为了实现对结构的损伤检测,提出一种基于小波包变换和Replicator Neural Network(RNN)的单位置结构损伤检测方法。首先采用小波包变换对原始振动响应信号进行分解,计算分解得到的各频带的相对频带能量,这些相对频带能量的分布反映了结构特性。然后,将健康结构的相对频带能量作为输入训练RNN。最后,利用训练后的网络即可对结构进行实时损伤检测。实验表明,即使在有噪声干扰下,该方法仍然能够检测出结构是否存在损伤。
关键词
Replicator
Neural
network
小波包变换
相对频带能量
结构损伤检测
Keywords
Replicator Neural
network
(RNN)
Wavelet packet transform
Relative band energy
Damage detection
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波包变换和Replicator Neural Network的单位置结构损伤检测
张祥
陈仁文
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
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