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小波包分解方法在基于响应信号的结构损伤检测中被证明对损伤程度高度敏感,得到广泛的应用.在小波包分解中采用的是完全二进制分叉树型分解,而实际上在分解过程中部分子信号仅含有很少的信息量,对其再进一步分解是不必要的.通过引入熵的概念,可以对分解过程中的各层子信号进行选择,仅对含有足够丰富信息的子信号进行更进一步的分解.这样做可以有效减少最终所得子信号数目,在保持灵敏度的同时降低损伤指标的维数,有助于缩减损伤识别中神经网络的规模,对于大型复杂结构的损伤检测工作具有一定的意义. 相似文献
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将相空间重构和奇异谱分解相结合对受强气动噪声影响的超声速飞行器测试数据进行滤波,以实现对于试验参数的精确识别。首先通过数值仿真论证该方法的可行性,然后针对某型超声速无人机的声振试验对试验采集数据进行相空间重构,并对重构后的轨迹矩阵进行奇异值分解,得到反映真实信号信息的信号子空间和反映噪声信息的噪声子空间。通过定义奇异值差分谱这一指标来判定真实信号信息子空间维数,并针对现有最大差分谱理论缺陷提出了优选差分谱峰值理论,利用奇异谱分解的逆过程对真实信号进行重构。重构结果表明,该方法适用于超声速飞行下的飞行器声振试验数据处理,为超声速飞行器飞行状态的精确描述提供了良好的思路。 相似文献
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将电流变材料处理为粘弹性材料,采用了线性粘弹性理论,基于夹层梁动力学分析方法,利用广义Hamilton原理,推导了电流变层合梁的动力学方程。在此基础上,研究了具有简单的边界条件夹层梁的动力学特性,得出了在外加电场作用下,电流变层合梁模态频率和模态损耗因子都随着电场的增大而增大;电流变层合梁的低阶模态损耗因子变化趋势大于高阶模态损耗因子的变化趋势;在同样的电场(或电压)作用下,层合梁的低阶模态损耗因子大于高阶模态损耗因子。这些结论表明了电流变层合梁在外加电场作用下,对低频振动具有较好的振动抑振效果。 相似文献
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基于“能量-故障”的复合材料层合板裂纹损伤检测与识别 总被引:8,自引:0,他引:8
对一含裂纹的复合材料层合板,通过粘贴在其表面一对压电压(一片作为传感器,一片作为激振器)构造子结构动力响应的激励和检测系统。通过守好板和损伤板的振动模态参数和时域响应信号比较,探讨了识别复合材料结构损伤的可行性。同时,利用小波包分析,基于动力响应信号各频率段的能量分布,撮结构损伤的特征量来表征结构损伤情况。结果表明,当用一个含有丰富频率成分的信号作为输入对系统进行激励时,可以较为准确地识别复合材料结构的裂纹损伤。 相似文献
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基于马氏距离的改进核Fisher化工故障诊断研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对化工故障诊断数据存在非线性分布、 数据类别复杂、数据量大且故障特征不易区分等问题, 本文提出一种基于马氏距离的改进核Fisher故障诊断方法(Mahalanobis distance-based kernel Fisher discrimination, MKFD). 首先, 针对数据非线性分布的特点, 本文将核Fisher判别分析算法改进, 改进后的算法可以有效解决原始样本在投影后出现的因类间距离差异过大、类内距离不够紧凑造成的样本混叠现象. 除此之外, 利用Euclidean距离对类间距做加权处理时, 用组平均距离取代质心距离, 提升了运算效率, 降低了时间复杂度; 其次, 根据高斯径向基核函数(Radial basis function, RBF)在MKFD中所呈现出的诊断精度的规律, 本文采用一种新的核参数选择方法: 区间三分法, 用以取代在实际应用中依靠经验的交叉验证法; 最后, 本文采用马氏距离对故障进行分类, 基于田纳西伊—斯特曼过程(Tennessee-Eastman, TE)数据将本方法与其他改进核Fisher算法进行仿真验证对比. 结果表明新提出MKFD算法不仅可以提高故障诊断的运算效率, 也能有效提高诊断的精度. 相似文献