| 基于小波包变换的支持向量机损伤诊断方法 |
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| 引用本文： | 赵学风,段晨东,刘义艳,韩旻.基于小波包变换的支持向量机损伤诊断方法[J].振动．测试与诊断,2008,28(2):104-107. |
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| 作者姓名： | 赵学风 段晨东 刘义艳 韩旻 |
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| 作者单位： | 1. 西安交通大学电气工程学院,西安,710049
2. 长安大学建工学院,西安,710061 |
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| 摘 要： | 针对结构损伤识别中缺少实际损伤样本的问题,提出基于小波包特征提取的支持向量机结构损伤诊断方法.该方法将结构振动信号小波包分解后的频带能量,经过多传感器数据融合后作为特征向量,输入到多分类的支持向量机中,实现了结构多损伤的识别和定位.应用该方法对IASC-ASCE模型进行了分析,试验结果表明,小波包分解频带能量能够较好地反映结构的损伤特征.多传感器数据融合能够使不同传感器的信息相互补充,减小了损伤检测信息的不确定性,提高了损伤诊断准确率.
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| 关 键 词： | 结构损伤诊断 能量序列 支持向量机 数据融合 特征提取 小波包变换 支持向量机 损伤特征 诊断方法 Wavelet Packet Transform Based Support Vector Machine Damage Structure 诊断准确率 不确定性 检测信息 补充 多传感器 结果 试验 分析 模型 应用 识别和定位 |
Diagnosis of Structure Damage by Support Vector Machine Based on Wavelet Packet Transform |
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| Zhao Xuefeng,Duan Chendong,Liu Yiyan,Han Min.Diagnosis of Structure Damage by Support Vector Machine Based on Wavelet Packet Transform[J].Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis,2008,28(2):104-107. |
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| Authors: | Zhao Xuefeng Duan Chendong Liu Yiyan Han Min |
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